Cuando identificas una problemática que te interesa investigar y formulas una pregunta de trabajo, inherentemente puede surgir una respuesta preliminar para esta en base a los antecedentes que has revisado. Esta idea o propuesta es lo que conocemos como hipótesis.
¿Qué es una hipótesis?
La hipótesis puede definirse como una predicción o explicación provisoria a un fenómeno. Una hipótesis relaciona dos o más variables entre sí o explica causalidad entre ellas.
Características de una hipótesis
- Es una afirmación que responde una pregunta.
- Debe ser la respuesta a la pregunta de trabajo que te planteaste, es decir, un enunciado presumible de la relación entre dos o más variables.
- Es una afirmación que puede ser “testeada” experimentalmente.
- Debe ser observable y estar dentro de tus posibilidades metodológicas y logísticas.
Importancia de la hipótesis
Formular una hipótesis de trabajo nos permite delimitar las variables del problema que queremos resolver. El objetivo de una hipótesis no es ser confirmada, sino permitirnos generar un marco de trabajo para ponerla a prueba.
No importa si la hipótesis se valida o se rechaza: ¡ambos casos constituyen la construcción de conocimiento!
Es necesario tener claro que se rechaza la hipótesis nula porque es poco probable que sea verdadera con los datos obtenidos. En ningún caso se está probando la hipótesis alternativa de que sí hay efecto. Sólo se dice que la probabilidad de que el efecto observado no exista realmente es tan baja que se acepta que lo más probable es que efectivamente exista.
Tipos de Hipótesis
Como hemos visto, la hipótesis se configura como un enunciado que describe el comportamiento de las variables que queremos estudiar. Identifica qué tipo de hipótesis estás planteando.
- Hipótesis Descriptivas: Hacen predicciones o estimaciones sobre las características de una variable en base a casos comparables o la teoría subyacente.
- Hipótesis Correlacionales: Establecen relaciones entre dos o más variables. Si la hipótesis indica que dos o más variables se relacionan, se correlacionan o siguen la misma tendencia, también estamos hablando de una hipótesis correlacional. De esta forma, proponen que dos variables se comportan de forma similar u opuesta, que difieren o son iguales en su magnitud o si siguen o no un mismo comportamiento, entre otras posibles relaciones.
- Hipótesis de Causalidad: Además de establecer una relación entre las variables, indican causalidad entre ellas. Así, sugieren qué variable es causal (variable independiente) y cuál es la variable efecto o respuesta (variable dependiente).
Una hipótesis es una idea o predicción clara, concreta y concisa. La hipótesis es una herramienta de trabajo: tómalo como un ejercicio previo al diseño de objetivos y metodologías.
Pruebas de Hipótesis
Los datos obtenidos en el transcurso de una investigación médica frecuentemente son usados para comparar el efecto de diferentes maniobras o situaciones: tratados versus no tratados, casos versus controles o normales versus enfermos. Aunque existen numerosas alternativas para hacer esas comparaciones - que dependerán fundamentalmente del diseño experimental, del tipo de datos y escalas de medición, y del número de muestras - y a pesar de la enorme variedad en el tipo de problemas médicos que pueden plantearse o de las soluciones estadísticas que se aplique, existen básicamente dos aproximaciones: pruebas de hipótesis y estimación.
Una hipótesis es una proposición que puede o no ser verdadera pero que se adopta provisionalmente hasta recabar información que sugiera lo contrario. Si hay inconsistencia, se rechaza la hipótesis.
Pasos para la Prueba de Hipótesis
- Formular la hipótesis y su alternativa. Normalmente la hipótesis de trabajo (por ejemplo, tal tratamiento es mejor que el control o tal procedimiento tiene menos morbilidad) es contrastada con una hipótesis estadística que supone que no existe tal efecto o tal diferencia.
- Elegir la prueba estadística apropiada de acuerdo al diseño experimental, el tipo de datos y el número de grupos que se comparan.
- Elegir el nivel de significación α de la prueba, el límite para rechazar H0.
- Calcular el valor de P. Si p es menor que α, rechazar H0 y aceptar la alternativa; en caso contrario, se acepta la hipótesis nula.
Errores en las Pruebas de Hipótesis
Frente a dos posibilidades reales, no hay diferencias (H0) o bien sí las hay (H1), las pruebas de hipótesis pueden dar dos resultados: rechazar o aceptar H0. En estas circunstancias, en forma análoga a lo que sucede con los exámenes de laboratorio diagnósticos, las alternativas son cuatro.
- Se rechaza H0 cuando ésta es falsa, una diferencia verdadera es declarada estadísticamente significativa.
- Se acepta H0 cuando ésta es verdadera, no hay una diferencia estadísticamente significativa y en realidad no la hay.
- Se rechaza H0 cuando ésta es verdadera, concluyendo que hay una diferencia que en realidad no existe, un falso positivo. Se ha cometido un error que se denomina de tipo I (α).
- Se acepta H0 cuando en realidad es falsa, un falso negativo, concluyendo que no hay diferencia cuando en realidad existe. Este es el error tipo II (β), que la mayoría de las veces se debe a un tamaño insuficiente de la muestra.
La potencia de un test es igual a 1- β y describe la probabilidad de detectar una diferencia verdadera de una magnitud determinada. Mientras mayor es la potencia de un test menor es la probabilidad de tener un falso negativo.
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