A01.03-Hernandez-Sampieri-2014-Cap-6-Formulacion-de-Hipotesis.pdf

Formulación de hipótesis
Las hipótesis son el centro, la médula o el eje del método deductivo
cuantitativo.
Proceso de investigación
cuantitativa
Roberto Hernández-sampieri
Paso 5 Establecimiento de las hipótesis
• Analizar la conveniencia de formular o no hipótesis que orien-
ten el resto de la investigación.
• Formular las hipótesis de la investigación, si se ha conside-
rado conveniente.
• Precisar las variables de las hipótesis.
• Definir conceptualmente las variables de las hipótesis.
• Definir operacionalmente las variables de las hipótesis.
~ Objetivos de aprendizaje
Al terminar este capítulo, el alumno será capaz de:
1. Comprender los conceptos de hipótesis, variable, definición conceptual ydefinición operacional
de una variable.
2. Conocer y entender los diferentes tipos de hipótesis.
3. Aprender adeducir yformular hipótesis, así como adefinir de manera conceptual yoperacional
las variables contenidas en una hipótesis.
4. Responder las inquietudes más comunes en torno a las hipótesis.
Síntesis
En el capítulo se explica que en este punto de la investigación resulta necesario analizar si es
conveniente formular hipótesis, dependiendo del alcance inicial del estudio (exploratorio,
descriptivo, correlacional o explicativo). Asimismo, se define qué es una h.ipótesis, se presen-
ta una clasificación de los tipos de hipótesis, se precisa el concepto de variable y se explican
maneras de deducir y formular hipótesis. Además, se establece la relación entre el plantea-
miento del problema, el marco teórico y el alcance del estudio, por un lado, y las hipótesis,
por el otro.
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El desarrollo de la
perspectiva teórica
permite revisar y __.
--- afinare!
Planteamiento del
problema
Se formulan según el alcance del
estudio en:
Exploratorio
Descriptivo
/ • No se formulan
/
• Cuando se pronostica
un hecho odato
___,.. • Se formulan
Correlaciona! hipótesis
Explicativo
correlacionales
~ • Se formulan
hipótesis causales
del que se deriva(n)
Hipótesis
Son explicaciones tentativas de la
relación entre dos omás variables
Sus funciones son:
• Guiar el estudio
• Proporcionar explicaciones
• Apoyar la prueba de teorías
Características
Referirse auna situación real
Tipos
De
investigación
Nulas
Alternativas
Estadísticas*
• Sus variables otérminos deben ser comprensibles, precisos y
concretos
• Las variables deben ser definidas conceptual y
operacionalmente
• Las relaciones entre variables deben ser claras yverosímiles
• Los términos ovariables, así como las relaciones entre ellas,
deben ser obsevables ymedibles
• Deben relacionarse con técnicas disponibles para probarse
-+
Nota: El desarrollo del tema hipótesis estadísticas lo puede consultar al inicio del capítulo 8 del centro de recursos en línea anexo: "Análisis
estadístico: segunda parte".
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• Descriptivas de un valor
odato pronosticado
• Correlacionales
• De la diferencia de grupos
• Causales
• Mismas opciones que las
hipótesis de investigación
• Mismas opciones que las
hipótesis de investigación
• De estimación
De correlación
• De diferencia de medias
r.
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104 .... Capítulo 6 Formulación de hipótesis
¿Qué son las hipótesis?
Hipótesis Explicaciones tentativas del
fenómeno investigado que se enuncian
como proposiciones o afirmaciones.
Las hipótesis son las guías de un<i; investigación o estudio.1
Las hipótesis indican lo
que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno
investigado. Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposi-
ciones. De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación. Cabe
señalar que en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis acerca de muchas cosas y
luego indagamos su veracidad. Por ejemplo, establecemos una pregunta de investigación: "¿Le gusta-
ré a Paola?", y una hipótesis: "Le resulto atractivo a Paola". Esta hipótesis es una explicación tentativa
y está formulada como proposición. Después investigamos si se acepta o se rechaza la hipótesis, al
cortejar a Paola y observar el resultado.
¿En toda investigación cuantitativa debemos
plantear hipótesis?
No, no en todas las investigaciones cuantitativas se plantean hipótesis. El hecho de que formulemos
o no hipótesis depende de un factor esencial: el alcance inicial del estudio. Las investigaciones cuan-
titativas que formulan hipótesis son aquellas cuyo planteamiento define que su alcance será correla-
ciona! o explicativo, o las que tienen un alcance descriptivo, pero que intentan pronosticar una cifra
o un hecho. Esto se resume en la tabla 6.1.
• Tabla 6.1 Formulación de hipótesis en estudios cuantitativos con diferentes alcances
Altance del estudio
Exploratorio
Descriptivo
Correlacional
Explicativo
Formulación de hipótesis
No se formulan hipótesis.
Sólo se formulan hipótesis cuando se pronostica un
hecho o dato.
se formulan hipótesis correlacionales.
se formulan hipótesis causales.
Un ejemplo de estudio con alcance descriptivo y pronóstico sería aquel que únicamente pretenda
medir el índice delictivo en una ciudad (no se busca relacionar la incidencia delictiva con otros facto-
res como el crecimiento poblacional, el aumento de los niveles de pobreza o la drogadicción, ni mucho
menos establecer las causas de tal índice). Entonces, tentativamente se pronosticaría, mediante una
hipótesis, cierta cifra o proporción: "el índice delictivo para el siguiente semestre será menor a un
delito por cada mil habitantes".
Por lo regular, los estudios cualitativos no formulan hipótesis antes de recolectar datos (aunque
no siempre ocurre así). Su naturaleza es más bien inducir las hipótesis por medio de la recolección y
el análisis de los datos, como se comentará en la tercera parte del libro, "El proceso de la investigación
cualitativa''.
En una investigación podemos tener una, dos o varias hipótesis.
¿Las hipótesis son siempre verdaderas?
Las hipótesis no necesariamente son verdaderas, pueden o no serlo, y pueden o no comprobarse con
datos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. Al formularlas, el investigador no está total-
mente seguro de que vayan a comprobarse. Como ejemplifican Black y Champion (1976), una hipó-
1
E
l término proviene del verbo griego hypotithenai, que significa "suponer" o "colocar por debajo" (Williams, 2003).
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¿De dónde surgen las hipótesis?
tesis es diferente de la afirmación de un hecho. Si alguien establece la siguiente hipótesis (refiriéndose
a un país determinado): "las familias que viven en zonas urbanas tienen menor número de hijos que
las familias que viven en zonas rurales", ésta puede ser o no comprobada. En cambio, si una persona
sostiene lo anterior basándose en información de un censo poblacional reciente de ese país, no esta-
blece una hipótesis, sino que afirma un hecho.
En el ámbito de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las
relaciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados. Una
vez que se prueba una hipótesis, tiene un impacto en el conocimiento disponible que puede modifi-
carse y por consiguiente, pueden surgir nuevas hipótesis (Davis, 2008 e !versen, 2003).
Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, y abarcar dos o más variables; pero en
cualquier caso son sólo afirmaciones sujetas a comprobación empírica, es decir, a verificación en la
realidad.
Ejemplo
Hipótesis
• "La proximidad geográfica entre los hogares de las parejas de novios está vinculada positivamente con el
nivel de satisfacción que les proporciona su relación."
• "La incidencia de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que entre los no fumadores."
• "A mayor variedad en el trabajo, habrá mayor motivación intrínseca para cumplirlo."
Observe que, por ejemplo, la primera hipótesis vincula dos variables: "proximidad geográfica entre los
hogares de los novios" y "nivel de satisfacción en la relación".
¿Qué son las variables?
En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es una propiedad
que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse.2
Ejemplos
de variables son el género, la presión arterial, el atractivo físico, el aprendizaje de con-
ceptos, la religión, la resistencia de un material, la masa, la personalidad autoritaria, la
cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. El concepto de
Variable Propiedad que tiene
una variación que puede medirse u
observarse.
variable se aplica a personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren
diversos valores respecto de la variable referida. Por ejemplo, la inteligencia, ya que es posible clasificar
a las personas de acuerdo con su inteligencia; no todas las personas la poseen en el mismo nivel, es
decir, varían en inteligencia.
Otros ejemplos de variables son: el rendimiento de cierta especie de semilla, la eficacia de un
procedimiento de construcción, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad y otros. En
todos los casos se producen variaciones.
Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con
otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría. En este caso, se les suele deno-
minar constructos o construcciones hipotéticas.
¿De dónde surgen las hipótesis?
En el enfoque cuantitativo, y si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural
que las hipótesis surjan del planteamiento del problema y del marco teórico (de un postulado de una
teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investiga-
ción y de estudios revisados o antecedentes consultados). Existe, pues, una relación muy estrecha
entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y las hipótesis. Al formular las hipó-
tesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.
' En esta concepción coinciden diversos autores como Peters (2014), Creswell (2013a), lversen (2003) y Williams (2003).
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0 1

106 "-" Capítulo 6 Formulación de hipótesis
Por otra parte, durante el proceso quizá se nos ocurran otras hipótesis que no estaban contempla-
das en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones, ideas o experiencias; discusiones con
profesores, colegas o expertos en el área; incluso, "de analogías, al descubrir semejanzas entre la infor-
mación referida a otros contextos y la que poseemos para nuestro estudio" (Rojas, 2001). Este último
caso ha ocurrido varias veces en las ciencias. Por ejemplo, algunas hipótesis en el área de la comuni-
cación no verbal sobre el manejo de la territorialidad humana surgieron de estudios del tema, pero
realizados en animales; algunas concepciones de la teoría del campo o psicología topológica (cuyo
principal exponente fue Kurt Lewin) tienen antecedentes en la teoÍÍa del comportamiento de los
campos electromagnéticos. Las hipótesis de la teoría Galileo -propuestas por Joseph Woelfel y
Edward L. Fink (1980)- para medir el proceso de la comuni-
cación, tienen orígenes importantes en la física y otras ciencias
exactas (las dinámicas del "yo" se apoyan en nociones del álge-
bra de vectores).
ti Las hipótesis pueden surgir por analogía, al aplicar información
a otros contextos, como la teoría del campo en psicología, que
surgió de la teoría del comportamiento de los campos electromag-
néticos. Éstos también forman las auroras boreales.
Asimismo, a veces la experiencia y la observación constante
ofrecen materia potencial para el establecimiento de hipótesis
importantes, y lo mismo se dice de la intuición. Desde luego,
cuanto menor apoyo empírico previo tenga una hipótesis, se
deberá tener mayor cuidado en su elaboración y evaluación. No
es aceptable formular hipótesis de manera superficial. Establecer
hipótesis sin haber revisado cuidadosamente la literatura puede
conducirnos a errores como postular algo demasiado compro-
bado o algo que ha sido rechazado contundentemente. Un
ejemplo burdo, pero ilustrativo sería pretender establecer la
siguiente hipótesis: "Los seres humanos pueden volar por sí
mismos, únicamente con su cuerpo".
¿Qué características debe tener una hipótesis?
1. La hipótesis debe referirse a una situación "real". Como argumenta Castro-Rea (2009), las hipó-
tesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un contexto bien definidos. Por ejemplo,
una hipótesis relativa a alguna variable del comportamiento gerencial (digamos, la motivación)
deberá someterse a prueba en una situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existen-
tes). En ocasiones, en la misma hipótesis se hace explícita esa realidad (por ejemplo, "los niños
guatemaltecos que viven en zonas urbanas imitarán más la conducta violenta de la televisión, que
los niúos guatemaltecos que viven en zonas rurales"), y otras veces la realidad se define por medio
de explicaciones que acompaúan a la hipótesis. Así, la hipótesis: "cuanto mayor sea la realimen-
tación sobre el desempeño en el trabajo que proporcione un gerente a sus supervisores, más
elevada será la motivación intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales", no explica qué gerentes,
de qué empresas. Y será necesario contextualizar la realidad de dicha hipótesis; afirmar, por ejem-
plo, que se trata de gerentes de todas las áreas, de empresas exclusivamente industriales con más
de mil trabajadores y ubicadas en Medellín, Colombia.
Es muy frecuente que cuando nuestras hipótesis provienen de una teoría o una generaliza-
ción empírica (afirmación comprobada varias veces en "la realidad"), sean manifestaciones con-
textualizadas o casos concretos de hipótesis generales abstractas. La hipótesis: "a mayor satisfacción
laboral mayor productividad" es general y susceptible de someterse a prueba en diversas realida-
des (países, ciudades, parques industriales o aun en una sola empresa; con directivos, secretarias
u obreros, etc.; en empresas comerciales, industriales, de servicios o combinaciones de estos tipos,
giros o de otras características). En estos casos, al probar nuestra hipótesis contextualizada apor-
tamos evidencia en favor de la hipótesis más general.
2. Las variables o términos de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y lo más concretos que
sea posible. Términos vagos o confusos no tienen cabida en una hipótesis. Así, globalización de
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¿Qué son las hipótesis de investigación? ~_107 .·'.: ~ .....
la economía y sinergia organizacional son conceptos imprecisos y generales que deben sustituirse
por otros más específicos y concretos.
3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Es
indispensable que quede clara la forma en que se relacionan las variables, y esta relación no pue-
de ser ilógica. La hipótesis: "la disminución del consumo del petróleo en Estados Unidos se
relaciona con el grado de aprendizaje del álgebra por parte de niños que asisten a escuelas públi-
cas en Buenos Aires", sería inverosímil. No es posible considerarla.
4. Los términos o variables de la hipótesis deben ser observables y medibles, así como la relación
planteada entre ellos, o sea, tener referentes en la realidad. Las hipótesis científicas, al igual que
los objetivos y las preguntas de investigación, no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no
podamos medir. Hipótesis como: "los hombres más felices van al cielo" o "la libertad de espíritu
está relacionada con la voluntad angelical", implican conceptos o relaciones que no poseen refe-
rentes empíricos; por tanto, no son útiles como hipótesis para investigar científicamente ni pue-
den someterse a prueba en la realidad.
5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito está
estrechamente ligado con el anterior y se refiere a que al formular una hipótesis, tenemos que
analizar si existen técnicas o herramientas de investigación para verificarla, si es posible desarro-
llarlas y si se encuentran a nuestro alcance.
Se puede dar el caso de que existan esas técnicas, pero que por diversas causas no estén a nuestro
alcance. Alguien podría intentar probar hipótesis referentes a la desviación presupuestaria en el gas-
to gubernamental de un país latinoamericano o a la red de narcotraficantes en la ciudad de Miami,
pero no disponer de formas eficaces para obtener sus datos. Entonces, su hipótesis, aunque teórica-
mente muy valiosa, en la realidad no se puede probar.
¿Qué tipos de hipótesis se pueden establecer?
Hay diversas formas de clasificar las hipótesis, aunque en este apartado nos concentraremos en los Q 2
siguientes tipos:
1. hipótesis de investigación
2. hipótesis nulas
3. hipótesis alternativas
4. hipótesis estadísticas
Veremos las hipótesis estadísticas en el capítulo 8, "Análisis estadístico: segunda parte", del centro
de recursos en línea.
....r~ Centro de
~( ...$recursos
m~· en línea
¿Qué son las hipótesis de investigación?
Lo que a lo largo de este capítulo hemos definido como hipótesis son en realidad las
hipótesis de investigación, que se definen como proposiciones tentativas acerca de
las posibles relaciones entre dos o más variables (Babbie, 2014 y 2012; Martín y
Bridgmon, 2012; Davis, 2008; Kalaian y Kasim, 2008 e !versen, 2003), y que deben
cumplir con los cinco requisitos mencionados. Se les suele simbolizar como Hi o H 1
,
H2
, H3
, etc. (cuando son varias), y también se les denomina "hipótesis de trabajo".
Las hipótesis de investigación pueden ser:
a) descriptivas de un valor o dato pronosticado
b) correlacionales
e) de diferencia de grupos
d) causales
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Hipótesis de investigación Proposi·
ciones tentativas sobre las posibles
relaciones entre dos o más variables.

108 ,. Capítulo 6 Formulación de hipótesis
~3
Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica3
Estas hipótesis se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en
una o más variables que se van a medir u observar. Pero cabe comentar que no en todas las investiga-
ciones descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales ("la
ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada"; "durante este año, los presupuestos de publicidad
se incrementarán entre 50 y 70%"; "la motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas
industriales de Valencia, Venezuela, disminuirá"; "el número de tratamientos psicoterapéuticos
aumentará en las urbes sudamericanas con más de tres millones de habitantes"). No es sencillo realizar
estimaciones precisas sobre ciertos fenómenos.
Ejemplo
Hi: "El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años será de 200/o
el próximo año" (en un contexto específico como una ciudad o un país).
Hi: "La inflación del próximo semestre no será superior a 3%".
Hipótesis correlacionales
Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales ("el
tabaquismo está relacionado con la presencia de padecimientos pulmonares"; "la administración de
ciertos medicamentos se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los dientes").
Sin embargo, las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se
encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcial-
mente explicativo.
En los siguientes ejemplos no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también
cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego, es diferente formular hipótesis en las que dos
o más variables están vinculadas, que conjeturar cómo son estas relaciones. En el capítulo 1O, "Análisis
de los datos cuantitativos", se explica más a fondo el tema de la correlación y los tipos de correlación
entre variables.
Ejemplo
"A mayor exposición de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestación
de estrategias en las relaciones interpersonales para establecer contacto sexual". (Aquí la hipótesis nos indica
que cuando una variable aumenta, la otra también y viceversa, cuando una variable disminuye, la otra des-
ciende.)
"A mayor autoestima, habrá menor temor al éxito". (Aquí la hipótesis nos señala que cuando una variable
aumenta, la otra disminuye; y si ésta disminuye, aquélla aumenta.)
"Las telenovelas latinoamericanas muestran cada vez mayor contenido sexual en sus escenas". (En esta
hipótesis se correlacionan las dos variables siguientes: época o tiempo en que se producen las telenovelas y
contenido sexual.)
Es necesario agregar lo siguiente: en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las
variables no es importante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad). Es lo
mismo indicar "a mayor X, mayor Y"; que "a mayor Y, mayor X"; o "a mayor X, menor Y"; que "a
menor Y, mayor X".
3
Algunos investigadores consideran a estas hipótesis afirmaciones univariadas. Argumentan que no se relacionan variables. Opinan que, más
que relacionar las variables, se está planteando cómo se va a manifestar una variable en una constante (después de todo, el grupo medido
de personas u objetos es constante). Este razonamiento tiene cierta validez, por ello, lo dejamos al criterio de cada lector.
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Ejemplo
"Quienes logran más altas puntuaciones en el examen de estadística tienden a alcanzar las puntuaciones más
elevadas en el examen de economía" es ígual a: "los que logran tener las puntuaciones más elevadas en el
examen de economía son quienes tienden a obtener más altas puntuaciones en el examen de estadística".
Como aprendimos desde pequeños: "el orden de los factores (variables) no altera el producto
(la hipótesis)". Desde luego, esto ocurre en la correlación, pero no en las relaciones de causalidad,
donde vamos a ver que sí importa el orden de las variables. Pero en la correlación no hablamos de
variable independiente (causa) y dependiente (efecto). Cuando sólo hay correlación, estos términos
carecen de sentido. Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar cuál
es la variable independiente y cuál la dependiente en toda hipótesis. Ello es un error; únicamente en
hipótesis causales se puede hacer esto.
Por otro lado, es común que, cuando en la investigación se pretende correlacionar diversas varia-
bles, se tengan varias hipótesis y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si qui-
siéramos relacionar las variables atracción física, confianza, proximidad física y equidad en el noviazgo
(todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.
E
jemplo
H1
: "A mayor atracción física, menor confianza"
H2
: "A mayor atracción física, mayor proximidad física"
H3
: "A mayor atracción física, mayor equidad"
H4
: "A mayor confianza, mayor proximidad física"
H5
: "A mayor confianza, mayor equidad"
H6
: "A mayor proximidad física, mayor equidad"
Estas hipótesis deben contextualizarse en su realidad (con qué parejas) y someterse a prueba
empírica.
Hipótesis de la diferencia entre grupos
Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Por ejemplo, supon-
gamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuyo objetivo es per-
suadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, tiene una eficacia
diferente que uno a colores. Su pregunta de investigación sería: un comercial de televisión con el
mensaje de persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, ¿es más
eficaz si está en blanco y negro que si está a colores? Ysu hipótesis quedaría formulada así:
E
jemplo
Hi: "El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comer-
cial televisivo a colores, que el efecto en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y
negro".
Otros ejemplos de este tipo de hipótesis son los siguientes:
Ejemplo
Hi: "Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja, que las
adolescentes a las suyas."
Hi: "El tiempo que tardan en mostrar síntomas de sida las personas contagiadas por transfusión sanguínea, es
menor que el de las que adquieren el VIH por transmisión sexual."
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~3
.1 3
~3
03

110 ....
, 'r··
Capítulo 6 Formulación de hipótesis
En los tres ejemplos anteriores se plantea una posible diferencia entre grupos, sólo que en el pri-
mero de ellos únicamente se establece que hay diferencia entre los grupos comparados, pero no se
afirma en cuál el impacto será más determinante. No se estipula si el efecto persuasivo es mayor en los
adolescentes que ven el comercial en blanco y negro o en quienes lo ven a colores. Se limita a decir
que se espera una diferencia. En cambio, en el segundo, la hipótesis, además de establecer la diferen-
cia, especifica cuál de los grupos tendrá mayor valor en la variable de comparación (los jóvenes son
quienes, según se piensa, atribuirán mayor importancia al atractivo físico). Lo mismo ocurre en el
tercer ejemplo (expresan más lentamente la enfermedad quienes la adquieren por transmisión sexual).
Cuando el investigador no tiene bases para presuponer a favor de qué grupo será la diferencia,
formula una hipótesis simple de diferencia de grupos (como en el primer ejemplo de los comerciales).
Y cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos (como en los otros
ejemplos) . Esto último, por lo común, sucede cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios
antecedentes, o bien, cuando el investigador está bastante familiarizado con el problema de estudio.
Esta clase de hipótesis puede llegar a abarcar dos, tres o más grupos.
Ejemplo
Hi: "Las escenas de la telenovela La verdad de Paola presentarán mayor contenido sexual que las de la tele-
novela Sentimientos de Christian, y éstas, a su vez, un mayor contenido sexual que las escenas de la
telenovela Mi último amar, Mariana".4
Algunos investigadores consideran a las hipótesis de diferencia de grupos como un tipo de hipótesis
correlacional, porque en última instancia relacionan dos o más variables. El caso del atractivo físico
relaciona la variable del género con la variable de la atribución de la importancia del atractivo físico en
las relaciones de pareja.
Hipótesis que establecen relaciones de causalidad
Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones entre dos o más variables y la manera en
que se manifiestan, sino que además propone un "sentido de entendimiento" de las relaciones. Tal
sentido puede ser más o menos completo, esto depende del número de variables que se incluyan, pero
todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto.
Ejemplo
Hi: "La desintegración del matrimonio provoca baja autoestima en los hijos e hijas". (Én el ejemplo, además
de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.)
Hi: "La satisfacción sobre la calidad del diseño ambiental del interior de la oficina donde se labora incrementa
significativamente la satisfacción general del espacio de trabajo por parte de sus ocupantes y su desempe-
ño laboral."
Las hipótesis correlacionales pueden simbolizarse como "X-Y"; y las hipótesis causales, como
en la figura 6.1.
• Figura 6.1 Simbolización de la hipótesis causal.
Influye en, ocausa
----------• Y
"
"X .
(Una variable) (Otra variable)
' Por supuesto, los nombres son ficticios. Si alguna telenovela se ha titulado o se titulará así, es una coincidencia.
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Correlación y causalidad son conceptos asociados, pero distintos. Si dos variables están correla-
cionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra. Supongamos que una empre-
sa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo. Entonces, lanza una campaña para
anunciar el producto en radio y televisión. Después, se observa un aumento en las ventas del produc-
to. Los ejecutivos de la empresa pueden decir- que el lanzamiento de la campaña está relacionado con
el incremento de las ventas; pero si no se demuestra la causalidad, no es posible asegurar que la cam-
paña haya provocado tal incremento. Quizá la campaña sea la causa del aumento, pero tal vez la
causa sea en sí la mejora al producto, una exceleme estrategia de comercialización u otro factor, o bien
todas pueden ser las causas.
Otro caso es el que se explicó en el capítulo anterior, cuando la estatura parecía estar correlacio-
nada con la inteligencia en los niños (los de mayor estatura sacaban mejores calificaciones en la prue-
ba de inteligencia). Pero la realidad fue que la maduración era la variable que estaba relacionada con
la respuesta a una prueba de inteligencia (más que a la inteligencia en sí). La correlación no tenía
sentido; mucho menos lo tendría establecer una causalidad, al afirmar que la estatura es causa de la
inteligencia o que, por lo menos, influye en ella. Es decir, no todas las correlaciones tienen sentido
y no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene
una correlación se asumiera la causalidad, ello equivaldría a decir que cada vez que se observa a una
señora y a un niño juntos se supusiera que ella es su madre, cuando puede ser su tía, una vecina o
una señora que por azar se colocó muy cerca del chico.
Para establecer causalidad, primero debe haberse demostrado correlación, pero además la causa
debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo, los cambios en la causa tienen que provocar cambios en
el efecto.
Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como variables independientes y a los
efectos como variables dependientes. Únicamente es posible hablar de variables independientes y depen-
dientes cuando se formulan hipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuan-
do en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia supuesta en la hipótesis.
A continuación se exponen distintos tipos de hipótesis causales:
1. Hipótesis causales bivariadas. En éstas se plantea una relación entre una variable independien-
te y una variable dependiente. Por ejemplo: "el consumo diario y permanente de selenio como
suplemento alimenticio reduce el crecimiento de los tumores cancerígenos en mujeres que se
encuentran en la etapa inicial de la enfermedad" (vea la figura 6.2).
• Figura 6.2 Esquema de relación causal bivariada.
Consumo de selenio
X
(Usualmente la variable independiente se
simboliza como Xen hipótesis causales, mientras
que en hipótesis correlacionales no significa
variable independiente, puesto que no hay
supuesta causa)
Crecimiento de los tumores cancerígenos
y
(Variable dependiente,
se simboliza como ~
2. Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre diversas variables independientes
y una dependiente, una independiente y varias dependientes o diversas variables independientes y
varias dependientes.
Ejemplo
~-,~~--' ~~--
"La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, así como el tipo de liderazgo que se ejer-
za dentro del grupo, determinan la eficacia de éste para alcanzar sus principales metas" (figura 6.3).
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-
---

112 4,.• Capítulo 6 Formulación de hipótesis
• Figura 6.3 Esquema de relación causal multivariada.
Independientes
Cohesión
---------..
Centralidad
)
Tipo de liderazgo
Simbolizadas como:
Dependiente
Efectividad en el logro de
las metas primarias
X, -----------------·--- ----
-----------..
y
Ejemplo
11La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la realimentación proveniente del desarrollo de éste,
generan mayor motivación intrínseca y satisfacción laborales11 (figura 6.4).
• Figura 6.4 Esquema de relación causal multivariada con dos variables dependientes.
Independientes
Variedad en el trabajo
Autonomía en el trabajo
) Retroalimentación proveniente del trabajo
Simbolizadas como:
Dependientes
Motivación intrínseca
Satisfacción laboral
Otro ejemplo sería: "El momento de flexión residual y la resistencia a la cizalladura en las vigas
de concreto reforzado daiiadas por los incendios son factores que determinan la seguridad de la
estructura'' (dos variables independientes y una dependiente).
Las hipótesis multivariadas pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en las que ciertas
variables intervienen y modifican la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).
Ejemplo
"La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores, cuando se administra de acuerdo con el desem-
peño11 (figura 6.5).

• Figura 6.5 Esquema causal con variable interviniente.
Paga
(Variable independiente)
Simbolizadas como:
Condiciones de
administración de la paga
(Variable interviniente)
X +--------T·-·-· ·---• y
1
l
Motivación intrínseca
(Variable dependiente)
Es posible que haya estructuras causales de variables más complejas que resulta difícil expresar en
una sola hipótesis, porque las variables se relacionan entre sí de distintas maneras. Entonces se plan-
tean las relaciones causales en dos o más hipótesis, o de forma gráfica (vea figura 6.6).
• Figura 6.6 Estructura causal compleja multivariada.
)
Paga
=i
Oportunidad de
)
capacitación
Integración
l
)
Comunicación instrumental .. Satisfacción
•
1
laboral
, 1
Comunicación formal
·-1
Centralización ~
¡ ¡
Integración
)
Efectividad Formalización Centralización
La figura 6.65 podría desglosarse en múltiples hipótesis; por ejemplo:
H 1
: "La paga incrementa la satisfacción laboral".
Reasignación
de personal
l
Innovación
H2
: "La integración, la comunicación instrumental y la comunicación formal incrementan la
satisfacción laboral".
H3
: "La centralización disminuye la satisfacción laboral".
H4
: "La satisfacción laboral influye en la reasignación de personal".
H 5
: "La oportunidad de capacitación mediatiza la vinculación entre la satisfacción laboral y la
reasignación de personal".
H6
: "La reasignación de personal afecta la integración, la efectividad organizacional, la formali-
zación, la centralización y la innovación".
Cuando las hipótesis causales se someten al análisis estadístico, se evalúa la influencia de cada
variable independiente (causa) en la dependiente (efecto), y la influencia conjunta de todas las varia-
bles independientes en la dependiente o dependientes.
' Las variables fueron extraldas de Price (1977} y Hernández-Sampieri (2005).
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. .113

¿Qué son las hipótesis nulas?6
Hipótesis nulas Proposiciones que
niegan o refutan la relación entre
variables.
Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación.
También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que
sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.7
Si la hipótesis
de investigación propone: "los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo
físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes", la hipótesis nula postularía:
"los adolescentes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que
las adolescentes".
Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay
prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipó-
tesis nulas es similar a la tipología de las hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de un
valor o dato pronosticado, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables,
hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan e hipótesis que niegan la
relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simboli-
zan así: Ho.
Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas que corresponden a ejemplos de hipótesis de inves-
tigación que se mencionaron.
Ejemplo
Ho: "El aumento del número de divorcios de parejas cuyas edades oscilan entre los 18 y 25 años, no será de
200/o el próximo año."
Ho: "La administración de medicamentos no se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los
dientes."
Ho: "Las escenas de la telenovela Lo verdad de Poolo no presentarán mayor contenido sexual que las de la
telenovela Sentimientos de Christian, ni éstas tendrán mayor contenido sexual que las escenas de la tele-
novela Mi último amor, Mariano." Esta hipótesis niega la diferencia entre grupos y también podría formu-
larse así: "No existen diferencias en el contenido sexual entre las escenas de las telenovelas Lo verdad de
Poolo, Sentimientos de Christian y Mi último amor, Mariano". Obien: "El contenido sexual de las teleno-
velas Lo verdad de Poolo, Sentimientos de Christian y Mi último amor, Mariano es el mismo''.
Ho: "La satisfacción sobre la calidad del diseño ambiental del interior de la oficina donde se labora no incre-
menta la satisfacción general del espacio de trabajo por parte de sus ocupantes ni su desempeño laboral"
(hipótesis que niega la relación causal).
¿Qué son las hipótesis alternativas?
Como su nombre lo indica, son posibilidades alternas de las hipótesis de investigación y nula: ofrecen
una descripción o explicación distinta de las que proporcionan éstas. Si la hipótesis de investigación
establece: "esta silla es roja", la nula afirmará: "esta silla no es roja", y podrían formularse una o más hipó-
tesis alternativas: "esta silla es azul", "esta silla es verde", "esta silla es amarilla'', etc. Cada una constituye
Hipótesis alternativas Son posibilida-
des diferentes o"alternas" de las
hipótesis de investigación y nula.
una descripción distinta de las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula.
Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse
cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de investigación
y nula. De no ser así, no deben establecerse.
6 El sentido que en este libro se da a la hipótesis nula es el más común, el de negación de la hipótesis de investigación (Babbie, 2012; Sulli-
van, 2009; Lavrakas, 2008 y Voi, 2003), el cual fue propuesto por Fisher (1925). No se plantean otras connotaciones o usos del término (por
ejemplo, especificar un parámetro de cero) porque se generarían confusiones entre estudiantes que se inician en la investigación. Para
aquellos que deseen conocer más del tema, se recomiendan las siguientes fuentes: Krueger (2006), Van Dalen y Meyer (1994, pp. 403-404)
y, sobre todo, Henkel (1976, pp. 34-40).
7 La hipótesis nula es un componente esencial de la prueba de hipótesis en la investigación. Es relevante cuando se efectúan mediciones y
las hipótesis han sido derivadas de teorías y tienen que ser probadas. La hipótesis de investigación define cierto patrón que se encontrará en
los datos, y el análisis estadístico se diseña para evaluar el grado al cual la evidencia de las medidas recogidas apoya la existencia de ese
patrón. La hipótesis nula es la hipótesis que indica que el patrón encontrado en los datos simplemente se debe a la casualidad (Krueger,
2006; Voi, 2003).

¿En una investigación se formulan hipótesis de investigación, nula y alternativa?
Ejemplo
Hi: "El candidato A obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 600/o de la vota-
ción total".
Ho: "El candidato A no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre 50 y 600/o de la
votación total".
Ha: "El candidato Aobtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más de 600/o de la votación
total".
Ha: "El candidato Aobtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos de 500/o de la vota-
ción total".
Ejemplo
Hi: "Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las jóvenes".
Ho: "Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las
jóvenes".
Ha: "Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las
jóvenes".
En este último ejemplo de los jóvenes, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente
manera:
Ejemplo
Ho: "Los jóvenes no le atribuyen más importancia o le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus
relaciones de pareja que las jóvenes".
No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativa, puesto que las hipótesis de investi-
gación y nula abarcan todas las posibilidades.
Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación además
de la hipótesis de investigación original.
¿En una investigación se formulan hipótesis de
investigación, nula y alternativa?
Al respecto no hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los investigadores. Se puede leer un
artículo de alguna revista científica en la que sólo se formule la hipótesis de investigación, y podemos
encontrar un artículo en otra revista en la que únicamente se plantea la hipótesis nula. Asimismo,
podemos descubrir artículos en una tercera revista, en los cuales se establezcan las hipótesis de inves-
tigación y nula, pero no las alternativas y, en fin, en una cuarta publicación podemos ver otro artícu-
lo que contenga las hipótesis de investigación, nulas y alternativas, etc. Esta situación es similar en
reportes académicos (como tesis) y no académicos.
La opción tal vez más común es incluir únicamente la o las hipótesis de investigación (Degelman,
2005, consultor de la American Psychological Association). Algunos investigadores sólo enuncian la
hipótesis nula o de investigación presuponiendo que quien lea su reporte deducirá la hipótesis con-
traria.
La American Psychological Association (APA, 2011) recomienda, para decidir qué tipo de hipó-
tesis deben incluirse en el informe, que se consulten los manuales o a un asesor calificado de su uni-
versidad o las normas de publicaciones de los estilos APA, Vancouver, Harvard y otros, los cuales se
comentan en el capítulo 11 de esta obra.
Desde luego, siempre se tienen presentes todos los tipos de hipótesis aunque sólo se escriba uno.
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11S ,

¿Cuántas hipótesis se deben formular en una investigación?
Cada investigación es diferente. Algunas contienen gran variedad de hipótesis porque el problema de
investigación es complejo (por ejemplo, pretenden relacionar 15 o más variables), mientras que otras
contienen una o dos hipótesis. Todo depende del planteamiento del problema.
La calidad de una investigación no está relacionada con el número de hipótesis que contenga. En este
sentido, se debe tener el número de hipótesis necesarias para guiar el estudio, ni una más ni una menos.
¿En una investigación se pueden formular hipótesis
descriptivas de un dato que se pronostica en una variable,
hipótesis correlacionales, hipótesis de la diferencia
de grupos e hipótesis causales?
La respuesta es sí. En una misma investigación es posible establecer todos los tipos de hipótesis, por-
que el problema de investigación así lo requiere. Supongamos que alguien ha planteado un estudio en
una ciudad latinoamericana y sus preguntas de investigación e hipótesis son las que se muestran en la
tabla 6.2.
• Tabla 6.2 Ejemplo de un estudio con varias preguntas de investigación e hipótesis
Preguntas de investigación
¿Cuál será a fin de año el nivel de desempleo
en la ciudad de Baratillo?
¿Cuál es el nivel promedio de ingreso familiar
mensual en la ciudad de Baratillo?
¿Existen diferencias entre los distritos (barrios, delegacio-
nes o equivalentes) de la ciudad de Baratillo en cuanto al
nivel de desempleo? (¿Hay barrios o distritos con mayores
índices de desempleo?)
¿Cuál es el nivel de escolaridad promedio de los jóvenes y
las jóvenes que viven en Baratillo? ¿Existen diferencias
por género al respecto?
¿Está relacionado el desempleo con incrementos en la
delincuencia de dicha ciudad?
¿Provoca el nivel de desempleo un rechazo de la política
fiscal gubernamental?
Hipótesis
El nivel de desempleo en la ciudad de Baratillo será de
5% a fin de año (Hi: % =5).
El nivel promedio de ingreso familiar mensual
oscila entre 650 y 700 dólares
(Hi: 649 <X< 701).
Existen diferencias en cuanto al nivel de desempleo
entre los distritos de la ciudad de Baratillo
(Hi: índice 1 1' índice 2 1' índice 3 1' índice k).
No se dispone de información, no se establecen
hipótesis.
A mayor desempleo, mayor delincuencia
(Hi: r,r1' O).
El desempleo provoca un rechazo contra la política fiscal
gubernamental
(Hi: x~ Y).
En el ejemplo encontramos todos los tipos generales de hipótesis. Asimismo, observaremos que
hay preguntas que no se traducen en hipótesis (escolaridad y diferencias por género en ésta). Ello
puede deberse a que es difícil establecerlas, ya que no se dispone de información al respecto.
Los estudios que se inician y concluyen como descriptivos, formularán - si pronostican un
dato- hipótesis descriptivas; los correlacionales podrán establecer hipótesis descriptivas de estima-
ción, correlacionales y de diferencia de grupos (cuando éstas no expliquen la causa que provoca la
diferencia); por su parte, los explicativos podrán incluir hipótesis descriptivas de pronóstico, correla-
cionales, de diferencia de grupos y causales. No debemos olvidar que una investigación puede abordar
parte del problema de forma descriptiva y parte explicativa. Aunque debemos señalar que los estudios
descriptivos no suelen contener hipótesis, y ello se debe a que en ocasiones es difícil precisar el valor
que se puede manifestar en una variable.
Los tipos de estudio que no establecen hipótesis son los exploratorios. No puede presuponerse
(afirmando) algo que apenas va a explorarse. Sería como si antes de una primera cita con una persona

~ ' ..
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
totalmente desconocida del género opuesto, tratáramos de conjeturar qué tan simpática es, qué inte-
reses y valores tiene, etc. Ni siquiera podríamos anticipar qué tan atractiva nos va a resultar, y tal vez
en una primera cita nos dejemos llevar por nuestra imaginación. Pero en una investigación esto no
debe ocurrir. Si se nos proporciona más información (lugares a donde le agrada ir, ocupación, reli-
gión, nivel socioeconómico, tipo de música que le gusta y grupos de los que es miembro), podemos
plantearnos hipótesis en mayor medida, aunque nos basemos en estereotipos. Y si nos dieran infor-
mación muy personal e íntima sobre ella, podríamos sugerir hipótesis acerca de qué clase de relación
vamos a establecer con esa persona y por qué (explicaciones tentativas).
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Como se ha dicho, en el proceso cuantitativo las hipótesis se someten a prueba o escrutinio empírico
para determinar si son apoyadas o refutadas, de acuerdo con lo que el investigador observa. De hecho,
para esto se formulan en la tradición deductiva. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una
hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos
obtenidos en una investigación particular. Desde el punto de vista técnico, no se acepta una hipótesis
por medio de un estudio, sino que se aporta evidencia a favor o en contra.8 Cuantas más investigacio-
nes apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá y, por supuesto, será válida para el contexto (lugar,
tiempo y participantes, casos o fenómenos) en que se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.
Las hipótesis, en el enfoque cuantitativo, se someten a prueba en la "realidad" cuando se imple-
menta un diseño de investigación, se recolectan datos con uno o varios instrumentos de medición, y
se analizan e interpretan esos mismos datos.
¿Cuál es la utilidad de las hipótesis?
Es posible que alguien piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro qué valor tienen las
hipótesis para la investigación. Sin embargo, creemos que es necesario ahondar un poco más en este
punto, mencionando las principales funciones de las hipótesis.
1. En primer lugar, son las guías de una investigación en el enfoque cuantitativo. Formularlas nos
ayuda a saber lo que tratamos de buscar, de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son
como los objetivos de un plan administrativo: las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden
ser soluciones a los problemas de investigación. Si de hecho lo son o no, es la tarea del estudio
(Castro-Rea, 2009).
2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva yexplicativa, según sea el caso. Cada vez que una
hipótesis recibe evidencia empírica a favor o en contra, nos dice algo acerca del fenómeno con el
que se asocia o hace referencia. Si la evidencia es a favor, la información sobre el fenómeno se
incrementa; y aun si la evidencia es en contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no
sabíamos antes.
3. La tercera función es probar teorías. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia
positiva, la teoría va haciéndose más sólida; y cuanto más evidencia haya a favor de aquéllas, más
evidencia habrá a favor de ésta.
4. Una cuarta función consiste en sugerir teorías. Diversas hipótesis no están asociadas con ninguna
teoría; pero llega a suceder que como resultado de la prueba de una hipótesis, se pueda formular
una teoría o las bases para ésta.
' Aquí se ha preferído evitar la exposición sobre la lógica de la prueba de hipótesis, la cual indica que la única alternativa abierta en una
prueba de significancia para una hipótesis, radica en que se puede rechazar una hipótesis nula o equivocarse al rechazarla. Pero la frase
"equivocarse al rechazar" no es sinónimo de aceptar. La razón para no incluir esta perspectiva reside en que, el hacerlo, podría confundir más
que esclarecer el panorama al que se inicia en el tema. A quien desee ahondar en la lógica de la prueba de hipótesis, le recomendamos acudir
a Martín y Bridgmon (2012), Blaikie (2007 y 2000), Chalmers (1999) y especialmente a Henkel (1976, pp. 34-35), así como otras referencias
que sustentan desde la epistemología las posiciones al respecto, como Popper (1992 y 1996) y Hanson (1958).
117 .

¿Qué ocurre cuando no se aporta evidencia a favor
de las hipótesis de investigación?
No es raro escuchar una conversación como la siguiente entre dos pasantes que acaban de analizar los
daros de su tesis (que es una investigación):
Elisa: Los daros no apoyan nuestras hipótesis.
Gabriel: ¿Y ahora qué vamos a hacer? Nuestra tesis no sirve.
Elisa: Tendremos que hacer otra tesis.
No siempre los daros y resultados apoyan las hipótesis. Pero el hecho de que éstos no aporten
evidencia en favor de las hipótesis planteadas de ningún modo significa que la investigación carezca
de utilidad. Recordemos que en la investigación el fin último es el conocimiento y, en este sentido,
también los datos en contra de una hipótesis ofrecen entendimiento. Lo importante es analizar por
qué no se aportó evidencia a favor de las hipótesis.
A propósito, conviene citar a Van Dalen y Meyer (1994, p. 193):
Para que las hipótesis tengan utilidad, no es necesario que sean las respuestas correctas a los problemas
planteados. En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna
de ellas proporcione una solución satisfactoria del problema. Al eliminar cada una de las hipótesis, va
estrechando el campo en el cual deberá hallar la respuesta.
Y agregan:
La prueba de "hipótesis falsas" [que nosotros preferimos llamar hipótesis que no recibieron evidencia
empírica] también resulta útil si dirige la atención del investigador hacia factores o relaciones insospe-
chadas que, de alguna manera, podrían ayudar a resolver el problema.
La American Psychological Association (2011) señala que en los reportes o informes de resulta-
dos se mencionen todos los resultados relevantes, incluyendo aquellos que contradigan las hipótesis.
¿Deben definirse las variables de una hipótesis
como parte de su formulación?
Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables incluidos en ella. Esto es
necesario por varios motivos:
1. Para que el investigador, sus colegas, los lectores del estudio y, en general, cualquier persona que
consulte la investigación le dé el mismo significado a los términos o variables de las hipótesis, es
común que un mismo concepto se emplee de maneras distintas. El término "novios" puede sig-
nificar para alguien una relación entre dos personas de género opuesto que se comunican con la
mayor frecuencia que les es posible, que cuando están juntos se besan y se toman de la mano, que
se sienten atraídos en lo físico y comparten entre sí información que nadie más posee. Para otros
significaría una relación entre dos personas de género diferente que tiene como finalidad contraer
matrimonio. Para un tercero, una relación entre dos individuos de género distinto que mantie-
nen relaciones íntimas, y alguien más podría tener otra concepción. Y en caso de que se pensara
llevar a cabo un estudio con parejas de novios, no sabríamos con exactitud quiénes se incluirían
en éste y quiénes no, a menos que se definiera con la mayor precisión posible el concepto de
"novios". Términos como "actitud", "inteligencia" y "aprovechamiento" llegan a tener varios sig-
nificados o definirse de diversas formas.
2. Asegurarnos de que las variables pueden ser medidas, observadas, evaluadas o inferidas, es decir,
que de ellas se pueden obtener datos en la realidad.
3. Confrontar nuestra investigación con otras similares. Si tenernos definidas nuestras variables,
podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber "si hablamos de lo
mismo''. Si la comparación es positiva, confrontaremos los resultados de nuestra investigación
con los resultados de las demás.

Definición conceptual o constitutiva
4. Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables, y no
sólo las hipótesis, se contextualizan.
En conclusión, sin definición de las variables no hay investigación. Las variables deben ser defi-
nidas de dos formas: conceptual y operacionalmente.
Definición conceptual o constitutiva
Una definición conceptual trata a la variable con otros términos. Así, trastorno bipolar se podría
definir como una enfermedad mental caracterizada por cambios drásticos de humor o estado de áni-
mo, de muy alto (fase maníaca) a muy bajo (fase depresiva) (Bryant, 2007); y poder como: "influir
más en los demás de lo que éstos influyen en uno". Se tratan de definiciones de diccionarios o de
libros especializados (Kerlinger y Lee, 2002), y cuando describen la esencia o las características de una
variable, objeto o fenómeno se les denomina definiciones reales (Reynolds, 1986). Estas últimas cons-
tituyen la adecuación de la definición conceptual a las necesidades prácticas de la investigación. De
esa forma, el término actitud se definiría como "una tendencia o predisposición a evaluar de cierta
manera un objeto o un símbolo de este objeto" (Perloff, 2013; Maio y Haddock, 201 O; y Oskamp y
Schultz, 2005). Si nuestra hipótesis fuera: "Cuanto mayor sea la exposición de los votantes indecisos
a entrevistas televisivas concedidas por los candidatos contendientes, más favorable será la actitud
hacia el acto de votar'', tendríamos que contextualizar la definición conceptual de "actitud" (formular
la definición real). La "actitud hacia el acto de votar" podría definirse como la predisposición a evaluar
como positivo el hecho de votar para una elección.
Algunos ejemplos de definiciones conceptuales se muestran en la tabla 6.3
• Tabla 6.3 Ejemplos de definiciones conceptuales
Variable
Inteligencia
emocional
Producto interno
bruto
Abuso sexual
infantil
Clima
organizacional
Pareja ideal (en
las relaciones
románticas)
' ' '
.Definición conceptual , ·
Capacidad para reconocer y controlar nuestras emociones, así como manejar con más destreza
nuestras relaciones (Goleman, 1996).
Conjunto del valor de todos los bienes y servicios finales producidos en una economía durante
un periodo determinado, que puede ser trimestral o anual. El PIB puede ser clasificado como
nominal o real. En el primero, los bienes y servicios finales son valuados a los precios vigentes
durante el periodo en cuestión, mientras que en el segundo los bienes y servicios finales se
valúan a los precios vigentes en un año base (Centro de Investigación y Docencia Económicas,
2004).
La utilización de un menor de 12 años o menos para la satisfacción sexual de un adulto. El abuso
sexual en la niñez puede incluir contacto físico, masturbación, relaciones sexuales (incluso
penetración) y/o contacto anal u oral. Pero también puede incluir el exhibicionismo, voyeurismo,
la pornografía y/o la prostitución infantil (Jnternational Planned Parenthood Federation, 2000).
Conjunto de percepciones compartidas por los empleados respecto de factores de su entorno
laboral (Hernández-Sampieri, Méndez y Contreras, 2013).
Prototipo de ser humano que los individuos consideran que posee los atributos más valorados
por ellos y que representaría la opción perfecta para implicarse en una relación amorosa
romántica e íntima de largo plazo (casarse o al menos vivir con ella) (Hernández-Sampieri y
Mendoza, 2008).
Tales definiciones son necesarias pero insuficientes para definir las variables de la investigación,
porque no nos vinculan directamente con "la realidad" o con "el fenómeno, contexto, expresión,
comunidad o situación". Después de todo, continúan con su carácter de conceptos. Los científicos
necesitan ir más allá, deben definir las variables que se utilizan en sus hipótesis, en forma tal que pue-
dan ser comprobadas y contextualizadas. Lo anterior es posible por medio de lo que se conoce como
definiciones operacionales.
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J,119

Definiciones operacionales
Definición operacional Conjunto de
procedimientos y actividades
Una definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe
las actividades que un observador debe realizar para recibir las impresiones sensoria-
les, las cuales indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado
(Reynolds, 1986, p. 52). En otras palabras, especifica qué actividades u operaciones
que se desarrollan para medir una
variable.
r.
''"= Centro de
{ .,$recursos
m•~ en lfnea
deben realizarse para medir una variable e interpretar los daros obtenidos (Hernández-
Sampieri et al., 2013). Una definición operacional nos dice que para recoger datos respecto de una
variable, hay que hacer esto y esto otro, además articula los procesos o acciones de un concepto que
son necesarios para identificar ejemplos de éste (MacGregor, 2006). Así, la definición operacional
de la variable "temperatura'' sería el termómetro y la escala elegida (por ejemplo, grados centígrados);
e "inteligencia" se definiría operacionalmente como las respuestas a una determinada prueba de inte-
ligencia (por ejemplo: Stanford-Binet o Wechsler) . Con respecto a la "satisfacción sexual de adultos'',
hay varias definiciones operacionales para medir este constructo: la escala de satisfacción con la vida
sexual (The Satisfaction With Sex Lije Scale, SWSLS) (Neto, 2012); Inventario de satisfacción sexual
de Golombok y Rust (Golombok Rust Inventory ofSexual Satisfaction, GRISS) (Rust y Golombok,
1986; Mesron y Derogatis, 2002) y el inventario de satisfacción sexual (Álvarez-Gayou Jurgenson et
al., 2005),9
para ambos géneros.
La variable "ingreso familiar" podría operacionalizarse al preguntar sobre el ingreso personal de
cada uno de los miembros de la familia y luego sumar las cantidades que cada quien indicó. El atrac-
tivo físico en un certamen de belleza se operacionaliza al aplicar una serie de criterios que un jurado
utiliza para evaluar a las candidatas; los miembros del jurado otorgan una calificación a las conten-
dientes en cada criterio y después obtienen una puntuación rotal del atractivo físico.
Casi siempre se dispone de varias definiciones operacionales (o formas de operacionalizar) de una
variable. Para definir operacionalmente la variable "personalidad" se cuenta con diversas alternativas:
las pruebas psicométricas, como las diferentes versiones del Inventario Multifacético de la Personalidad
Minnesota (MMPI); pruebas proyectivas como el test de Rorschach o el test de apercepción temática
(TAT), etcétera.
Es posible medir la ansiedad de un individuo por medio de la observación directa de los expertos,
quienes juzgan el nivel de ansiedad de esa persona; con mediciones fisiológicas de la actividad del sistema
psicológico (presión sanguínea, respiraciones, etc.) y con el análisis de las respuestas a un cuestionario de
ansiedad (Reynolds, 1986, p. 52). El aprendizaje de un alumno en un curso de investigación se mediría
con el empleo de varios exámenes, un trabajo, o una combinación de exámenes, trabajos y prácticas.
Algunos ejemplos de definiciones operacionales se incluyen en la tabla 6.4 (se muestran única-
mente los nombres y algunas características).
• Tabla 6.4 Ejemplos de definiciones operacionales
Variable
Inteligencia emocional
Aceleración
Abuso sexual infantil
Clima organizacional
Definición operacional
EIT (Emotiono/ lntelligence Test). Prueba con 70 ítems o reactivos.
Acelerómetro con su escala en unidades "g".
Children's Knowledge of Abuse Questionnoire-Revised (CKAQ-R). Versión en español. El
CKAQ-R tiene 35 preguntas a responder como verdadero-falso, y cinco extras para ser
administradas a niñas y niños de ocho años en adelante. Puede ser aplicado a cualquier
infante sin previa instrucción.
Escala Clima-UNI con 73 items para medir las siguientes dimensiones del clima organiza-
cional: moral, apoyo de la dirección, innovación, percepción de la empresa-identidad-
identificación, comunicación, percepción del desempeño, motivación intrínseca,
autonomía, satisfacción general, liderazgo, visión y recompensas o retribución.
(continúa)
9 El desarrollo de esta definición operacional de satisfacción sexual lo podrá encontrar el lector en el ejemplo 4 del centro de recursos en línea
y descargarlo (en Material complementario--+ Ejemplos--+ Diseño de una escala autoaplicable para la evaluación de la satisfacción sexual
en hombres y mujeres mexicanos).
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Definiciones operacionales
• Tabla 6.4 (continuación)
Variable . Definición operacional
Satisfacción con la
calidad de los muebles
de oficina
Grado de satisfacción con: o) el confort del mobiliario personal para trabajar (silla, escritorio,
computadora, equipo, etc.); b) la capacidad de ajuste y adaptabilidad de los muebles y e) los
colores y texturas del piso, los muebles y los acabados de las superficies (mediante escalas
de tipo Likert: "muy satisfecho", "satisfecho", "insatisfecho" y "muy insatisfecho" en cada
rubro, las cuales se explican en el capítulo 9de este libro: "Recolección de los datos
cuantitativos") (Lee y Guerin, 2009).
Crecimiento de los
tumores cancerígenos
Mamografías comparativas y, recientemente, con modelos de una función continua del
tamaño del tumor que consideran volumen, diámetro y tiempo, así como edad y datos de
la población donde se efectúa el estudio (ritmo de crecimiento) (Weedon-Fekj~r,
Lindqvist, Vatten, Aalen y Tretli, 2008).
Cuando el investigador dispone de varias opciones para definir operacionalmente una variable,
debe elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor su esencia, se adecue
más a su contexto y sea más precisa. O bien, una mezcla de tales alternativas.
Los criterios para evaluar una definición operacional son básicamente cuatro: adecuación al con-
texto, capacidad para captar los componentes de la variable de interés, confiabilidad y validez. De
ellos se hablará en el capítulo 9, "Recolección de los datos cuantitativos". Una correcta selección de
las definiciones operacionales disponibles o la creación de la propia definición operacional se encuen-
tran muy relacionadas con una adecuada revisión de la literatura. Cuando ésta ha sido cuidadosa, se
tiene una gama más amplia de definiciones operacionales para elegir o más ideas para desarrollar una
nueva. Asimismo, al contar con estas definiciones, el tránsito a la elección del o los instrumentos para
recabar los datos es rápido, pues sólo debemos considerar que se adapten al diseño y a la muestra del
estudio.
En una investigación se tienen por lo regular diversas variables y, por tanto, se formularán varias
definiciones conceptuales y operacionales.
Algunas variables no requieren que su definición conceptual se mencione en el reporte de inves-
tigación, porque ésta es relativamente obvia y compartida. El mismo título de la variable la define;
por ejemplo, "género" y "edad". Pero prácticamente todas las variables requieren una definición
operacional para ser evaluadas de manera empírica, aun cuando en el estudio no se formulen hipó-
tesis. Siempre que se tengan variables, se deben definir operacionalmente. En el siguiente ejemplo se
muestra una hipótesis con las correspondientes definiciones operacionales de las variables que la
integran.
Ejemplo
Hi: "A mayor motivación intrínseca en el trabajo, menor ausentismo."
variable= "Motivación intrínseca en el trabajo".
Definiciones
conceptuales:
+
"Estado cognitivo que refleja el grado en que un trabajador atribuye
la fuerza de su comportamiento en el trabajo a satisfacciones o
beneficios derivados de sus tareas laborales en sí mismas. Es decir,
a sucesos que no están mediatizados por una fuente externa a las
tareas laborales del trabajador. Este estado de motivación puede ser
señalado como una experiencia autosatisfactoria".
+
Definiciones "Autorreporte de motivación intrínseca (cuestionario
operacionales: autoadministrado) del Inventario de características pel Trabajo,
versión mexicana".
"Ausentismo laboral".
+
"El grado en el cual un
trabajador no se reporta
a trabajar a la hora en
que estaba programado
para hacerlo".
+
"Revisión de los registros
electrónicos de asistencia
al trabajo durante el
último trimestre".
www .elosopanda.com ¡ jamespoetrodriguez.com

122 .,.. Capítulo 6 Formulación de hipótesis
El cuestionario de motivación intrínseca se desarrollaría y adaptaría al contexto del estudio en la
fase del proceso cuantitativo denominada recolección de los datos; lo mismo ocurriría con el proce-
dimiento para medir el "ausentismo laboral". Desde luego, también durante esta etapa las variables
llegan a ser objeto de modificación o ajuste y, en consecuencia, también sus definiciones.
• En este punto de la investigación es necesario analizar si es
conveniente formular o no hipótesis, lo que depende del al-
cance inicial del estudio (exploratorio, descriptivo, correlacio-
nal o explicativo).
• Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las rela-
ciones entre dos o más variables y se apoyan en conocimien-
tos organizados y sistematizados.
• Las hipótesis son el centro del enfoque cuantitativo-deductivo.
• Las hipótesis contienen variables; éstas son propiedades cuya
variación es susceptible de ser medida, observada o inferida.
• Las hipótesis surgen normalmente del planteamiento del pro-
blema y la revisión de la literatura, y algunas veces apartir de
teorías.
• Las hipótesis deben referirse a una situación, un contexto, un
ambiente o un evento empírico. Las variables contenidas de-
ben ser precisas, concretas, y poder observarse en la realidad;
la relación entre las variables debe ser clara, verosímil y me-
dible. Asimismo, las hipótesis tienen que vincularse con téc-
nicas disponibles para probarlas.
• Al definir el alcance del estudio (exploratorio, descriptivo, co-
rrelacional o explicativo), el investigador decide formular o
no hipótesis. En los estudios exploratorios no se establecen
hipótesis.
• Las hipótesis se clasifican en: o) hipótesis de investigación, b) hi-
pótesis nulas, e) hipótesis alternativas y d) hipótesis estadísticas.
• A su vez, las hipótesis de investigación se clasifican de la
manera como se muestra en la figura 6.7.
• Figura 6.7 Clasificación de las hipótesis de investigación.
a) Hipótesis descriptiva de un dato o valor que se pronostica
• Puesto que las hipótesis nulas y las alternativas se derivan de
las hipótesis de investigación, pueden clasificarse del mismo
modo, pero con los elementos que las caracterizan.
• /f:1: centro de Las hipótesis estadísticas se clasifican en: o)
~11•~~~eli~~~os hipótesis estadísticas de estimación, b) hipó-
tesis estadísticas de correlación y e) hipótesis estadísticas de
la diferencia de grupos. Son propias de estudios cuantitativos.
Éstas se revisan en el capítulo 8 del Centro de Recursos en
Línea: "Análisis estadístico: segunda parte", el cual se en-
cuentra en Material complementario~ Capítulos, y se puede
descargar.
• En una investigación pueden formularse una o varias hipóte-
sis de distintos tipos.
• Dentro del enfoque deductivo-cuantitativo, las hipótesis se
contrastan con la realidad para aceptarse o rechazarse en un
contexto determinado.
• Las hipótesis constituyen las guías de una investigación.
• La formulación de hipótesis va acompañada de las definicio-
nes conceptuales y operacionales de las variables contenidas
dentro de la hipótesis.
• Una definición conceptual trata a la variable con otros térmi-
nos, es como una definición de diccionario especializado.
• La definición operacional indica cómo vamos amedir la variable.
• Hay investigaciones en las que no se puede formular hipóte-
sis porque el fenómeno que se va a estudiar es desconocido o
se carece de información para establecerlas (pero sólo ocurre
en los estudios exploratorios y algunos estudios descriptivos).
b) Hipótesis correlacionales
{
Hipótesis que establecen simplemente relación entre las variables
Hipótesis que establecen cómo es la relación entre las variables
(hipótesis direccionales)
{
Bivariadas
Multivariadas
{
Bivariadas
Multivariadas
e) Hipótesis de la diferencia
de grupos
d) Hipótesis causales
{
Hipótesis que establecen diferencias entre los
grupos a comparar
Hipótesis que especifican en favor de qué grupo
(de los que se comparan) es la diferencia
Bivariadas •
{
.
{ MulU,a<ladas :
Hipótesis con varias variables independientes y una dependiente
Hipótesis con una variable independiente y varias dependientes
Hipótesis con diversas variables tanto independientes como dependientes
Hipótesis con presencia de variables intervinientes
Hipótesis altamente complejas

Conceptos básicos
• Definición conceptual
• Definición operacional
• Hipótesis
• Hipótesis alternativa
• Hipótesis causales bivariadas
• Hipótesis causales multivariadas
• Hipótesis correlacionales
• Hipótesis de investigación
• Hipótesis de la diferencia de grupos
Ejercicios
-r.-
~ centro de (Respuestas en el centro de recursos en línea,
t ~ rncursos M t . 1C 1 t . A , d.
~'•'" en linea a ena omp emen ano --+ pen ices --+
Apéndice 3) http://www.mhhe.com/he/hmi6e
1. Busque en una revista científica de su campo o área de cono-
cimiento un artículo con un estudio cuantitativo que contenga
al menos una hipótesis y responda: ¿está o están redactadas
adecuadamente las hipótesis?, ¿resultan comprensibles?, ¿de
qué tipo son (de investigación, nula o alternativa; descriptiva
de un dato o valor que se pronostica, correlaciona!, de diferen-
cia de grupos o causal)?, ¿cuáles son sus variables y cómo es-
tán definidas conceptual u operacionalmente?, ¿qué podría
mejorarse en el estudio respecto de las hipótesis?
2. La hipótesis: "los niños de cuatro a seis años de edad que
dedican mayor cantidad de tiempo a ver televisión desarrollan
mayor vocabulario que los niños que ven menos televisión".
Es una hipótesis de investigación:
-----------------(anotar).
3. La hipótesis: "los niños de zonas rurales de la provincia de
Antioquia, Colombia, ven diariamente tres horas de televisión
en promedio".
• Figura 6.8 Formulación de hipótesis.
Marginación
socioeconómica •
Ejemplos desarrollados
Desnutrición
La relación entre la personalidad y las enfermedades
Las hipótesis centrales del estudio fueron:
"Las dimensiones de la personalidad se encuentran correlacio-
nadas con la presencia de enfermedades cardiacas" (correlaciona!).
Ejemplos desarrollados '..1:123
• Hipótesis descriptivas del valor de variables
• Hipótesis estadística
• Hipótesis nula
• Prueba de hipótesis
• Tipo de hipótesis
• Variable
• Variable dependiente
• Variable independiente
• Variable interviniente
Es una hipótesis de investigación:
_________________ (anotar).
4. Redacte una hipótesis de diferencia de grupos y señale cuáles
son las variables que la integran.
5. ¿Qué tipo de hipótesis es la siguiente?
"La motivación intrínseca hacia el trabajo de ejecutivos de
grandes empresas industriales influye en su productividad y
en su ascenso dentro de la organización."
6. Formule las hipótesis que corresponden a la figura 6.8.
7. Formule las hipótesis nula y alternativa que corresponderían
a la siguiente hipótesis de investigación:
Hi: "Cuanto más asertiva sea una persona en sus relaciones
interpersonales íntimas, más conflictos verbales tendrá".
8. Formule una hipótesis y defina conceptual y operacionalmente
sus variables, de acuerdo con el problema que ha planteado en
capítulos anteriores dentro de la sección de ejercicios.
Apatía
Retardo mental
Bajas defensas
del organismo ,
Enfermedades
infecciosas
Enfermedades
carenciales
"Los factores de la personalidad constituyen un predictor de
enfermedades cardiacas" (causal).
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124 ""
Capítulo 6 Formulación de hipótesis
Listado de variables
Personalidad
Dimensiones consideradas:
a) Factor R(inhibición de la expresión centrada en uno mismo
-predisposición al cáncer-, barreras a la expresión centrada en uno
mismo -predisposición a las enfermedades cardiacas-, psicopatolo-
gía, salud/autonomía, racionalismo y tendencias antisociales).
b) Optimismo.
e) Locus (centro) del control sobre enfermedades: interno y externo.
d) Urgencia de tiempo y activación perpetua.
e) Apoyo social.
f) Depresión.
g) Sentido de coherencia.
h) Hostilidad (factores: agresión, irritabilidad y envidia).
i) Psicoticismo (extraversión, neuroticismo y deseabilidad social).
j) Control social exagerado.
Enfermedades padecidas en el presente y pasado, así como factores de
riesgo (angina de pecho, infarto del miocardio, miocardiopatía, diabetes,
accidente o lesión cerebrovascular, hipertensión, adiposidad -acumula-
cíón excesiva de grasa en el organismo- altos niveles de colesterol,
asma, bronquitis crónica, hepatitis, cirrosis del hígado, cálculos en la
vesícula biliar o renales o en el sistema urinario, úlcera gástrica o
duodenal, gastritis crónica, complicaciones de la tiroides o el bocio,
indigestión o estreñimiento y carcinoma, y otras -abierta-).
Hábitos de vida como fumar, ejercitarse y horas de sueño.
Demográficas: género, edad, ocupación y nivel educativo.
La televisión y el niño
Algunas de las hipótesis formuladas son:
Hi: "Los niños de la Ciudad de México ven, en promedio,
más de tres horas diarias de televisión."
Ho: "Los niños de la Ciudad de México no ven, en promedio,
más de tres horas diarias de televisión."
Ha: "Los niños de la Ciudad de México ven, en promedio,
menos de tres horas diarias de televisión."
Hi: "El medio de comunicación colectiva más utilizado por
los niños de la Ciudad de México es la televisión."
Hi: "A mayor edad, mayor uso de la televisión."
Hi: "Los niños de la Ciudad de México ven más televisión de
lunes a viernes que en los fines de semana."
Hi: "Los niños y las niñas difieren en cuanto a los contenidos
televisivos preferidos."
La pareja y relación ideales
Aunque algunos estudios realizados en el campo de las relacio-
nes interpersonales y el amor han encontrado algunos factores y
I· 1 11·. 1 • 1 • • • • t • 1 1
Seis escalas del Factor Rde Grossarth-Maticek (Amelang y Schmidt-
Rathjens, 1992).
Prueba de la Orientación de Vida: LOT.
Cuestionario FEGK.
Escala TUPA e Inventario de Expresión para Tratar el Estado de Ira.
Escala SOZU K-22.
Escala de von Zerssen.
Escala SOC-HD.
Cuestionario de Agresión y Hostilidad de Saltz-Epstein, así como el
Inventario de Irritabilidad y Envidia de Buss-Durkee.
Inventario de la Personalidad de Eysenck (EPI).
Escala de Modo de Vida, WOLS.
Autorreporte de salud (cuestionario), el cual ha demostrado ser
confiable y válido al ser correlacionado con los registros de salud
(historial clínico) y exámenes médicos (Militello, Nemeth, Arbuckle y
Quill, 201 O; Blicher, joshipura1 y Eke, 2005; Yousfi et al., 2004; Robinson,
Young, Roos y Gelskey, 1997; Helióvaara et al., 1993; Bush, Miller,
Golden y Hale, 1989).
Asimismo, idealmente en una muestra de los participantes se podrían
revisar los expedientes médicos.
Autorreporte (cuestionario).
Autorreporte (cuestionario).
atributos para describir tanto a la pareja como a la relación idea-
les, por ejemplo: Hall (2012), Pearce et al. (201 O), Weis y Stern-
berg (2007) y Fletcher et al. (1999), consideramos que han sido
hechos en contextos diferentes al iberoamericano, razón por la
cual es preferible partir desde una perspectiva exploratoria-des-
criptiva y no establecer hipótesis respecto de qué factores emer-
gerán.
El abuso sexual infantil
Hi: "Para niñas y niños de cuatro a seis años de edad, es más
confiable y válido evaluar los programas de prevención del
abuso sexual infantil con una escala conductual que con una
cognitiva."
Otra manera de expresar esta hipótesis:
Hi: "Las escalas conductuales que evalúan los programas de pre-
vención del abuso sexual infantil tendrán mayor validez y
confiabilidad que las escalas cognitivas.
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Los investigadores opinan
Una de las principales cualidades que debe tener un investigador
es la curiosidad, aunque también necesita cultivar la observación,
con la finalidad de que sea capaz de detectar ideas que lo moti-
ven a investigar sobre las mismas.
Ya sea en una investigación básica o aplicada, un buen tra.ba-
jo es aquel en el cual el equipo especialista ha puesto todo su
empeño en la búsqueda de conocimiento o soluciones, mante-
niendo siempre la objetividad y la mente abierta para tomar las
decisiones adecuadas.
En las investigaciones de carácter multidisciplinario, cuando
el propósito es encontrar la verdad desde distintos ángulos del
conocimiento, es posible mezclar los enfoques cuantitativo y cua-
En investigación, el estudiante debe aplicar acciones para descar-
tar hipótesis innecesarias y salir del empirismo mal entendido. El
docente facilitará esta tarea si lo guía en el desarrollo e inicio de
un proyecto. Una buena investigación se logrará en la medida en
que el especialista tenga claro lo que quiere hacer, sus ideas, sus
planteamientos y la viabilidad de los mismos.
Para quienes han seguido la modalidad de la investigación
cuantitativa, además de representar un proceso recolector y ana-
lítico de datos con pocos márgenes de error, la producción de
datos estadísticos permite controlar la generación de respuestas
y obtener resultados positivos, si cuenta con recomendaciones para
mejorar los trabajos cuantificables.
El avance en investigación cualitativa ha sido de reforzamien-
to, ya que ésta tiene diferentes opciones para llevarse a cabo, lo
cual no ocurre con la recopilación de datos matemáticos exactos.
Con cada modelo experimental se toman en cuenta los ele-
mentos que résultan más convenientes para la misma, y ambos
pueden mezclarse; por ejemplo, cuando en un proyecto de publi-
cidad o mercadotecnia se requiere definir una serie de problemas
Hoy más que nunca se requieren nuevos conocimientos que per-
mitan tomar decisiones respecto de los problemas sociales, lo
cual sólo se puede lograr por medio de la investigación.
Para tener éxito al llevar a cabo un proyecto, es necesario
comenzar con un buen planteamiento del problema y, de acuer-
do con el tipo de estudio, definir el enfoque que éste tendrá.
Algunas investigaciones como las de mercado o de negocios
tratan de manera conjunta aspectos cualitativos y cuantitativos.
Los investigadores opinan ". 125 .
litativo; ya que, desde el enfoque aplicado, cada ciencia mantie-
ne sus propios métodos, categorías y especialidad.
Aunque la investigación que se realiza en mi país aún no es
suficiente, la calidad siempre se puede mejorar. Para promover
proyectos en todas las áreas se necesita del trabajo conjunto de
las universidades, el gobierno y la industria.
GlADYS ARGENTINA PINEDA
Profesora de tiempo completo
Facultad de Ingeniería
Universidad Católica Nuestra Señora de la Paz
Tegucigalpa, Honduras
primarios y secundarios, tal conjunción permitirá obtener mejo-
res resultados.
P
ara realizar una investigación de mercado utilizo un paquete
de análisis cualitativo, algo que mucha gente ve como una opera-
ción para obtener información y datos, en lo que estoy de acuerdo,
porque cuando los resultados no son favorables se refuerza la
idea de la utilidad limitada de tal investigación.
También he aplicado el análisis cualitativo en asuntos propa-
gandísticos y académicos. En Panamá este tipo de investigación
se utiliza principalmente a nivel comercial y para pulsar las opi-
niones políticas.
ERIC DEL ROSARIO J.
Director de Relaciones Públicas
Universidad Tecnológica de Panamá
Profesor de publicidad
Universidad'lnteramericana de Panamá
Profesor de mercadeo, publicidad y ventas
Columbus University de Panamá
Panamá
En tales casos se utilizan ambos enfoques, siempre y cuando sea
de manera compleníéntaria.
MARIA TERESA 8UITRAGO
Departamento de Economía
Universidad Autónoma de Colombia Manizales,
Colombia
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