Hipotesis y variables

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hipotesis y variables del problema de investigacion, escala de medicion de variables

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Hipotesis y variables

  1. 1. El Proyecto de Investigación: Hipotesis y variables Mg. Evelyn Goicochea Ríos Médica Familiar
  2. 2. PARTES <ul><li>GENERALIDADES </li></ul><ul><li>PLAN DE INVESTIGACION </li></ul><ul><ul><li>ANTECEDENTES </li></ul></ul><ul><ul><li>MARCO TEORICO </li></ul></ul><ul><ul><li>JUSTIFICACION </li></ul></ul><ul><ul><li>PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA </li></ul></ul><ul><ul><li>OBJETIVOS </li></ul></ul><ul><ul><li>HIPOTESIS </li></ul></ul><ul><ul><li>VARIABLES </li></ul></ul>
  3. 3. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS, FUNCIÓN Y ELEMENTOS DE LAS HIPÓTESIS; TIPOS <ul><li>Definición : </li></ul><ul><li>Una Hipótesis es un supuesto, una proposición enunciada para responder tentativamente a un problema. </li></ul><ul><li>Debe contener exactamente las variables del problema, en la que la Variable Independiente (VI) es el sujeto y la Variable Dependiente (VD) el atributo o predicado. </li></ul><ul><li>Una conjetura, un argumento que trata de explicar ciertos hechos; y como tal debe ser contrastada. </li></ul>
  4. 4. HIPOTESIS <ul><li>Los problemas de identificación o descripción tienen Ho implícitas ; en tanto que los problemas de explicación requieren Ho explícitas y definidas en todas sus variables. </li></ul><ul><li>La postulación de la hipótesis debe desprenderse lógicamente de los objetivos y ser congruente con el conocimiento que de la materia se tenga hasta ese momento. </li></ul>
  5. 5. Condiciones de una buena Hipótesis científica : <ul><li>Específica </li></ul><ul><li>Correcta y lógica en relación a problema planteado </li></ul><ul><li>Fundada en conocimientos científicos previos; ó si es nueva debe ser compatible con el cuerpo de conocimientos científicos existentes. </li></ul>
  6. 6. Condiciones de una buena Hipótesis científica : <ul><li>Susceptible de contrastación empírica, es decir confirmable o refutable con los procedimientos de la ciencia. </li></ul><ul><li>Las Ho pueden surgir: por analogía, por oposición, por generalización, por reducción (  de extensión). </li></ul>
  7. 7. Tipos de Hipótesis según Criterios : <ul><li>Por el Número de variables: </li></ul><ul><li>De una sola variable : son descriptivas. Son simplemente afirmativas sujetas a comprobación y no permiten explicar los hechos o fenómenos en cuestión. </li></ul><ul><li>Ho con 2 o más variables y relaciones de asociación: Establece una relación simple de asociación entre ellas. Una variable puede ejercer influencia sobre otra sin relación de causa a efecto. </li></ul>
  8. 8. Tipos de Hipótesis según Criterios : <ul><li>Ho con 2 o más variables y relación de dependencia: son explicativas de los motivos, causas o efectos de los fenómenos. </li></ul><ul><li>Asume dos formas: </li></ul><ul><li>. Ho de investigación : predice relación entre dos o más variables. </li></ul><ul><li>. Ho nula : es la que se opone a la Ho de investigación. Formula un planteamiento de que no existe relación entre las variables consideradas. Por lo general cuando se la plantea se espera que sea rechazada. </li></ul>
  9. 9. Por el procedimiento lógico de elaboración : <ul><li>Ho inductivas : supuestos que se infieren a partir de ciertas relaciones observadas (observa realidad empírica, advierte ciertas tendencias entre los hechos y fenómenos, luego plantea Ho para explicar situación observada). </li></ul><ul><li>Ho deductivas : supuestos que se derivan por deducción de la teoría (hechos ya conocidos). </li></ul>
  10. 10. CONTRASTACION DE LA HIPOTESIS. <ul><li>Luego de formulada una hipótesis debe ser contrastada mediante un modelo lógico, que sirve para plantear a su vez un modelo empírico de contrastación. </li></ul><ul><li>Modelo Lógico </li></ul><ul><li>Modelo Empirico </li></ul>
  11. 11. Modelo Lógico de Contrastación: <ul><li>Dada una Hipótesis, deben deducirse las consecuencias lógicas que pudieran derivarse de ella. El modo más simple de hacerlo es empleando la proposición hipotética cuya fórmula es “SI…ENTONCES….” </li></ul><ul><ul><li>Si la hipótesis propuesta es verdadera, entonces la consecuencia es verdadera. Esto quiere decir, que si se prueba empíricamente la verdad de la consecuencia se estará probando la verdad de la hipótesis propuesta. </li></ul></ul>
  12. 12. Modelo Empírico, Experimental u operacional de contrastación: <ul><li>Consiste en proponer el como se va a proceder para demostrar la verdad de la consecuencia lógica. </li></ul><ul><li>Existen diversos diseños o modelos experimentales que confieren diversos grados de validez y confiabilidad a los resultados. </li></ul><ul><li>Diseños de contrastación de Goodge y Hatt </li></ul>
  13. 13. DISEÑO CLASICO <ul><li>Se utilizan 2 grupos de los cuales el grupo experimental recibe el estímulo, mientras que el otro grupo (testigo) no la recibe (estímulo nulo). En total se hacen 4 observaciones: 2 a cada grupo; antes y después de la aplicación del estímulo. </li></ul><ul><li> ANTES DESPUES </li></ul><ul><li>GRUPO EXPERIMENTAL A A’ </li></ul><ul><li>-------------- </li></ul><ul><li>GRUPO TESTIGO B B’ </li></ul><ul><li>Se comparan los datos obtenidos del mismo grupo antes del estímulo y después del mismo: A vs A’ ; B vs B’. </li></ul><ul><li>Luego se comparan los datos de ambos grupos “DESPUES” del estímulo: A’ vs B’. </li></ul>
  14. 14. DISEÑO EN SUCESION O LINEA <ul><li>Se usa un solo grupo que sirve como grupo experimental y testigo de si mismo; pues hecha la selección se practica luego el estudio antes del estímulo, para compararlo con lo observado después de la aplicación del estímulo. </li></ul>- A -----------  A1 ----------------  A2 Grupo Experim. Observación antes Observación después del estímulo del estímulo
  15. 15. DISEÑO CON MUESTRAS DIFERENTES: <ul><li>Utiliza 2 grupos diferentes sometidos al mismo estímulo, en tiempos diferentes. Sus conclusiones pueden no ser legítimas, sin embargo, reconocidas sus limitaciones, puede ser de utilidad. </li></ul>X X1 Diferencia X1 - X Ej: X = grupos de padres franceses alcohólicos estudiados 5 años antes X1 = grupos de padres peruanos alcohólicos estudiados este año.
  16. 16. DISEÑO CON DOS GRUPOS DESPUES: <ul><li>Variante del diseño clásico en la que se hacen solo 2 observaciones, ambas después del estímulo, desconociéndose la situación de “antes”, tanto del grupo experimental como del grupo testigo. </li></ul>ANTES DESPUES Grupo Experimental X X’ Grupo Testigo Z Z’
  17. 17. DISEÑO DE UNA SOLA CASILLA: <ul><li>utiliza un solo grupo con el objeto de obtener un informe aislado de lo que existe en el momento del estudio. Sirve para resolver problemas de identificación. Ej: ¿Cúal es la prevalencia de padres alcohólicos en Trujillo? </li></ul>Grupo Experimental ¿ ?
  18. 18. DISEÑO CON ESTÍMULO CRECIENTE <ul><li>Usa varios grupos idénticos que servirán de grupos experimentales y testigos recíprocamente, puesto que la variable “estímulo” es aplicada en magnitudes diferentes para cada grupo, uno de los cuales es el testigo por excelencia ya que recibe estímulo nulo. </li></ul><ul><li>Confiere la mayor validez y confiabilidad a la prueba, porque permite establecer las variaciones concomitantes expresables, la mayor parte de las veces en fórmulas matemáticas . </li></ul>
  19. 19. DISEÑO CON ESTÍMULO CRECIENTE ANTES DESPUES Grupo Testigo A No hay estímulo  A1 Grupos Experimental B Estímulo intensid X  B1 C Estímulo intensid 2X  C1 D Estímulo intensid 3X  D1 Ej: A = padres no alcohólicos B = padres alcohólicos con un año de antigüedad C = padres alcohólicos con cuatro años de antigüedad D = padres alcohólicos con ocho años de antigüedad
  20. 20. <ul><li>Comentario: El uso de un solo diseño es suficiente para confirmar una hipótesis, pero se logrará mayor validez cuando se reitera la prueba usando varios diseños o combinaciones de los mismos. </li></ul>DISEÑO CON ESTÍMULO CRECIENTE
  21. 21. DESCRIPCION DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDICION <ul><li>VARIABLE : </li></ul><ul><li>Es una característica o propiedad de una realidad (o de una unidad de análisis) que puede cambiar cualitativa o cuantitativamente, en un individuo ó de un individuo a otro. Ejemplos: edad, tiempo de tratamiento, efectos secundarios, dolor, etc. </li></ul>
  22. 22. Tipo de variables <ul><li>Categóricas: se expresan cualitativamente (sexo, raza, estado civil, estado de salud, comportamiento social de los adolescentes, etc.) </li></ul><ul><li>Numéricas : Se expresan cuantitativamente (edad, peso, Hemoglobina, ingreso económico, nivel de inteligencia, etc.). </li></ul>
  23. 23. <ul><li>2 clases: </li></ul><ul><li>Numéricas discretas o discontinuas: asumiendo valores enteros (frecuencia cardiaca, número de hermanos, etc,) </li></ul><ul><li>Numéricas continuas: pueden asumir un sinnúmero de valores (peso, talla, Hb, etc) </li></ul>Tipo de variables
  24. 24. <ul><li>Para la descripción general de la población en estudio se usan variables generales (edad, sexo, nivel instrucción, procedencia, etc). </li></ul><ul><li>En los estudios experimentales se especifican además: </li></ul><ul><li>Variable Independiente: Es la causa en una relación causa-efecto. Es la que manipula el investigador. Es una variable de estímulo. </li></ul><ul><li>Variable Dependiente: Es el efecto, en una relación causa-efecto. Es el atributo, propiedad o característica que pensamos que cambia mediante la manipulación o cambio en la variable independiente. </li></ul>
  25. 25. <ul><li>Variables Intervinientes: Son aquellas que no pueden medirse directamente y que aparecen en el proceso del experimento entre el factor causal y el efecto. Coparticipa con la VI condicionando a la VD. </li></ul><ul><ul><li>Es una variable que no es objeto de estudio, pero que al presentarse y no ser controlada puede distorsionar los resultados de la investigación. Estas variables pueden causar problemas al experimento, por lo que deben ser neutralizadas con un buen diseño (ej: la ansiedad que puede aparecer al tomar PA a un grupo de hipertensos que han recibido un Tratamiento). </li></ul></ul>
  26. 26. <ul><li>Variables de contro l: características que hacen que dos o más grupos sean comparables, de modo que el efecto deseado solo se deba a la influencia de las variables independientes. </li></ul><ul><li>Esto se logra al igualar atributos o características tales como la edad, sexo, misma enfermedad, eficacia de un medicamento contra un placebo, etc. </li></ul><ul><li>Cuando dos o más grupos son comparables se dice que el estudio tiene validez interna. </li></ul>
  27. 27. <ul><li>Variables Externas : Son extrañas al experimento y que en cierta forma son incontrolables y sin manipulación por el investigador. En lo posible deben anularse o minimizarse ( ej:  de la energía eléctrica en un experimento que afecta la lectura de algún instrumento, etc). </li></ul>
  28. 28. CLASIFICACION DE LAS VARIABLES <ul><li>1. Por su naturaleza: </li></ul><ul><li>Cualitativas / Cuantitativas </li></ul><ul><li>2. Por su relación de dependencia: </li></ul><ul><li>Independiente </li></ul><ul><li>Dependiente </li></ul><ul><li>Interviniente </li></ul><ul><li>3. Por el nivel de medición (ESCALAS DE MEDICION): </li></ul><ul><li>* Nominal / Ordinal </li></ul><ul><li>* De intervalos / De razón </li></ul>
  29. 29. Variable nominal <ul><li>Ubicación de elementos en una sola clase, categoría o lugar. </li></ul><ul><li>Por ejemplo: variable sexo asume categorías de Masculino y Femenino; variable estado civil: casados, solteros, convivientes, divorciados, viudos etc). </li></ul><ul><li>Para cada unidad de estudio se determina la pertenencia a una entre varias categorías. </li></ul><ul><li>Las categorías son mutuamente excluyentes y no es posible establecer relaciones de orden entre las categorías. </li></ul><ul><li>Con esta escala se miden: estado civil, procedencia, sexo, etc. </li></ul>
  30. 30. Variable Ordinal <ul><li>Presentan un orden en sus categorías, pero no implica grados de distancia iguales entre ellas. </li></ul><ul><li>Por ejemplo: ordenar a las personas de acuerdo a grado de instrucción (PI, PC, SI, SC, etc); de acuerdo a clase social: alta, media, baja; dolor leve, moderado, severo; etc. </li></ul>
  31. 31. Variable de Intervalo <ul><li>Además de clasificar y ordenar las categorías, indican los grados de distancia que hay entre ellas. </li></ul><ul><li>Ejemplos: coeficiente de inteligencia, temperatura, puntaje en un cuestionario, rendimiento escolar, etc. </li></ul>
  32. 32. Variable de razón <ul><li>Además de tener las características de las variables mencionadas, poseen un cero absoluto; es decir, el cero expresa ausencia de la propiedad estudiada. </li></ul><ul><li>Las distancias entre dos puntos son siempre iguales (por ejemplo: edad, peso, N  de hijos, ingresos percibidos, etc). </li></ul>
  33. 33. Nota: <ul><li>Las variables ordinales además de tener sus propias características, poseen también las características de las variables nominales; igual sucede con las variables de intervalos y de razones que contienen las características de las variables anteriores. </li></ul><ul><li>Las variables de estudio deben seleccionarse según los objetivos del estudio. </li></ul><ul><li>En ocasiones las variables resultan complejas tanto en su medición como en su definición, por lo que se recomienda aclararlas mediante DEFINICIONES OPERACIONALES. </li></ul>
  34. 34. . DEFINICION DE TERMINOS DE LAS VARIABLES <ul><li>En investigación científica es importante definir los términos contenidos en las variables por lo siguiente: </li></ul><ul><li>Se asigna el significado y la definición que cada término debe tener en el contexto de la investigación </li></ul><ul><li>Deben ser operativas, es decir, empíricas y concretas, basadas en la observación de la realidad en estudio. </li></ul>
  35. 35. Pasos para definir términos: <ul><li>a. Examinar tantas definiciones del término pasadas y presentes como sea posible. Conservar la cronología de las definiciones. </li></ul><ul><li>b. Tomar el &quot;núcleo&quot; al que la mayoría de definiciones parece apuntar. </li></ul><ul><li>c. Formular una definición tentativa basada en b. </li></ul><ul><li>d. Ver si este intento de definición cubre todos los casos que se piensa debe cubrir, en relación a los objetivos de la investigación. </li></ul><ul><li>e. Someter esta definición a una valoración crítica </li></ul><ul><li>f. Realizar una revisión final de la definición sobre la base de las críticas legítimas que se reciben. </li></ul>

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