Las hipótesis se encuentran en todos los trabajos investigativos, pero en muchos otros no los encontramos, y esto no significa que el trabajo no esté completo o no

1. Formulación de hipótesis

Las hipótesis se encuentran en todos los trabajos investigativos, pero en muchos otros no los encontramos, y esto no significa que el trabajo no esté completo o no, pues la presencia de una hipótesis no depende de la calidad o tipo de investigación hecha, sino que depende del enunciado del trabajo. El enunciado es la relación o propósito del trabajo. Si el enunciado es una proposición entonces debe llevar hipótesis, de otro modo el trabajo no requiere de una.

Una proposición es una oración portadora de valor de verdad, esto quiere decir que puede tomar valores de verdadero o falso. Si el enunciado no es una proposición, entonces no puede tomar esos valores. Es por tal motivo que la hipótesis depende únicamente del enunciado del trabajo, no del tipo de investigación o calidad de ésta.

Existe un método compuesto por 5 pasos para poder probar nuestra hipótesis, el cual fue descrito por Fischer hace más de 50 años. Estos pasos son: Formulación de la hipótesis, establecer el nivel de significancia, elección del estadístico de prueba, lectura del p-valor y toma de decisiones. En este primer resumen, se trata la formulación de la hipótesis.

La hipótesis existe en dos términos: la hipótesis alterna (H1) que es el planteamiento inicial del investigador, y la hipótesis nula (H0) que es la negación de la hipótesis alterna y que siempre estará en “contra” de H1. Ambos tipos de hipótesis dependen del objetivo que tiene cada estudio. Por ejemplo, si el estudio es de correlación, H1 describirá si existe una correlación entre dos grupos, mientras que H0 describirá que no hay o no existe tal correlación.

En el tipo de investigación más simple o más usada, el de comparación, se pueden encontrar hipótesis bilaterales o unilaterales, que describen o mencionan dos o una razón respectivamente por la que hay diferencias entre los dos grupos en los que se está hablando.

2. Establecer nivel de significancia

Este es el segundo paso para probar una hipótesis, y se trata de establecer el grado de error de nuestra hipótesis. Si el investigador decide tomar su hipótesis H1 como la correcta sin algún tipo de prueba está cometiendo un error. También existe el error cuando hacemos un examen, hay un error cuando se genera una infección después de una cirugía. Este tipo de error es el tipo 1 y toma valores entre 1 y 0, pero nunca llega a 1 o 0 puesto que significaría que el error pasa siempre o es inexistente. Por ende, debemos de procurar que el error sea más cercano a 0 para que sea menos probable que pase.

Por esto, debemos establecer un límite de error que estamos dispuesto a aceptar, a lo que llamamos el nivel de significancia. Este límite no se puede calcular y se designa convencionalmente dependiendo de la situación. En el área de la salud el límite de error estándar esta alrededor de 5% lo cual es muy bueno, pero este nivel sería muy alta para el número de vuelos que terminan en accidente. Para este caso es más pequeño el nivel. Esto aplica para la hipótesis alterna H1.

La hipótesis nula también se le llama de trabajo, porque a esta se le aplican los análisis estadísticos para poder descartarla y probar que la hipótesis alterna es la verdadera, ya que es el objetivo de los investigadores. Esto se debe a que todas las variables son siempre independientes a menos de que se demuestre lo contario. Y entonces definimos el nivel de significancia como el límite de error que aceptamos al descartar la hipótesis nula siendo que podría ser verdadera. La falta de evidencia para descartar la H0 no significa que ésta sea la verdadera, si no que no se puede demostrar su posición.

La magnitud de ocurrencia del error tipo 1, que se determina durante el desarrollo de la investigación, es el valor del p-valor y lo mejor es que este valor se encuentre por debajo del nivel de significancia, que se fijó previamente a la investigación según el área de trabajo.

3. Elección del estadístico de prueba

Para la elección del estadístico de prueba se utilizan 6 criterios: El tipo de estudio, el nivel investigativo, el diseño de la investigación, el objetivo estadístico, las escalas de medición de las variables y el comportamiento de los datos. Para los distintos tipos de estudio se usa la herramienta de t de student para poder establecer una diferencia entre los análisis estadísticos según el tipo. Existen dos tipos generales y esta herramienta también tiene dos versiones para cada uno de ellos: t de student para grupos independientes que se usa para estudios transversales y t de student para muestras dependientes o relacionadas y se usa para estudios longitudinales.

Existen seis tipos de niveles investigativos: el nivel exploratorio, descriptivo, relacional, explicativo, predictivo y el

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