Continuacion Del Trabajo Mipymes

• Por su profundidad: Fenomenológicas (no buscan explicaciones de fondo, sino que se quedan en la observación de fenómenos: caja negra) o representacionales (pertenecen a un nivel más explicativo: caja traslúcida)

• Por su nivel natural: Sociológicas, biológicas, psicológicas, físico-químicas, de varios niveles, etc.

• Por su fundamento: Empíricas (tienen a su base datos empíricos que le dan cierta consistencia, pero no el soporte teórico de otras hipótesis o teorías), teóricas (so plausibles, porque no tienen base empírica sino el apoyo de otras teorías) o convalidadas (ésto no quiere decir comprobadas, pues si lo estuvieran ya no serían hipótesis.

Descriptivas del valor: en estas se toman las variables de un determinado contexto en donde podrán ser observadas. Indican la presencia de algún fenómeno o acontecimiento.

Correlaciónales: estas suponen que si alguna de las variables sufre alguna modificación, esto afectará a otras variables correspondientes. En estas hipótesis no importa el orden de las variables ya que no se establece una relación causa-efecto, por lo tanto, no se identifican variables dependientes e independientes.

De diferencias entre grupos: estas hipótesis buscan determinar las supuestas diferencias entre grupos. No necesariamente deben establecer por qué se dan dichas diferencias.

Que establecen relaciones de causalidad: estas hipótesis afirman que existen relaciones entre las variables y además, explican cómo son estas relaciones. Sumado a esto, establecen entre las variables relaciones de causa y efecto.

Hipótesis nulas: estas hipótesis son sobre relaciones que se establecen entre distintas variables en las que se refuta o niega aquello que es afirmado por las hipótesis de investigación.

Hipótesis alternativas: estas hipótesis contienen conjeturas o suposiciones de explicaciones diferentes a las que fueron planteadas por las hipótesis nulas y las de investigación. Se recurre a esta cuando la de investigación ha sido rechazada y la nula no es aceptada.

Hipótesis estadísticas: estas hipótesis consisten en las nulas, alternativas o de investigación transformadas en símbolos estadísticos, se pueden realizar cuando los datos a estudiar son mensurables. Dentro de estas hipótesis existen distintas clases:

• De estimación: estas suponen el valor de alguna característica de la muestra que fue seleccionada y de la población en su conjunto. Para formularlas se tienen en cuenta datos adquiridos previamente.

• Estadísticas de correlación: buscan establecer estadísticamente las relaciones existentes entre dos o más variables.

VARIABLE

Propiedad de un objeto, definida, observada, codificada, y presentada como una secuencia finita de manifestaciones mutuamente excluyentes. Comparado con las nociones de fenómeno, acontecimiento o proceso, resulta excesivamente simple. Pero posee la enorme virtud de suponer, desde su misma definición, que todo fragmento del mundo está compuesto por casos diversos y de ahí que uno de los problemas más importantes para las ciencias sociales sea explicar -o al menos dar cuenta de- esa diversidad. Junto con la noción de inferencia estadística, que supone la naturaleza probabilística de cualquier afirmación sobre las cosas, constituye el mayor aporte de la llamada metodología cuantitativa a la epistemología de las ciencias sociales.

Todos aquellos factores, eventos o sucesos, susceptibles de cambio, ya de sea de origen personal, social, físico, etc., que pueda adoptar más de un valor en un continuo, se le denomina variable, así por ejemplo, la edad, es una variable cuantitativa continua, ya que puede adoptar más de un valor en un gradiente preestablecido; otro ejemplo, sería el género, variable dicotómica (es decir puede adoptar dos únicos valores) de naturaleza cualitativa. Por tanto, es la naturaleza de la variable la que nos determina la forma de estudio.

Variable independiente: variables que el investigador manipula y/o mide para ver los efectos que produce sobre otra variable.

Variable moderadora: tipo de variable independiente que se manipula y/o mide para comprobar si modifica la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Se incluye para ver sus efectos sobre la variable dependiente, pero el investigador le da un papel secundario

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