En general, un investigador organiza hipótesis basadas en la formulación de problemas y estudios teóricos. Para la investigación cuantitativa, la hipótesis utilizada es una hipótesis estadística, lo que significa que la hipótesis debe probarse utilizando reglas estadísticas. Mientras que para la investigación cualitativa no necesita usar reglas estadísticas. En un estudio cuantitativo, la hipótesis estadística formulada tiene dos formas, la hipótesis nula (HO) y la hipótesis alternativa (HA). En general, las hipótesis para la investigación cuantitativa tienen tres tipos: hipótesis descriptiva, hipótesis comparativa e hipótesis asociativa.
Las hipótesis descriptivas son conjeturas temporales sobre el valor de una variable, sin expresar relaciones o comparaciones. Recuerde, solo sobre el valor de una variable. Las estadísticas utilizadas para probar hipótesis descriptivas son pruebas medias de muestra o pruebas de desviación estándar. Un investigador formula hipótesis basada en la formulación del problema y el estudio teórico. Los siguientes son algunos ejemplos de formulaciones de problemas (PF), hipótesis (H). PF: ¿Cuál es el porcentaje del dominio de las matemáticas de secundaria en el tema del set? H: El dominio del maestro de matemáticas de la escuela secundaria en el tema alcanza el 70%.
PF: ¿Qué tan bueno es el dominio de grado XI del material de clase XI? H: El dominio del material de Clase X por los estudiantes de Clase XI alcanza el 75%.
La hipótesis comparativa es una construcción temporal que compara los valores de dos variables. Es decir, en la hipótesis comparativa, no determinamos con certeza el valor de las variables que examinamos, sino que comparamos. Significa que hay dos variables que son las mismas, pero diferentes muestras. Las estadísticas utilizadas para probar esta hipótesis comparativa son (suponiendo que la normalidad se cumpla) utilizando una prueba t. Pero antes de eso, la normalidad y la homogeneidad deben probarse primero. Los siguientes son algunos ejemplos de formulaciones de problemas (PF), hipótesis (H). PF: ¿Hay alguna diferencia en las habilidades de resolución de problemas de los estudiantes que obtuvieron X aprendiendo mejor que los estudiantes que obtuvieron y aprendiendo? H: La capacidad de resolución de problemas de los estudiantes que aprenden X es mejor que los estudiantes que aprenden Y.
PF: ¿Hay diferencias en las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes que estudian durante el día son mejores que los estudiantes que estudian por la mañana? H: No hay diferencia en las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes que estudian por la tarde con estudiantes que estudian por la mañana.
Los dos ejemplos hipotéticos anteriores son ligeramente diferentes. En la primera hipótesis, afirmamos que la capacidad de resolución de problemas de los estudiantes que aprenden X es mejor que los estudiantes que obtienen aprendiendo Y. Mientras que en la segunda hipótesis, no existe una afirmación unilateral de que las habilidades de pensamiento crítico de los estudiantes que aprenden durante El día es mejor o peor. Solo afirmamos que hay diferencias. Qué problema es mejor, no se refiere a esta hipótesis. La primera hipótesis es una hipótesis de prueba de un solo partido, mientras que la segunda hipótesis se llama hipótesis de prueba bipartidista.
¿Qué es una hipótesis cuantitativa?
Una hipótesis cuantitativa contiene una proposición nula y alternativa que se prueba o se refiere a través del análisis estadístico. El proceso especula que una variable independiente afecta una variable dependiente y se realiza un experimento para ver si hay una relación entre los dos. Este tipo de hipótesis se establece en términos numéricos y tiene reglas y límites específicos. La hipótesis nula es rechazada o aceptada como resultado de los datos estadísticos recopilados durante un conjunto de experimentos.
Una de las principales diferencias entre una hipótesis cualitativa y cuantitativa es que tiene límites muy específicos. Un ejemplo de hipótesis nula podría ser «cinco horas adicionales de tiempo de estudio por semana conducen a un promedio de calificaciones más alto en estudiantes universitarios». La hipótesis alternativa probablemente indicaría «cinco horas adicionales de tiempo de estudio por semana no aumenta el promedio de calificaciones de los estudiantes universitarios». Para rechazar o aceptar la hipótesis nula, los datos experimentales deberían registrarse durante un período de tiempo específico.
La mayoría de los estudios que se propusieron probar los datos de medición de hipótesis cuantitativa basados en la significación estadística, lo que significa que existe una baja posibilidad de error. En el caso de probar o refutar el efecto del tiempo de estudio en los promedios de calificaciones de los estudiantes universitarios, un grupo de control probablemente será probado. Los comportamientos y entornos de estos grupos generalmente son controlados por los investigadores. Los datos también se obtendrían de un grupo de estudiantes cuyos comportamientos y entornos no fueron controlados.
Dado que un estudio cuantitativo de hipótesis e investigación se basa en datos numéricos, los resultados de un experimento o encuestas se traducen en valores matemáticos. Por ejemplo, muchos estudios de investigación de mercado utilizan escalas que asignan un valor numérico a cada respuesta. Una respuesta de «acuerda» puede corresponder al número «4,» mientras que una respuesta de «en desacuerdo» puede corresponder al número «2.» Cuando se registra y analiza todos los comentarios de la encuesta, se asigna un porcentaje basado en la cantidad total de respuestas a cada número.
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