Variables e hipótesis
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El documento habla sobre las hipótesis y variables en diseños de investigación cuantitativa. Define hipótesis, tipos de hipótesis (descriptivas, correlacionales, de diferencia entre grupos, de causalidad, nulas), y características de las hipótesis. También define variables, tipos de variables (independiente, dependiente, interviniente, moderadora, cualitativas, cuantitativas), y escalas de medición. Explica la definición conceptual y operacional de las variables y los pasos para la operacionalización.
Variables e hipótesis
- 1. Universidad de Yacambu Diseños Cuantitativos de Investigación Las Hipótesis y las Variables Oscar Guzmán H. 08 Marzo 2013.
- 2. Contenido •Definición de Hipótesis •Tipos de hipótesis y características •Definición de Variables •Tipos y características •¿En qué consiste la definición conceptual y operacional de las variables? •Presentar la operacionalización de las variables de tu investigación Tema de Investigación.
- 3. Definición de Hipótesis La hipótesis es una proposición, condición o principio que se realiza sin la debida certeza, pero con el fin de derivar sus consecuencias con base en hechos lógicos y comprobar su concordancia con los hechos ya conocidos y/o que puedan determinarse mediante la relación entre elementos (variables) que los caracterizan.
- 4. Tipos de Hipótesis Según Hernández Sampier (2004): 1. HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS. Analiza las variables que se van a observar en un contexto o en la manifestación de otra variable. Este tipo de hipótesis puede o no relacionar variables y finalmente no toda investigación descriptiva puede tener hipótesis. Ejemplo: "existe un alto porcentaje de egresados que no alcanzan el éxito profesional…"
- 5. Tipos de Hipótesis 2. HIPÓTESIS CORRELACIONALES. Especifican la relación entre dos o más variables; estas investigaciones establecen relaciones de dos o más variables (correlación bivariada o correlación múltiple). Alcanzan un nivel predictivo y parcialmente explicativo. En la correlación no se habla de la variable dependiente y la independiente, esta es propia de investigaciones causales. Estas hipótesis se contextualizan en la realidad y se someten a pruebas empíricas. Ejemplo: "a menor esfuerzo intelectual, mayor probabilidad de fracaso académico"
- 6. Tipos de Hipótesis 3. HIPÓTESIS DE DIFERENCIA ENTRE GRUPOS. Se formulan en investigaciones cuyo fin es comparar grupos. Son un tipo de investigación correlacional que relacionan dos o más variables, además si establecen la diferencia entre grupos. Si se establece la diferencia entre grupos además de explicar el porqué de las diferencias, entonces son hipótesis de estudios explicativos. Una investigación que se inicia como correlacional puede terminar como explicativa. Ejemplo: “los estudiantes de Venezuela pueden mejorar su rendimiento como los estudiantes de Holanda"
- 7. Tipos de Hipótesis 4. HIPÓTESIS DE CAUSALIDAD. Estas hipótesis establecen relaciones causa-efecto. Afirma las relaciones de dos o más variables, cómo se dan éstas, además proponen como se da su entendimiento. La correlación y la causalidad son conceptos asociados pero distintos. Para poder establecer causalidad antes debe haberse demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. En las hipótesis causales las supuestas causas se les conoce como variable independiente y a los efectos como variable dependiente.. Ejemplo: "si se optimiza el empleo de los recursos didácticos informáticos, entonces, mejora significativamente el éxito académico de los estudiantes universitarios"
- 8. Tipos de Hipótesis 5. HIPÓTESIS NULAS (HO). Son el reverso o negación de las hipótesis de investigación o hipótesis alternas; sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación o la hipótesis alterna. Las hipótesis nulas pueden ser: hipótesis nulas descriptivas, hipótesis nulas correlacionales, hipótesis nulas de la diferencia de grupos, hipótesis nulas que establecen relación de causalidad.
- 9. Tipos de Hipótesis 5. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS (HE). Transforman las hipótesis de investigación, nulas o alternativas en proposiciones estadísticas. Se pueden formular solo cuando los datos del estudio a recolectar y analizar para probar o rechazar las hipótesis son cuantitativos: 5.1 De estimación: corresponde a hipótesis de investigación descriptivas simples que emplean estadígrafos o presentan formas estadísticas. 5.2 De Correlación: traduce en términos estadísticos una correlación entre dos o más variables. 5.3 De la diferencia de medias: se comparan una estadística entre dos o más grupos.
- 10. Características de las Hipótesis Las características más destacadas de las hipótesis según Hernández Sampier (2004) son las siguientes: •Las hipótesis deben referirse a una situación social real. Solo pueden someterse a prueba en un universo y contexto bien definido. •Las variables de la hipótesis deben ser comprensibles, precisas y lo más concretas posibles. •La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara, verosímil y lógica. •Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, debe tener referentes en la realidad, es decir, ser observables y medibles. •Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas, verificarlas, si es posible desarrollarlas.
- 11. Definición de Variable Briones (1987 : 34) define: “Una variable es una propiedad, característica o atributo que puede darse en ciertos sujetos o pueden darse en grados o modalidades diferentes. . . son conceptos clasificatorios que permiten ubicar a los individuos en categorías o clases y son susceptibles de identificación y medición”.
- 12. Tipos de Variables Variable Independiente: Es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula. Variable Dependiente: Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente. La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente. Variable Interviniente: Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes.
- 13. Tipos de Variables Variable Moderadora: Según Tuckman: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes. Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. Sabino (1989 : 80) señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida. Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición.
- 14. Tipos de Variables Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar datos decimales. Ej. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.) Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej. en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios. Variables de Control: Según Tuckman: La define como los factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado.
- 15. Definición de las Variables En los diseños de investigación, experimentales o no, se deben identificar y definir las variables que se pretenden medir y se les debe definir tanto conceptual como operacionalmente. La definición conceptual de una variable se debe referir a qué se entiende por dicha variable, qué es, en qué consiste. Mientras que la definición operacional apunta hacia la descripción de los indicadores de la variable en cuestión; es decir, un indicador es un rasgo característico de una variable que nos permite identificar cuándo esa variable se hace presente en el estudio, nos señala cómo se manifiesta.
- 16. Definición de las Variables En ocasiones, en los Diseños No Experimentales, las variables están referidas implícitamente en las preguntas de investigación y en los objetivos de la misma; aunque también pueden ser enunciadas de forma explícita. Comúnmente explícitamente referidas se consiguen en los Diseños Experimentales y Cuasi experimentales, aunque dicha forma no es una exclusividad de tales diseños.
- 17. Escalas de Medición Nominal: este nivel sólo permite clasificar, es decir, existente una relación de equivalencia. : Ejm Sexo. Ordinal: permite clasificar además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica. Ejm : Grado de aprendizaje : bueno, malo y deficiente. Intervalar o Numérica: Permite clasificar y ordenar: Ejemplos: temperatura, rendimiento académico, coeficiente intelectual. De Razón o Proporción: Posee las propiedades anteriores como clasificar, ordenar; los intervalos son iguales y además, existe el cero absoluto o verdadero: Ejm : Edad , peso, talla
- 18. Dimensión Las dimensiones vendrían a ser subvariables o variables con un nivel más cercano al indicador. Para el caso de definir a la variable productividad, nos encontramos con diferentes subdimensiones que forman parte de la variable, como ser: mano de obra, maquinaria, materiales o energía. Cada una de estas subvariables son las dimensiones de la variable productividad.
- 19. Indicadores Las dimensiones, para poder ser contrastadas empíricamente, requieren operacionalizarse en indicadores, que no son otra cosa que parámetros que contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar. En un sentido restringido, los indicadores son datos. Para la variable productividad, por ejemplo, en la dimensión mano de obra, los indicadores podrían ser cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo.
- 20. Pasos en el proceso de operacionalización de una variable • Indicar la variable a medir. • Conceptualizar la variable. • Establecer las dimensiones de las variables. • Encontrar los indicadores de esas dimensiones. • Determinar las escalas de medición de las variables.
- 21. Bibliografía consultada. • Bunge Mario. La Investigación Científica. Editorial Arial. 1983 México. • Martínez Patiño Elías. Elaboración de textos académicos. • Marquéz R. Omar A. El Proceso de la Investigación en las Ciencias Sociales. Ediciones de la Universidad Ezequiel Zamora colección Docencia Universitaria. • Padilla Hugo. Antologías del Pensamiento Científico. ANUIES. 1998. México
- 22. Tema tentativo de Investigación Uso de las Tecnologías de la Comunicación e Información como herramienta para mejorar la calidad educativa en UE Gral Francisco de Miranda, ubicada en el Valle, Caracas, Distrito Capital.
- 23. Hipótesis El empleo de las Tecnologías de la Comunicación e Información mejorará la calidad educativa en la UE Gral Francisco de Miranda, ubicada en el Valle, Caracas, Distrito Capital.
- 24. Variables Variable Independiente: Empleo de las de Tecnologías de la Comunicación e Información. Variable Dependiente: Mejora de la calidad educativa en la UE Gral Francisco de Miranda, ubicada en el Valle, Caracas, Distrito Capital.
- 25. Operacionalización de Variables Variable Definición Dimensión Indicadore Escala s Empleo de Aplicación de Tecnología Aceptación Ningun las TIC las Tic en a actividades Poca Habilidad Destreza didácticas Media Mucha Mejora la Efectos Filosofía Relevancia Ningun calidad positivos sobre Pedagogía Eficacia a educativa el proceso de Poca Cultura Pertinencia formación Media Economía Eficiencia Mucha