Hipotesis

QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS?

Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación propone: “Los adolescentes le atribuyen más impor¬tancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres”, la nula postularía:

“Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las adolescentes”.

Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipótesis nulas es similar a la tipología de la hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan —es decir afirmar que los grupos son iguales— e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simbolizan como Ho.

Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas, que corresponden a ejemplos de hipótesis de investigación que fueron mencionados:

EJEMPLOS

Ho: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporación TEAQ no oscila entre $50 000 a $60 000 pesos colombianos” (es una hipótesis nula descriptiva de una variable que se va a observar en un contexto).

Ho: “No hay relación entre la autoestima y el temor de logro” (hipótesis nula respecto a una correlación).

Ho: “Las escenas de la telenovela ‘Sentimientos’ no presentarán mayor conte-nido de sexo que las escenas de la telenovela ‘Luz Angela’ ni éstas mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela ‘Mi último amor”’. Esta hipótesis niega diferencia entre grupos y también podría formularse así: “No existen diferencias en el contenido de sexo entre las escenas de las telenovelas ‘Sentimientos’, ‘Luz Ángela’ y ‘Mi último amor’”. O bien “el contenido de sexo en las telenovelas ‘Sentimientos’, ‘Luz Angela’ y ‘Mi último amor’ es el mismo”.

Ho: “La percepción de la similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor atracción física” (hipótesis que niega la relación causal).

¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS?

Como su nombre lo indica, son posibilidades alternativas - ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación establece: “Esta silla es roja”, la nula afirmará: “Esta silla no es roja”, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: “Esta silla es azul”, “Esta silla es verde”, “Esta silla es amarilla”, etc. Cada una constituye una descripción distinta a las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula.

Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investiga¬ción y nula. De ser así, no pueden existir.

EJEMPLOS

Hi: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total”.

Ho: “El candidato ‘A’ no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total”.

Ha: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más del 60% de la votación total”.

Ha: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos del 50% de la votación total”.

Hi: “Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.

Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.

Ha: “Los jóvenes /e atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.

En este último ejemplo, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:

Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia —o le atribuyen menos importancia— al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.

No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativapuesto que las hipótesis de investigación y nula abarcan todas las posibilidades.

Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación adicionales a la hipótesis de investigación original.

¿Cómo se plantea un contraste estadístico? Hipótesis nula vs. hipótesis alternativa

Un contraste de hipótesis estadístico se plantea como una decisión entre dos hipótesis.

La hipótesis nula consiste en una afirmación acerca de la población de origen de la muestra. Usualmente, es más simple (menor número de parámetros, por ejemplo) que su antagonista. Se designa a la hipótesis nula con el símbolo H0.

La hipótesis alternativa es igualmente una afirmación acerca de la población de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en negar la afirmación de H0. La hipótesis alternativa se designa con el símbolo H1.

De momento trataremos el caso más sencillo, en el cual las dos hipótesis se refieren a un único valor del parámetro. En esta situación general, las hipótesis se refieren a un parámetro θ (theta). La formulación es:

H0: θ= θ0

H1: θ = θ1

En la teoría del contraste de hipótesis este tipo de planteamiento se conoce como contraste de hipótesis simple contra simple.

Así pues, una hipótesis simple postula que el parámetro θ sólo puede tomar un valor o bien, más técnicamente, que el conjunto de parámetros asociado a una hipótesis simple consiste en un sólo punto.

Ejemplos de hipótesis que se han de contrastar

• Caso 1: hipótesis para dirimir la controversia acerca del número de hembras.

• Caso 2: hipótesis a contrastar en el problema de la tasa de statdrolona.

Errores de tipo I y de tipo II

En un estudio de investigación, el error de tipo I también denominado error de tipo alfa (α)1 o falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador no acepta la hipótesis nula ( ) siendo esta verdadera en la población. Es equivalente a encontrar un resultado falso positivo, porque el investigador llega a la conclusión de que existe una diferencia entre las hipótesis cuando en realidad no existe. Se relaciona con el nivel de significancia estadística.

Representación de los valores posibles de la probabilidad de un error tipo II (rojo) en el ejemplo de un test de significancia estadística para el parámetro μ. El error tipo II depende del parámetro μ . Mientras más cerca se encuentre este del valor supuesto bajo la hipótesis nula, mayor es la probabilidad de ocurrencia del error tipo II. Debido a que el verdadero valor de μ es desconocido al hacer la presunción de la hipótesis alternativa, la probabilidad del error tipo II, en contraste con el error tipo I (azul), no se puede calcular.

La hipótesis de la que se parte aquí es el supuesto de que la situación experimental presentaría un «estado normal». Si no se advierte este «estado normal», aunque en realidad existe, se trata de un error estadístico tipo I. Algunos ejemplos para el error tipo I serían:

• Se considera que el paciente está enfermo, a pesar de que en realidad está sano; hipótesis nula: El paciente está sano.

• Se declara culpable al acusado, a pesar de que en realidad es inocente; hipótesis nula: El acusado es inocente.

• No se permite el ingreso de una persona, a pesar de que tiene derecho a ingresar; hipótesis nula: La persona tiene derecho a ingresar.

En un estudio de investigación, el error de tipo II, también llamado error de tipo beta (β) (β es la probabilidad de que exista este error) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población. Es equivalente a la probabilidad de un resultado falso negativo, ya que el investigador llega a la conclusión de que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

Se acepta en un estudio que el valor del error beta esté entre el 5 y el 20%.

Contrariamente al error tipo I, en la mayoría de los casos no es posible calcular la probabilidad del error tipo II. La razón de esto se encuentra en la manera en que se formulan las hipótesis en una prueba estadística. Mientras que la hipótesis nula representa siempre una afirmación enérgica (como por ejemplo «Promedio μ = 0») la hipótesis aternativa, debido a que engloba todas las otras posibilidades, es generalmente de naturaleza global (por ejemplo «Promedio μ ≠ 0» ). El gráfico de la derecha ilustra la probabilidad del error tipo II (rojo) en dependencia del promedio μ desconocido.

El poder o potencia del estudio representa

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