Método Cientifico

Fases del Método Científico

Planteamiento del problema.- es una forma de concretar el problema que vamos a investigar, debe tener un significado. Tenemos la opción de revisar más recursos como la literatura, internet, etc.

Formulación de hipótesis.- es la solución posible o conjetura del problema, debe de expresar relaciones entre las variables y se debe de basar en la teoría o en la práctica, deben de ser claras y sencillas.

Se dividen en:

a) Hipótesis de Investigación.- pueden ser inductiva o deductiva.

 Inductiva.- se realiza a partir de la observación y de la experiencia. Inicia con el proceso de datos y observaciones, elabora hipótesis y genera teorías, van de abajo-arriba

 Deductiva.- van de arriba-abajo, parte de una teoría, va de lo genera a lo particular.

b) Hipótesis de estadística.- es un supuesto acerca de uno o más parámetros poblacionales que necesitan ser verificadas y pueden ser:

 Hipótesis nula.- se representa por Ho, es la afirmación de uno a mas valores exactos para parámetros poblacionales.

 Hipótesis alterna.- se representa por H1, establece la relación entre variable o la diferencia entre los tratamientos variables. Es la afirmación aunque su verdad no pueda demostrarse. Es la alternativa a la Ho.

Validación de Hipótesis.- es confirmar la hipótesis o refutarla. Es una fase empírica y gira en torno a la recogida. Organización y procesamiento de datos.

Criterios para un buen diseño experimental propuesto por Wiersma:

Control experimental adecuado.- si se desea establecer la relación casual entra la variable independiente, la variable dependiente debe de establecer el control de todas las variables no deseadas.

Evitar la excesiva artificialidad.- se debe procurar que las condiciones ambientales se parezcan lo más posible a la vida real.

Grupo de control.- no siempre es necesario y en su lugar se puede usar tratamientos experimentales distintos o solicitar algún criterio externo.

Datos y análisis.- deben de ser coherentes con la hipótesis.

Pureza de datos.- deben de reflejar lo mejor posible el efecto de la variable independiente.

Definir claramente las variables independientes no tratamient.- Es importante diferenciar la variable tratamiento de otro tipo de variable independiente.

Representatividad.- para una mejor garantía de que los resultados puedan generalizarse a otros individuos es la elección al azar.

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