Al hacer una investigación y en particular la investigación cuantitativa, es decir, la investigación que es parte del paradigma pospositivo, la operacionalización es el momento clave del proceso. Sin una buena operacionalización, no puede hacer una búsqueda significativa, porque es una estructura formal.
Según Corbetta, la definición de investigación científica es un proceso creativo de descubrimiento que se desarrolla de acuerdo con una ruta predefinida y procedimientos previamente establecidos y consolidados dentro de la comunidad científica.
En primer lugar, existe la idea de un proceso creativo, porque la investigación también se refiere a la creación, estamos tratando de descubrir algo. Lo importante es seguir procedimientos específicos previamente establecidos y consolidados dentro de la comunidad científica.
Según Raymond Boudon, «las investigaciones cuantitativas son aquellas que le permiten recopilar información sobre un conjunto de elementos comparables de un elemento a otro». Es esta compatibilidad de la información lo que le permite contar y, en general, analizar los datos cuantitativamente «. [2].
La investigación empírica debe desarrollarse en una imagen colectivamente compartida. Es un proceso en el que la investigación es colectiva, ya que se basa en un proceso producido por otros, el proceso debe ser público con la idea de transparencia que es importante en la investigación. Todo debe ser transparente, controlable por otros. Todos los procedimientos implementados deben poder ser controlados por otros para replicar lo que se ha hecho, todo debe ser replicable. La investigación es un proceso colectivo y público que debe estar sujeto a criterios de transparencia y control.
¿Qué son las variables de una hipótesis?
Una variable es bastante característica de una persona, una cosa o una situación que probablemente varíe.
- 4 tipos de variables:
- Variables independientes
- Variables dependientes
- Variables de confusión o interacción
- Variables fundamentales
Las variables independientes son variables manipuladas o tratadas en un estudio para ver qué efecto traerá un cambio de estas variables en las variables postuladas como dependientes de la primera.
- 4 tipos de variables:
- Variables independientes
- Variables dependientes
- Variables de confusión o interacción
- Variables fundamentales
Las variables dependientes son variables en las que los cambios resultan del nivel o el valor de una o más variables independientes.
- 4 tipos de variables:
- Variables independientes
- Variables dependientes
- Variables de confusión o interacción
- Variables fundamentales
Las variables de confusión o interacción son variables que deben estudiarse porque pueden influir o confundir el efecto de las variables independientes en las variables dependientes.
Las variables sustantivas son variables que a menudo son relevantes en las investigaciones sobre grupos o poblaciones, que se debe prever su posible inclusión en el estudio.
- 4 tipos de variables:
- Variables independientes
- Variables dependientes
- Variables de confusión o interacción
- Variables fundamentales
¿Cómo se forman las variables de la hipótesis?
A diferencia de la minería de datos (minería de datos), los métodos estadísticos clásicos requieren establecer una hipótesis antes de cualquier trabajo. Este artículo presenta esta noción de hipótesis y proporciona algunos ejemplos.
La hipótesis es una explicación temprana, una afirmación provisional que describe o explica un fenómeno. Es una predicción que consiste en relacionar una variable y un comportamiento. Siempre se expresará en la forma «tal y esta variable tiene tal efecto en este comportamiento». Esta disposición puede derivar tanto de la observación como de los datos previamente recopilados y de una teoría que intentará validar. Por lo tanto, se expresará en la siguiente forma: «Si esta o esta teoría es correcta en tal y esta situación, tal y este fenómeno ocurrirá». Una buena hipótesis es un pronóstico preciso que puede ser operativo y simple. Una hipótesis no puede proporcionar una consecuencia y su opuesto. Un pronóstico irrefutable no puede ser una hipótesis científica. Con Popper, debemos recordar que la refutabilidad es la calidad de todas las hipótesis científicas. La transcripción estadística de la hipótesis a menudo se organiza de tal manera que tratar de refutar lo que se cree que es falso (H0). Ejemplo: si creemos que dos poblaciones son diferentes en cierto parámetro (el promedio), la hipótesis nada será H0: los dos promedios son los mismos. La hipótesis se establecerá estadísticamente para decidir si la rechazar (refutación).
La hipótesis operativa especifica la hipótesis general. Se presenta como el ejemplo concreto de la aplicación de la hipótesis general.
Use el mismo diagrama pero especifique las variables y los comportamientos que se estudiarán en el experimento. Por lo tanto, la hipótesis operativa consiste en predecir el efecto de los factores (variables independientes) manipulados en el experimento sobre los indicadores del comportamiento estudiado por el investigador. La calidad principal de una hipótesis general es que se puede operar. Las tapas demasiado vagas o demasiado genéricas obviamente no podrán generar hipótesis operativas. Solo se pueden considerar hipótesis con implicaciones concretas que se pueden observar. Para fortalecer las condiciones de funcionamiento, debe tomar decisiones. Estas decisiones son equivalentes a dar una forma concreta fuertemente a la hipótesis. Se dice que se trata de hacer que los elementos teóricos funcionen. Para hacer esto, debemos introducir el IV, el DV y una predicción.
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