Antes de continuar: variables dependientes vs independientes
Un estudio de investigación y sus hipótesis generalmente examinan las relaciones entre variables independientes y dependientes, por lo que debe conocer estos dos conceptos:
- La variable independiente es la variable que está causando un cambio.
- La variable dependiente es la variable que se ve afectada por el cambio. Esta es la variable que se está probando.
En el ejemplo anterior, tenemos múltiples variables independientes y dependientes:
- La variable independiente es la variable que está causando un cambio.
- La variable dependiente es la variable que se ve afectada por el cambio. Esta es la variable que se está probando.
Debido a que hay múltiples variables, este estudio es mucho más complejo que una hipótesis simple. Rápidamente se vuelve mucho más difícil probar estas hipótesis. Esta es la razón por la cual generalmente se alienta a los investigadores de pregrado y por primera vez a usar hipótesis simples.
Una hipótesis nula predecirá que no habrá una relación significativa entre las dos variables de prueba.
Por ejemplo, puede decir que «el estudio mostrará que no hay correlación entre el matrimonio y la felicidad».
Una buena manera de pensar en una hipótesis nula es pensar en ella de la misma manera que «inocente hasta que se demuestre su culpabilidad» [1]. A menos que se le ocurra evidencia de lo contrario, su hipótesis nula se mantendrá.
Una hipótesis nula también puede resaltar que una correlación no será concluyente. Esto significa que puede predecir que el estudio no podrá confirmar sus resultados de una forma u otra. Por ejemplo, puede decir «Se predice que el estudio no podrá confirmar una correlación entre las dos variables debido a la interferencia previsible por una tercera variable».
¿Qué tipos de hipótesis existen?
La hipótesis simple supone la relación entre la variable dependiente y la variable independiente. Por ejemplo, si come más comida chatarra, aumentará de peso más rápido. Aquí, la variable independiente es «comer más comida chatarra» y la variable dependiente está «ganando peso». Este tipo de hipótesis también se conoce como la hipótesis básica.
La hipótesis compleja muestra la relación entre las dos o más variables dependientes e independientes. Por ejemplo, si agrega vegetales y frutas más saludables a su dieta, dará como resultado un cuerpo sano, una reducción en el riesgo de diversas enfermedades, como presión arterial alta o baja, ataques cardíacos o insuficiencia renal. Por lo tanto, en una hipótesis simple existe la relación entre solo dos variables, mientras que en una hipótesis compleja existe una relación en múltiples variables.
La hipótesis asociativa supone que la relación asociativa entre las variables dependientes e independientes, es decir, si la variable se cambia, las otras variables también cambian, pero no define claramente que la variable particular resulte en el cambio de la otra variable. La hipótesis asociativa solo examina la ocurrencia simultánea de dos o más eventos. Por ejemplo, un aumento en el número de pacientes en un hospital en particular no significa que el hospital sea responsable de enfermar a las personas, podrían enfermarse debido al cambio de temporada o los otros factores. Por otro lado, la hipótesis causal predice que los cambios en los eventos ocurren en el futuro debido a los cambios en las diferentes variables. La hipótesis «El cambio en el estilo de fuente de sus páginas web dará como resultado un mayor compromiso», es un ejemplo de hipótesis causal.
Según la hipótesis nula, no existe ninguna relación directa entre las dos variables involucradas en el estudio, es decir, las variables dependientes no se ven afectadas por los cambios en la variable independiente. La hipótesis nula se denota por el símbolo «H0». Por ejemplo, «el crecimiento de la planta sigue siendo el mismo si regó la planta con agua destilada o con agua del grifo». Es una hipótesis nula.
La hipótesis direccional predice la relación entre las dos o más variables dependientes e independientes y la naturaleza y dirección en la que podría ocurrir el cambio, es decir, menos, más, mayor, más pequeño, etc. Se valida a través de varios métodos estadísticos. La hipótesis direccional se formula en la investigación cuando el investigador busca un resultado específico del experimento. Por ejemplo, «si los adolescentes se unen a las clases de desarrollo moral en la escuela durante un período continuo de tres años, desarrollarán un carácter moral más alto en la edad adulta que las que no se unen a las clases» es una hipótesis direccional.
¿Qué tipos de hipótesis existen y cuáles son?
Una hipótesis estadística es una afirmación en la distribución de la variable X; de manera equivalente, una hipótesis estadística identifica un todo
De posibles distribuciones para X. El objetivo de las pruebas de hipótesis es evaluar si es suficiente rechazar una hipótesis a favor de la hipótesis alternativa. La hipótesis generalmente se indica con H0, mientras que la hipótesis alternativa con H1. Se dice que una hipótesis que especifica una sola distribución para X es simple; Una hipótesis que especifica más de una X se dice en su lugar.
Una prueba de hipótesis conduce a una decisión estadística; La conclusión puede ser rechazar la hipótesis a favor de esa alternativa, o no poder rechazar la hipótesis nada. Obviamente, la decisión que tomamos se basa en los datos que tenemos X. Por lo tanto, debemos encontrar una sub -set R de los espacios de muestra y rechazar H0 si y solo si X pertenece a R. toda la R « Región de rechazo o rechazo o región crítica. Por lo general, la región crítica se define como una función de una estadística w (x),
Dichas estadísticas de prueba.
La decisión que tomamos puede ser correcta o incorrecta. Hay dos tipos de error, dependiendo de cuál de las dos hipótesis sea cierto:
- Un error de primera especie consiste en rechazar la hipótesis nada cuando es cierto.
- Un segundo error de especie consiste en no rechazar la hipótesis nada cuando es falso.
Del mismo modo, hay dos formas de tomar una decisión correcta: no podemos rechazar la hipótesis nada cuando es falso o no rechazar la hipótesis nada cuando es cierto. Las posibilidades se muestran en la siguiente tabla:
Si H0 es verdadero (es decir, la distribución de x
� especificado por H0), entonces p (xr) es la probabilidad de un error de primera especie para esta distribución. Si H0 está compuesto, entonces H0
Especifica una variedad de distribuciones para X y, por lo tanto, hay un conjunto de probabilidad de errores de primera especie. Se dice que la probabilidad máxima de un error de la primera especie es el nivel de importancia o amplitud
de la región crítica, que indicaremos con r. La región de rechazo generalmente se construye para que el nivel de importancia sea un valor predeterminado y pequeño
(típicamente 0.1, 0.05, 0.01).
¿Cuáles son los dos tipos de hipótesis que existen?
Hemos preparado una lista con los tipos de hipótesis que necesita saber, algo esencial para todos aquellos que desean comprender mejor la forma en que tiene lugar la explicación de fenómenos y eventos, tratando de lograr la verdad a través de la objetividad máxima posible.
En primer lugar, es esencial que se conozca una definición breve en relación con las hipótesis y, en esencia, desde el punto de vista del método científico, es una ingesta de algo que sea posible o imposible para obtener uno o más consecuencias.
Debe tenerse en cuenta que las hipótesis se basan en la información que se ha obtenido anteriormente, por lo que no necesariamente tiene que ser cierto, pero al menos tiene la tarea de buscar una realidad basada en esa información que tenemos.
El objetivo fundamental de la hipótesis es poder relacionar los hechos y la información obtenidas de la mejor manera posible, logrando alcanzar una explicación centrada en la razón por la que se manifiesta.
En este sentido, debemos comenzar proporcionando una serie de razones por las cuales se cree una determinada posición, de modo que se busca la relación entre ellos hasta que se llegue a una conclusión.
Volviendo al método científico, la hipótesis o, más precisamente, la hipótesis científica tiene como objetivo establecer una conclusión que posteriormente se verifique a través de evidencia y experimentos, lo que significa que básicamente hablaríamos sobre el primer paso para lograr la verdad científica.
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