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¿Qué es una hipótesis?
Podemos definir la hipótesis como un intento de explicación o una respuesta provisional a un fenómeno. Su función consiste en delimitar el problema que se va a investigar según algunos elementos, como lugar, tiempo o características de los sujetos, entre otros.
El objetivo primordial de todo estudio que pretenda explicar algún campo de la realidad es comprobar, o rechazar, la hipótesis que se elaboró con antelación, confrontando su enunciado teórico con los hechos empíricos.
Para plantear una hipótesis adecuada debemos tener en cuenta los siguientes puntos:
1. Los términos que empleen sobre las hipótesis deben ser claros y concretos para poder definirlos de manera operacional, a fin de que cualquier especialista que quiera replicar la investigación, pueda hacerlo.
2. Las hipótesis que no tienen una referencia empírica constituyen un juicio de valor. Si una hipótesis no puede ser sometida a verificación empírica, desde el punto de vista científico no tiene validez. La verificación empírica toma sus datos y fundamenta sus conclusiones en la observación ordenada y sistemática de la realidad.
3. Las hipótesis deben ser objetivas y no llevar juicios de valor; es decir, no debe definirse el fenómeno con adjetivos tales como mejor o peor, sino tal y como pensamos que sucede en la realidad.
4. Deben ser específicas, no sólo en cuanto al problema, sino en cuanto a los indicadores que se van a emplear para medir las variables que estamos estudiando.
5. Deben estar relacionadas con los recursos y las técnicas disponibles. Esto quiere decir que cuando el investigador formule su hipótesis debe saber si los recursos que posee son adecuados para su comprobación.
6. Deben ser producto de la observación objetiva y su comprobación, así como estar al alcance del investigador.
Requisitos de las hipótesis
1. Las hipótesis deben establecer las variables a estudiar, es decir, especificarlas, fijándoles un límite.
2. Establecer las relaciones entre las variables, es decir, la hipótesis debe ser especificada de tal manera que sirva de base a inferencias que nos ayuden a decidir si explica o no los fenómenos observados. Las hipótesis deben establecer relaciones cuantitativas entre variables.
3. Mantener la consistencia entre hechos e hipótesis, ya que éstas se fundamentan, al menos en parte, en hechos ya conocidos. Por lo tanto, las hipótesis no deben establecer implicaciones contradictorias o inconsistentes con lo ya verificado en forma objetiva.
Tipos
1. Hipótesis nula. Es aquella por la cual indicamos que la información a obtener es contraria a la hipótesis de trabajo. Al formular la hipótesis nula se pretende negar la variable independiente. Es decir, se enuncia que la causa determinada como origen del problema debe rechazarse como tal.
Por ejemplo, supongamos que un investigador cree que si un grupo de jóvenes se somete a un entrenamiento intensivo de natación, éstos serán mejores nadadores que quienes no recibieron entrenamiento. Para demostrar su hipótesis toma al azar una muestra de jóvenes y, del mismo modo, los distribuye en dos grupos: uno que llamaremos experimental, que recibirá instrucción, y otro que no recibirá entrenamiento alguno, al que llamaremos control.
La hipótesis nula señalará que no hay diferencia en el desempeño de la natación entre el grupo de jóvenes que recibió el entrenamiento y el que no lo recibió. Una hipótesis nula es importante porque ayuda a determinar si existe una diferencia entre los grupos, si esta diferencia es significativa y si no se debió al azar.
2. Hipótesis de trabajo. Es aquella que le sirve al investigador como base de su investigación, o sea, trata de dar una explicación tentativa al fenómeno que se está investigando. Ésta es la hipótesis que el especialista tratará de aceptar como resultado de su investigación, rechazando la hipótesis nula. Se dice que la hipótesis de trabajo es operacional porque presenta de manera cuantitativa la hipótesis conceptual o general.
Método para aceptar la hipótesis
Antes de plantear las hipótesis nula y de trabajo, es importante mencionar el error tipo I y el error tipo II. Ambos son tan sólo la consecuencia de las decisiones.
Error tipo I. Ocurre cuando los resultados de la muestra revelan evidencia suficiente para el rechazo de la hipótesis nula, aunque en realidad sea verdadera.
Error tipo II. Ocurre cuando, con base en los resultados de la muestra, no se rechaza la hipótesis nula, aunque en realidad sea falsa.
