Una hipótesis de investigación es una especificación de una predicción comprobable sobre lo que un investigador espera como resultado del estudio. Comprende ciertos aspectos, como la población, las variables y la relación entre las variables. Establece el papel específico de la posición de los elementos individuales a través de la verificación empírica. Al realizar investigaciones, hay ciertas suposiciones hechas por el investigador. Según la información disponible, el objetivo es presentar el resultado esperado después de probarlos.
Una hipótesis es una declaración clara de la información que el investigador pretende investigar. Por lo tanto, es una declaración clara que es esencial antes de realizar investigaciones.
Según este aspecto, las características de la hipótesis se enumeran a continuación:
La declaración de la hipótesis se basa en un determinado concepto, es decir, podría estar relacionada con la teoría o el pre-asumido del investigador sobre ciertas variables, es decir, suposición educada. Esto lleva a vincular las preguntas de investigación del estudio. Ayuda a la recopilación de datos y a la realización de análisis según el concepto establecido.
Por ejemplo; Las personas que compran en tiendas especializadas tienden a gastar más en marcas de lujo en comparación con las que compran en una tienda por departamentos.
La hipótesis de la investigación representa una declaración verbal en forma declarativa. La hipótesis a menudo se establece en forma matemática. Sin embargo, aporta la posibilidad de representar la idea, suposición o concepto del investigador en forma de palabras que podrían probarse.
¿Qué es la hipótesis y su importancia?
Los científicos comienzan su investigación con una hipótesis de que existe una relación de algún tipo entre las variables. La hipótesis nula es lo contrario afirmando que no existe tal relación. La hipótesis nula puede parecer poco emocionante, pero es un aspecto muy importante de la investigación. En este artículo, discutimos qué es la hipótesis nula, cómo usarlo y por qué debe usarla para mejorar sus análisis estadísticos.
La hipótesis nula se puede probar utilizando análisis estadísticos y a menudo se escribe como H0 (leído como «N-NEANGE»). Una vez que determine qué probable es que la relación de muestra fuera si el H0 fuera cierto, puede ejecutar su análisis. Los investigadores usan una prueba de significancia para determinar la probabilidad de que los resultados que respalden el H0 no se deben al azar.
La hipótesis nula no es la misma que una hipótesis alternativa. Una hipótesis alternativa establece que existe una relación entre dos variables, mientras que H0 postula lo contrario. Consideremos el siguiente ejemplo.
Un investigador quiere descubrir la relación entre la frecuencia de ejercicio y el apetito. Ella pregunta:
H0 supone que no existe una relación entre las dos variables: el aumento de la frecuencia de ejercicio no conduce a un mayor apetito.
Veamos otro ejemplo de cómo indicar la hipótesis nula:
P: ¿El sueño insuficiente conduce a un mayor riesgo de ataque cardíaco entre hombres mayores de 50 años?
H0: La cantidad de sueño de los hombres mayores de 50 años no aumenta su riesgo de ataque cardíaco.
¿Qué es la hipótesis y cuál es su importancia?
Georg Friedrich Bernhard Riemann fue un matemático alemán que en 1859, en un ensayo escrito con motivo de su nombramiento como miembro correspondiente de la Academia de Ciencias de Prusia, expresó una «conjetura» (o hipótesis) que luego tomó su nombre, que se refería a La distribución de los ceros de una función ζ (zeta) de una variable compleja. Parece un problema destinado a permanecer confinado en el mundo de la alta especulación matemática. En cambio, nos concierne a todos, y en particular el cifrado informático para los códigos de seguridad cifrados. Debido a que la conjetura de Riemann tiene que ver con los números primos (aquellos divisibles solo para ellos mismos o por 1) y esta última se usa para crear los códigos cada vez más sofisticados y difíciles de descifrar, porque están formados por series muy largas de números.
La función ZETA (ζ) era conocida por el siglo XVII y se resolvió un siglo después por el Euler matemático suizo, pero solo por valores reales. Sin embargo, lo reinició con números complejos, es decir, formado por una parte real y un nombre imaginario llamado I (I en cursiva) diciendo que «es muy probable» que todos los ceros «no triviales» de La función Zeta tiene una parte real ½, es decir, se encuentran en el recto de la ecuación x = ½ llamada «crítica de retta». Un número imaginario es, por ejemplo, cuyo cuadrado es el mismo que -1 (i² = -1). Para volver a emann, los «ceros triviales» son los valores negativos completos: por ejemplo -2, -4 etc. Riemann murió poco antes de cumplir 40 años en Selasca, una fracción de Verbania en el lago Maggiore, donde había ido a buscar un mejor clima que el alemán para tratar una forma aguda de tuberculosis.
Ciertamente no es si el propio Riemann llegó a la demostración de su conjetura, ciertamente no hizo nadie tras él. Tanto es así que la conjetura de Riemann es uno de los siete problemas matemáticos no resueltos del siglo XXI. Para la solución de cada uno de estos, se otorgó un premio de $ 1 millón. De estos siete, uno se ha resuelto uno mientras tanto (conjetura de Poinctaré).
Ahora, Sir Michael Atiyah, un matemático inglés de 90 años de múltiples premiados, que interviene en una conferencia científica en Heidelberg, Alemania, ha anunciado que había llegado «incidentalmente» al estudiar eso completamente a la manifestación «de una manera muy simple» de la hipótesis de Riemann.
¿Qué importancia tiene la verificación de una hipótesis?
Una hipótesis es la piedra angular del método científico.
Es una suposición educada sobre cómo funciona el mundo que integra el conocimiento con la observación.
Todos aprecian que una hipótesis debe ser comprobable para tener algún valor, pero existe un requisito mucho más fuerte de que una hipótesis debe cumplir.
Una hipótesis se considera científica solo si existe la posibilidad de refutar la hipótesis.
Una hipótesis o modelo se llama falsificable si es posible concebir una observación experimental que refuta la idea en cuestión. Es decir, uno de los posibles resultados del experimento diseñado debe ser una respuesta, que si se obtiene, refutaría la hipótesis.
Nuestros horóscopos diarios son buenos ejemplos de algo que no es falsificable. Un científico no puede refutar que un Piscean puede recibir una llamada telefónica sorpresa de alguien que no ha escuchado en mucho tiempo. La declaración es intencionalmente vaga. Incluso si nuestro Piscean no recibió una llamada telefónica, la predicción no puede ser falsa porque puede recibir una llamada telefónica. Puede que no.
Una buena hipótesis científica es lo opuesto a esto. Si no hay una prueba experimental para refutar la hipótesis, entonces se encuentra fuera del ámbito de la ciencia.
Los científicos con demasiada frecuencia generan hipótesis que no pueden ser probadas por experimentos cuyos resultados tienen el potencial de demostrar que la idea es falsa.
- Los experimentos tipo 1 son los más poderosos. Los resultados experimentales tipo 1 incluyen un posible resultado negativo que se falsificaría o refutaría la hipótesis de trabajo. Es uno o el otro.
¿Qué es la verificación de hipótesis?
Este paso es importante tener un diagnóstico de calidad. Debe llevarse a cabo cada vez que avanza una hipótesis.
- Hacer observaciones adicionales.
Rehacer una observación teniendo en cuenta la hipótesis formulada le permite estar más atento a ciertos detalles que pueden respaldar la hipótesis o, por el contrario, invalidarla.
- Hacer observaciones adicionales.
En la bibliografía, es posible encontrar descripciones sobre enfermedades, insectos de plagas y trastornos fisiológicos de las plantas con las que se pueden comparar las observaciones hechas. La bibliografía también ayuda a leer los resultados de las pruebas de laboratorio.
- Hacer observaciones adicionales.
Estas personas (amigos, colegas, técnicos, asesores, gerentes de laboratorio…) pueden depender de su perfil:
– Proporcionar documentos que puedan ayudar a verificar el diagnóstico
– relacionarse con un experto capaz de validar o invalidar la hipótesis
– Ayuda a formular hipótesis o incluso a validar o invalidar una hipótesis directamente
– Proporcione información sobre la muestra y el embalaje de muestras
– Proporcionar consejos para escribir la hoja de solicitudes de análisis y/o la hoja de información
– Brindar consejos para interpretar los resultados de diagnóstico
¿Qué papel desempeñan las hipótesis en la ciencia?
¿Qué papel juegan las hipótesis en la investigación científica? Una hipótesis proporciona una explicación comprobable de una observación…. Una teoría científica es una explicación propuesta para una amplia gama de observaciones respaldadas por una amplia gama de evidencias. Una teoría en el lenguaje cotidiano es una suposición.
¿Por qué es tan importante la fermentación? Cuando no hay glucólisis de oxígeno se produce convirtiendo NAD+ en NADH. Sin embargo, NADH no puede depositar sus electrones porque no hay oxígeno presente. Se necesita fermentación para convertir NADH de regreso a NAD+ para que la glucólisis pueda continuar.
La hipótesis explica los hechos conocidos de los que es empíricamente verificable que hace posible una cantidad limitada de pre-dicción, pero también parece bloquear una investigación adicional a menos que uno aborde el problema negativamente.
Estructurar ideas en forma de hipótesis permite que las ideas se indiquen para que puedan probarse más fácilmente para ver si son verdaderas o falsas. …
La hipótesis es una suposición educada sobre lo que sucederá durante su experimento. La hipótesis a menudo se escribe usando las palabras «si» y «entonces». Por ejemplo, «si no estudio, entonces fallaré la prueba». Las declaraciones «if» y «entonces» reflejan sus variables independientes y dependientes.
La prueba de hipótesis es el proceso utilizado para evaluar la resistencia de la evidencia de la muestra y proporciona un marco para hacer determinaciones relacionadas con la población, es decir, proporciona un método para comprender cuán confiablemente se puede extrapolar los hallazgos observados en una muestra en estudio a la población más grande de …
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