¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS?
Ya hemos planteado el
problema de investigación, revisado la literatura y contextualizado dicho
problema mediante la construcción del marco teórico (el cual puede tener mayor
o menor información, según cuánto se haya estudiado el problema o tema
específico de investigación). Asimismo, hemos visto que nuestro estudio puede
iniciarse como exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo, y que
como investigadores decidimos hasta dónde queremos y podemos llegar (es decir,
si finalmente el estudio terminará como descriptivo, correlacional o
explicativo). Ahora, el siguiente paso consiste en establecer guías precisas
hacia el problema de investigación o fenómeno que estamos estudiando. Estas
guías son las hipótesis. En una investigación podernos tener una, dos o
varias hipótesis; y como se explicará más adelante, a veces no se tienen
hipótesis.
Las hipótesis nos indican lo
que estarnos buscando o tratando de probar y pueden definirse corno
explicaciones tentativas del fenómeno investigado formuladas a manera de
proposiciones. De hecho, en nuestra vida cotidiana
constantemente elaboramos hipótesis acerca de muchas “cosas” y luego indagamos
(investigamos) si son o no ciertas. Por ejemplo, establecemos una pregunta de
investigación: ¿Le gustaré a Ana? y una hipótesis: “Yo le resulto atractivo a
Ana”. Esta hipótesis es una explicación tentativa (porque no estamos seguros
que sea cierta) y está formulada como proposición (propone o afirma algo).
Después investigamos si la hipótesis es aceptada o rechazada cortejando a Ana.
Las hipótesis no
necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o
no comprobarse con hechos. Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí.
El investigador al formularlas no puede asegurar que vayan a comprobarse. Como
mencionan y ejemplifican Black y Champion (1976), una hipótesis es diferente de
una afirmación de hecho. Alguien puede hipotetizar que, en un país determinado,
las familias que viven en zonas urbanas tienen menor número de hijos que las
familias que viven en zonas rurales; y esta hipótesis puede ser o no
comprobada. En cambio, si alguien afirma lo anterior basándose en información
de un censo poblacional recientemente efectuado en ese país, no establece una
hipótesis sino que afirma un hecho. Es decir, el investigador al establecer sus
hipótesis desconoce si serán o no verdaderas.
Dentro 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.
EJEMPLOS DE HIPÓTESIS
Las
hipótesis pueden ser
más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables —como
podemos observar en los ejemplos—, pero en cualquier caso son sólo proposiciones
sujetas a comprobación empírica, a verificación en la realidad. El primer
ejemplo, vincula dos variables: “proximidad física entre los hogares de los
novios” y “satisfacción sobre el noviazgo”,
¿QUÉ
SON LAS VARIABLES?
Pero
vayamos por partes. En este punto es necesario definir qué es una variable. Una
variable es una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y
cuya variación es susceptible de medirse. Ejemplos de variables son el
sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el
aprendizaje de conceptos, el conocimiento de historia de la Revolución
Mexicana, la religión, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria y la
exposición a una campaña de propaganda política. Es decir, la variable se
aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales pueden adquirir diversos
valores respecto a la variable; por ejemplo la inteligencia: las
personas pueden clasificarse de acuerdo con su inteligencia, no todas las
personas poseen el mismo nivel de inteligencia, varían en ello. Otra variable
puede ser “la ideología de la prensa”: no todos los periódicos manifiestan, a
través de su contenido, la misma ideología.
Las
variables adquieren valor para la investigación científica cuando pueden ser
relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría). En este
caso se les suele denominar “constructos o construcciones hipotéticas”.
¿CÓMO SE RELACIONAN LAS
HIPÓTESIS, LAS PREGUNTAS Y LOS OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN?
Las hipótesis proponen
tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, la relación
entre ambas es directa e íntima. Las hipótesis relevan a los objetivos y
preguntas de investigación para guiar el estudio. Por ello, como se
puntualizará más adelante, las hipótesis comúnmente surgen de los objetivos
y preguntas de investigación, una vez que éstas han sido revaluadas a raíz
de la revisión de la literatura.
¿DE DÓNDE SURGEN LAS
HIPÓTESIS?
Si hemos seguido paso por
paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan del
planteamiento del problema que, como recordamos, se vuelve a evaluar y si es
necesario se replantea a raíz de la revisión de la literatura. Es decir,
provienen de la revisión misma de la literatura (de la teoría adoptada o la
perspectiva teórica desarrollada). Nuestras hipótesis pueden surgir de un
postulado de una teoría, del análisis de ésta, de generalizaciones empíricas
pertinentes a nuestro problema de investigación 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. La revisión inicial de la literatura hecha
para familiarizamos con el problema de estudio nos lleva a plantear dicho
problema, después revisamos la literatura y afinamos o precisamos el
planteamiento del problema, del cual derivamos las hipótesis. Desde luego, al
formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestro planteamiento del problema.
Debemos recordar que se comentó que los objetivos y preguntas de investigación
pueden reafirmarse o mejorarse durante el desarrollo del estudio. Asimismo,
durante el proceso se nos pueden ocurrir otras hipótesis que no estaban
contempladas en el planteamiento original, producto de nuevas reflexiones,
ideas o experiencias; discusiones con profesores, colegas o expertos en el
área; e —incluso— “de analogías, mediante el descubrimiento de semejanzas entre
la información referida a otros contextos y la que se posee para la realidad del
objeto de estudio” (Rojas, 2001, p. 95). Este último caso ha ocurrido
varias veces en las ciencias sociales. Por ejemplo, algunas hipótesis en el
área de la comunicación no verbal sobre el manejo de la territorialidad humana
surgieron de estudios sobre este tema pero en animales; algunas concepciones de
la teoría del campo o psicología topológica (cuyo principal exponente fue Kurt
Lewin) tienen antecedentes en la teoría del comportamiento de los campos
electromagnéticos. La teoría de Galileo, propuesta por Joseph Woelfel y Edward
L. Fink (1980) para medir el proceso de la comunicación, tiene orígenes
importantes en la física y otras ciencias exactas (las dinámicas del “yo” se
apoyan en nociones de la álgebra de vectores). Selltiz et al. (1980, pp. 54-55),
al hablar de las fuentes de donde surgen las hipótesis escriben:
“Las fuentes de hipótesis de
un estudio tienen mucho que ver a la hora de determinar la naturaleza de la
contribución de la investigación en el cuerpo general de conocimientos. Una
hipótesis que simplemente emana de la intuición o de una sospecha puede hacer
finalmente una importante contribución a la ciencia. Sin embargo, si solamente
ha sido comprobada en un estudio, existen dos limitaciones con respecto a su
utilidad. Primera no hay seguridad de que las relaciones entre dos variables
halladas en un determinado estudio serán encontradas en otros estudios”... “En
segundo lugar, una hipótesis basada simplemente en una sospecha es propicia a
no ser relacionada con otro conocimiento o teoría. Así pues, los hallazgos de
un estudio basados en tales hipótesis no tienen una clara conexión con el
amplio cuerpo de conocimientos de la ciencia social. Pueden suscitar cuestiones
interesantes, pueden estimular posteriores investigaciones, e incluso pueden
ser integradas más tarde en una teoría explicatoria. Pero, a menos que tales
avances tengan lugar, tienen muchas probabilidades de quedar como trozos
aislados de información.”
Y agregan:
“Una hipótesis que nace de
los hallazgos de otros estudios está libre en alguna forma de la primera de
estas limitaciones. Si la hipótesis está basada en resultados de otros
estudios, y si el presente estudio apoya la hipótesis de aquellos, el resultado
habrá servido para confirmar esta relación de una forma normal”... “Una
hipótesis que se apoya no simplemente en los hallazgos de un estudio previo,
sino en una teoría en términos más generales, está libre de la segunda
limitación: la de aislamiento de un cuerpo de doctrina más general.”
Las hipótesis pueden surgir
aunque no exista un cuerpo teórico abundante
Estamos de acuerdo en que
las hipótesis que surgen de teorías con evidencia empírica superan las dos
limitaciones que señalan Selltiz y sus colegas (1980), así como en la afirmación
de que una hipótesis que nace de los hallazgos de investigaciones anteriores
vence la primera de dichas limitaciones. Pero es necesario recalcar que también
pueden emanar hipótesis útiles y fructíferas de planteamientos del problema
cuidadosamente revisados, aunque el cuerpo teórico que los sustente no sea
abundante. A veces la experiencia y la observación constante pueden ofrecer
potencial para el establecimiento de hipótesis importantes, lo mismo puede
decirse de la intuición. Desde luego, cuanto menor apoyo empírico previo tenga
una hipótesis, mayor cuidado se deberá tener en su elaboración y evaluación,
porque tampoco podemos formular hipótesis de manera superficial. Lo que sí
constituye una grave falla en la investigación es formular hipótesis sin haber
revisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales
como “hipotetizar” algo sumamente comprobado (nuestro estudio no es novedoso,
pretende volver a “inventar la rueda”) o “hipotetizar” algo que ha sido
contundentemente rechazado (un ejemplo burdo pero ilustrativo sería pretender
establecer la hipótesis de que “los seres humanos pueden volar por sí mismos,
únicamente con su cuerpo”). Definitivamente, la calidad de las hipótesis está
relacionada positivamente con el grado de exhaustividad con que se haya
revisado la literatura.
¿QUÉ CARACTERÍSTICAS DEBE
TENER UNA HIPÓTESIS?
Para que una hipótesis sea
digna de tomarse en cuenta para la investigación científica, debe reunir
ciertos requisitos:
1. Las hipótesis deben
referirse a una situación real. Como argumenta Rojas (2001), las hipótesis
sólo pueden someterse a prueba en un universo y contexto bien definidos. Por
ejemplo, una hipótesis que tenga que ver con alguna variable del comportamiento
gerencial —digamos, la motivación— deberá ser sometida a prueba en una
situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existentes, reales). En
ocasiones en la misma hipótesis se explicita esa realidad (“ los niños
guatemaltecos que viven en zonas urbanas, imitarán mayor conducta violenta de
la televisión; que los niños guatemaltecos que viven en zonas rurales”), y
otras veces la realidad se define a través de explicaciones que acompañan a la
hipótesis (la hipótesis: “cuanto mayor sea la retroalimentación sobre el
desempeño en el trabajo que proporcione un gerente a sus supervisores, más
grande será la motivación intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales”; no
explicita qué gerentes, de qué empresas. Y será necesario contextualizar la
realidad de dicha hipótesis, afirmar por ejemplo que se trata de gerentes de
todas las áreas —producción, recursos humanos, finanzas— de empresas puramente
industriales con más de 1.000 trabajadores y ubicadas en Bogotá). Es muy
frecuente que, cuando nuestras hipótesis provienen de una teoría o una
generalización empírica (afirmación comprobada varias veces en la realidad),
sean manifestaciones contextualizadas o casos concretos de hipótesis generales
abstractas. La hipótesis “a mayor satisfacción laboral mayor
productividad” es general y puede someterse a prueba en diversas realidades
(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; etc.). En estos casos, al
probar nuestra hipótesis contextualizada aportamos evidencia en favor de la
hipótesis más general. Es obvio que los contextos o realidades pueden ser más o
menos generales y —normalmente— han sido explicitados en el planteamiento del
problema. Lo que hacemos al establecer la o las hipótesis es volver a analizar
si son los adecuados para nuestro estudio y si es posible tener acceso a ellos
(reconfirmamos el contexto, buscamos otro o ajustamos las hipótesis).
2. Los términos (variables) de la hipótesis tienen que ser
comprensibles, precisos y lo más concretos posible. Términos vagos o
confusos no tiene cabida en una hipótesis. Por ejemplo: “globalización de la
economía, sinergia organizacional”, son conceptos imprecisos y generales que
deben sustituirse por otros mas específicos y concretos.
3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe
ser clara y verosímil (lógica). Es decir, es necesario que quede
claro cómo se están relacionando las variables y que esta relación no sea
ilógica. Por ejemplo, una hipótesis como: “La disminución del consumo del
petróleo en los Estados Unidos está relacionada con el grado de aprendizaje del
álgebra por parte de niños que asisten a escuelas públicas en Buenos Aires”
sería inverosímil, no podemos considerarla.
4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre
ellos, deben poder ser observados y medidos, o sea tener referentes en la
realidad. Las hipótesis científicas —al igual que los objetivos y preguntas
de investigación— no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podemos
medir en la realidad. Hipótesis tales como: “Los hombres más felices van al
cielo” o ‘La libertad de espíritu está relacionada con la voluntad creadora”
contienen conceptos o relaciones que no poseen referentes empíricos; por lo
tanto, no son útiles como hipótesis para investigar científicamente ni se
pueden someter a prueba en la realidad.
5. Las hipótesis deben estar relacionadas
con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito está estrechamente
relacionado con el anterior y se refiere a que al formular una hipótesis,
tenemos que analizar si existen técnicas o herramientas de la investigación
(instrumentos para recolectar datos, diseños, análisis estadísticos o
cualitativos, etc.), para poder verificarla, si es posible desarrollarlas y si
se encuentran a nuestro alcance. Se puede dar el caso de que existan dichas
técnicas pero que por ciertas razones no tengamos acceso a ellas. Alguien
podría pretender probar hipótesis referentes a la desviación presupuestal en el
gasto público de un país latinoamericano o la red de narcotraficantes en la
ciudad de Miami, pero no disponer de formas realistas de obtener sus datos.
Entonces su hipótesis aunque teóricamente puede ser muy valiosa, no se puede
probar en la realidad.
¿QUÉ TIPOS DE HIPÓTESIS HAY?
Existen diversas formas de
clasificar las hipótesis, pero en este apartado nos vamos a concentrar en una
que las clasifica en: 1) hipótesis de investigación, 2) hipótesis
nulas, 3) hipótesis alternativas y 4) hipótesis estadísticas.
¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS DE
INVESTIGACIÓN?
Lo que hemos venido
definiendo como hipótesis a lo largo de este capítulo son en realidad las
hipótesis de investigación. Es decir, éstas podrían definirse como
“proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más
variables y que cumplen con los cinco requisitos mencionados”. Se les suele
simbolizar como Hi o H1, H2, H3, etc. (si son varias) y también se les denomina
hipótesis de trabajo.
A su vez las hipótesis de
investigación pueden ser:
Hipótesis descriptivas del
valor de variables que se va a observar en un contexto o en
la manifestación de otra Variable
Las hipótesis de este tipo
se utilizan a veces en estudios descriptivos. Pero cabe comentar que no en
todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis o que éstas son
afirmaciones más generales (“La ansiedad en los jóvenes alcohólicos será
elevada”, “Durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementarán
entre un 50 y un 60%”, “La motivación extrínseca de los obreros de las plantas
de las zonas industriales de Guadalajara disminuirá”, “El número de
psicoterapias va a aumentar en las urbes sudamericanas con más de 3 millones de
habitantes”, etc.). No es sencillo hacer estimaciones con cierta precisión
respecto a fenómenos del comportamiento humano.
Hipótesis correlacionales
Éstas especifican las
relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios
correlacionales y pueden establecer la asociación entre dos variables (“La
inteligencia está relacionada con la memoria”, “La exposición por parte de los
adolescentes a vídeos musicales con alto contenido sexual, está asociada con la
manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales
para establecer contacto sexual”, etc.); o establecer la asociación entre más
de dos variables (“La atracción física, las demostraciones de afecto, la
similitud en valores y la satisfacción en el noviazgo, se encuentran vinculadas
entre sí”, “La inteligencia, la memoria y las calificaciones obtenidas están
relacionadas, en estudiantes de postgrado uruguayos de ciencias sociales”,
etc.).
Sin embargo, las hipótesis
correlacionales pueden no sólo establecer que dos o más variables se encuentran
asociadas, sino cómo están asociadas. Éstas son las que alcanzan el nivel
predictivo y parcialmente explicativo.
En estos ejemplos, no sólo
se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la
relación (qué dirección sigue). Como se comprenderá, es diferente hipotetizar
que dos o más variables están relacionadas a hipotetizar cómo son estas
relaciones. En el capítulo “Análisis e interpretación de los datos” se explica
más a fondo el tema de la correlación y los tipos de correlación entre
variables. Por el momento diremos que, cuando se correlacionan dos variables,
se le conoce como “correlación bivariada” y, cuando se correlacionan varias
variables, se le llama “correlación múltiple”.
Es necesario agregar que, 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”.
Es decir, como nos enseñaron desde pequeños:
“‘el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis).”.
Desde luego, esto ocurre en la correlación mas no en las relaciones de
causalidad, en donde vamos a ver que sí importa el orden de las
variables. Pero en la correlación no hablamos de variables independiente y
dependiente (cuando sólo hay correlación estos términos carecen de
sentido). Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen
indicar en toda hipótesis cuál es la variable independiente y cuál la
dependiente. Ello es un error. Únicamente en hipótesis causales se puede
hacer esto.
Por otro lado, es común que
cuando se pretende en la investigación correlacionar varias variables se
tengan diversas hipótesis, y cada una de ellas relacione un par de
variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables “‘atracción
física”, “confianza”, “proximidad física y “equidad” en el noviazgo (todas
entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.
Estas hipótesis deben ser
contextualizadas en su realidad (con qué novios) y sometidas a prueba empírica.
Hipótesis que establecen
relaciones de causalidad
Este tipo de hipótesis no
solamente afirman las relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas
relaciones, sino que además proponen un “sentido de entendimiento” de ellas.
Este sentido puede ser más o menos completo, dependiendo del número de
variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de
causa—efecto.
Correlación y causalidad son
conceptos asociados pero distintos. Dos variables pueden estar correlacionadas
y esto no necesariamente implica que una será causa de la otra. Por ejemplo,
supongamos que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide
mejorarlo, lo hace así y lanza una campaña para anunciar el producto en radio y
televisión. Después observa que aumentan las ventas del producto. Los
ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está
relacionado con el incremento en las ventas, pero si no se demuestra la
causalidad no pueden asegurar que la campaña haya provocado tal incremento
(quizá sí ocurre que la campaña es causa del aumento, pero puede ser que la
causa sea la mejora del producto, una excelente estrategia de comercialización
u otro factor; o bien todas pueden ser causas). Otro caso es el que se explicó
en el capítulo anterior: en él la “‘estatura” “parecía” estar correlacionada
con la “inteligencia” en niños cuyas edades oscilaban entre los 8 y 12 años
(los niños con mayor estatura, tendían a obtener las calificaciones más altas
en la prueba de inteligencia); pero la realidad era 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, afirmando 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 supusiera causalidad, ello equivaldría a decir, cada vez que se
ve a una señora y un niño juntos, que ella es su madre (cuando puede ser su
tía, una vecina o una señora que casualmente se colocó muy cerca del niño).
Para poder establecer causalidad se requiere
que antes se haya demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir
antes que el efecto. Asimismo cambios en la causa deben 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”. En estricto rigor, solamente se puede hablar de variables
independientes y dependientes cuando se formulan hipótesis causales, siempre y
cuando en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia
hipotetizada.
A continuación se exponen distintos tipos de
hipótesis causales:
1. Hipótesis causales bivariadas. En estas hipótesis se
plantea una relación entre una variable independiente y una variable
dependiente. Por ejemplo: “Percibir que otra persona del sexo opuesto es
similar a uno en cuanto a religión, valores y creencias nos provoca mayor atracción
física hacia ella”.
2. Hipótesis causales multivariadas.
Plantean una relación entre varias variables independientes y una dependiente,
o una independiente y varias dependientes, o varias variables independientes y
varias dependientes. Por ejemplo: “La cohesión y la centralidad en un grupo
sometido a una dinámica, y el tipo de liderazgo que se ejerza dentro del grupo;
determinan la efectividad de éste para alcanzar sus metas primarias” o “La
variedad y la autonomía en el trabajo, así como la retroalimentación
proveniente del desarrollo de él, generan mayor motivación intrínseca y
satisfacción laborales”.
Las hipótesis multivariadas pueden plantear
otro tipo de relaciones causales, en donde ciertas variables intervienen
modificando la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).
Por ejemplo: “La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores,
cuando es administrada de acuerdo con el desempeño”.
Asimismo, pueden tenerse
estructuras causales de variables más complejas, que resulta difícil expresar
en una sola hipótesis o porque las variables se relacionan entre sí de
distintas maneras. Entonces se plantean las relaciones causales en dos o más
hipótesis, por ejemplo:
Cuando
las hipótesis causales se someten a análisis estadístico, se evalúa la
influencia de cada variable independiente (causa) sobre la dependiente (efecto)
y la influencia conjunta de todas las variables independientes sobre la
dependiente o dependientes.
¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS?2
Las hipótesis nulas son,
en un sentido, 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. Por
ejemplo, si la hipótesis de investigación propone: “Los adolescentes le
atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales
que las mujeres”, la nula postularía:
“Los jóvenes no le
atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales
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 hipótesis nulas es similar a la tipología de la
hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de una variable que se
va a observar en un contexto, hipótesis que niegan o contradicen la relación
entre dos o más variables, e hipótesis que niegan la relación de
causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las
hipótesis nulas se simbolizan como Ho
Veamos
algunos ejemplos de hipótesis nulas, que corresponden a ejemplos de hipótesis
de investigación que fueron mencionados:
¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS
ALTERNATIVAS?
Como su nombre lo indica, son
posibilidades alternativas - ante las hipótesis de investigación y nula.
Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan
estos tipos de hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación
establece: “Esta silla es roja”, la nula afirmará: “Esta silla no es
roja”, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: “Esta silla es
azul”, “Esta silla es verde”, “Esta silla es amarilla”, etc. Cada una constituye
una descripción distinta a 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 adicionales a las hipótesis de investigación y nula. De
no ser así, no pueden existir.
En este último ejemplo, si la hipótesis nula
hubiera sido formulada de la siguiente manera:
Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más
importancia —o le atribuyen menos importancia— al atractivo físico en sus
relaciones heterosexuales que las jóvenes”.
no habría posibilidad de formular una hipótesis
alternativa puesto que las hipótesis de investigación y nula abarcan todas
las posibilidades.
Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis
de investigación adicionales a la hipótesis de investigación original.
EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS
HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR?
Cada
investigación es diferente. Algunas contienen una gran variedad de hipótesis
porque su problema de investigación es complejo (v.g., pretenden relacionar 15
o más variables), mientras que otras contienen una o dos hipótesis. Todo
depende del estudio que habrá de llevarse a cabo. La calidad de una
investigación no necesariamente está relacionada con el número de
hipótesis que contenga. En este sentido, se debe tener el número de hipótesis
necesarias para guiar el estudio, y no más ni menos. Desde luego, la
investigación del comportamiento humano es compleja y no resulta extraño leer
estudios con múltiples hipótesis, pero de ningún modo es un requisito.
¿CUÁL ES LA UTILIDAD DE LAS
HIPÓTESIS?
Es posible que alguien
piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro cuál es el valor de las
hipótesis para la investigación del comportamiento. Sin embargo, creemos que es
necesario ahondar un poco más en este punto, mencionando las principales
funciones de las hipótesis.
1. En primer lugar, y como
ya se dijo, son las guías de una investigación. El formularlas nos ayuda
a saber lo que estamos tratando de buscar, de probar. Proporcionan orden y
lógica al estudio. Son como los objetos de un plan administrativo. “Las
sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a(los)
problema(s) de investigación. Si lo son o no, efectivamente es la tarea del
estudio” (Selltiz, et al., 1980).
2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y
explicativa, según sea el caso. Cada vez que una hipótesis recibe evidencia
empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno al cual
está asociado o hace referencia. Si la evidencia es en su favor, la información
sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en su contra,
descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes (Black y Champion,
1976).
3. La tercera función es la de probar teorías, si se aporta
evidencia en favor de una. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben
evidencia en su favor, la teoría va haciéndose más robusta; y cuanto más
evidencia haya en favor de aquéllas, más evidencia habrá en favor de ésta.
4. Una cuarta función es la de sugerir
teorías (Black y Champion, 1976). Algunas hipótesis no están asociadas con
teoría alguna; pero puede ocurrir que como resultado de la prueba de una
hipótesis, se pueda construir una teoría o las bases para ésta. Esto no es muy
frecuente pero ha llegado a ocurrir.
¿QUÉ PASA CUANDO NO SE
APORTA EVIDENCIA EN FAVOR DE LA(S) HIPÓTESIS DE NUESTRA INVESTIGACIÓN?
No es raro escuchar una
conversación como la siguiente entre dos pasantes que acaban de analizar los
datos de su tesis (que es una investigación):
Elena: “Los datos no apoyan
nuestras hipótesis”
Roberto: “¿Y ahora qué vamos
a hacer?, nuestra tesis no sirve”
Elena: “Tendremos que hacer
otra tesis”
Es decir, no siempre los
datos apoyan las hipótesis (desde el principio del capítulo se dijo que el
formular una hipótesis no asegura que vaya a comprobarse). Pero el que los
datos no aporten evidencia en favor de las hipótesis planteadas de ningún modo
significa que la investigación carezca de utilidad. Claro que a todos nos
agrada que lo que suponemos concuerde con nuestra realidad inmediata. Si
afirmamos cuestiones como: “Yo le gusto a Brenda”, “El grupo más popular de
música en esta ciudad es mi grupo favorito”, “Va a ganar tal equipo en el
próximo campeonato nacional de fútbol”, nos resulta satisfactorio que se
cumplan. Incluso hay quien formula una presuposición y luego la defiende a toda
costa, aunque se haya percatado de que se equivocó. Es humano. Sin embargo, en
la investigación el fin último es el conocimiento, y en este sentido, también
los datos en contra de una hipótesis proporcionan conocimiento (tal y como se
acaba de comentar: “y aún si la evidencia es en contra de la hipótesis, sabemos
algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes”). Lo importante es analizar por
qué no se aportó evidencia en favor de las hipótesis y contribuir al
conocimiento del fenómeno que se está investigando.
Lo anterior se refuerza con
una cita de 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 o de otros científicos hacia factores o relaciones insospechadas
que, de alguna manera, podrían ayudar a resolver el problema”.
¿DEBEN DEFINIRSE CONCEPTUAL
Y OPERACIONALMENTE LAS VARIABLES DE UNA HIPÓTESIS COMO PARTE DE SU FORMULACIÓN?
Al formular una hipótesis,
es indispensable definir los términos o variables que están
siendo incluidos en ella. Esto es necesario por varios motivos:
1.
Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio y, en general,
cualquier persona que lea la investigación compartan el mismo significado
respecto a los términos o variables incluidas en las hipótesis. Es común que un
mismo concepto se emplee de maneras distintas. Por ejemplo, el término “novios”
puede significar para alguien una relación entre dos personas del sexo opuesto
que se comunican interpersonalmente con la mayor frecuencia que les es posible,
que cuando están “cara” a “cara” se besan y toman de la mano, que se sienten
atraídos físicamente y comparten entre sí información que nadie más comparte.
Para otra persona podría significar una relación entre dos personas del sexo
opuesto que tiene por objeto contraer matrimonio. Para una tercera persona, una
relación entre dos personas del sexo opuesto que mantienen relaciones sexuales
íntimas; y alguien más podría tener alguna de las concepciones anteriores,
excepto por “‘lo del sexo opuesto”. Y en caso de que se pensara en llevar a
cabo un estudio con parejas de novios, no sabríamos con exactitud quiénes
podrían ser incluidos en él y quiénes no, a menos que se definiera con la mayor
precisión posible el concepto “novios”. Términos como “actitud”,
“inteligencia”, “aprovechamiento” pueden tener varios significativos o ser
definidos en diferentes formas.
2.
Aseguramos de que las variables pueden ser evaluadas en la realidad, a
través de los sentidos (posibilidad de prueba empírica, condición de las
hipótesis).
3.
Poder confrontar nuestra investigación con otras similares (si tenemos
definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de
otros estudios para saber “‘si hablamos de lo mismo”, y si esta comparación es
positiva, podremos confrontar los resultados de nuestra investigación con los
resultados de otras).
4. Evaluar más adecuadamente
los resultados de nuestra investigación, porque las variables (y no sólo las
hipótesis), han sido contextualizadas.
De
hecho, sin definición de las variables no hay investigación. Las
variables tienen que ser definidas en dos formas: conceptual y
operacionalmente. A continuación se explican las dos por separado.
DEFINICIÓN CONCEPTUAL O
CONSTITUTIVA
Una
definición conceptual define el término o variable con otros términos. Por
ejemplo, “‘inhibición proactiva” es “‘la dificultad de evocación que aumenta
con el tiempo”; “comunicación interpersonal diádica” puede definirse como “el
intercambio de información psicológica entre dos personas que desarrollan
predicciones acerca del comportamiento del otro basados en dicha información y
establecen reglas para su interacción que sólo ellos conocen”; “poder” es
“influir más en los demás que lo que éstos influyen en uno”. Son definiciones
de diccionario o de libros especializados (Kerlinger, 2002 y 1979; Rojas, 2001)
y cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o
fenómeno se les denomina “‘definiciones reales” (Reynolds, 1986). Estas últimas
constituyen la adecuación de la definición conceptual a los requerimientos
prácticos de la investigación. Por ejemplo, el término “‘actitud” podría ser
definido como “‘una tendencia o predisposición a evaluar de cierta manera, un
objeto o un símbolo de este objeto” (Katz y Stotland, 1959, citado por Kahle,
1984). Si nuestra hipótesis fuera: “Cuanto mayor sea la exposición de los
votantes indecisos —en la próxima elección presidencial en Linderbuck— 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 acto de votar para una elección”.
Estas
definiciones son necesarias pero insuficientes para definir las variables de la
investigación, porque no nos relacionan directamente con la realidad. Después
de todo siguen siendo conceptos. Como señala Kerlinger (1979, p. 41): “...los
científicos deben ir más allá. Deben definir las variables que se usan en sus
hipótesis en forma tal que las hipótesis puedan ser comprobadas. Esto es
posible usando lo que se conoce como definiciones operacionales”.
DEFINICIONES OPERACIONALES
Una definición operacional
constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que un
observador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales (sonidos,
impresiones visuales o táctiles, etc.), que indican la existencia de un
concepto teórico en mayor o menor grado (Reynolds, 1986, p. 52). En otras
palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir
una variable. Siguiendo la línea de F. N. Kerlinger, una definición operacional
nos dice que para medir esta variable, hay que hacer esto y esto otro (nos
indica los pasos a seguir). Por ejemplo, la definición operacional de la
variable “temperatura” sería el termómetro (con las respectivas instrucciones
de cómo medir e interpretar la temperatura); “‘inteligencia” podría ser
definida operacionalmente como las respuestas a una determinada prueba de
inteligencia; el conocido “Inventario Multifacético de la Personalidad
Minnesota” (MMPI) es una definición operacional de “‘la personalidad” en
adultos y adolescentes alfabetizados. La variable ingreso familiar podría ser
operacionalizada haciendo una pregunta sobre el ingreso personal a cada uno de
los miembros de la familia y luego sumando las cantidades que cada quien
indicó. El “atractivo físico” es operacionalizado en un certamen de belleza
—como el de “Miss Universo”— aplicando una serie de criterios que un jurado
utiliza para evaluar a las candidatas (los miembros del jurado otorgan una
calificación a las contendientes en cada criterio y después obtienen una
puntuación total del atractivo físico).
Casi siempre se dispone de
varias definiciones operacionales (o formas de operacionalizar) de una
variable. Por ejemplo, para definir operacionalmente la variable personalidad
se tienen varias pruebas psicométricas (v.g., las diferentes versiones del
mencionado MMPI), pruebas proyectivas; v.g., el test de Roscharch o el test de
apercepción temática (TAT); técnicas de entrevista abiertas no estructuradas.
La “ansiedad de una persona”
pueden medirla a través de la observación directa, los observadores expertos (entre
ellos, los psicólogos clínicos), quienes juzgan el nivel de ansiedad de esa
persona; por medio de mediciones de la actividad del sistema psicológico
(presión sanguínea, respiraciones, etcétera) y analizando las respuestas a un
cuestionario de ansiedad (Reynolds, 1986, p. 52). El aprendizaje de un alumno
en un curso de investigación puede medirse por medio de varios exámenes, un
trabajo, una combinación de exámenes, trabajos y prácticas.
Cuando el investigador tiene
varias alternativas para definir operacionalmente una variable, debe
elegir la que proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor la
esencia de ella, se adecue más a su contexto y sea más precisa. Los criterios
para evaluar una definición operacional son básicamente tres: “adecuación al
contexto”, “confiabilidad” y “validez”. De ellos se hablará en el apartado
“Elaboración de los instrumentos de recolección de los datos”. Una correcta
selección de las definiciones operacionales disponibles o la creación de la
propia definición operacional están muy relacionadas con una adecuada revisión
de la literatura. Cuando ésta ha sido cuidadosa, se puede tener una gama más
amplia de definiciones operacionales para elegir o más ideas para crear una
nueva.
Ahora bien, en la
formulación de hipótesis se sugiere cómo habrán de operacionalizarse las
variables, pero es en la etapa correspondiente a la elaboración de los
instrumentos de recolección de los datos, en que se seleccionan o diseñan y
adaptan al contexto particular del estudio.
Hay
algunas variables que no requieren que su definición conceptual sea explicitada
en el reporte de investigación, porque esta definición es relativamente obvia y
compartida. El mismo título de la variable la define (por ejemplo, sexo —que es
diferente a “‘práctica sexual”—, “edad”, “ingreso”). Pero son pocas las
variables que no requieran una definición operacional para que puedan ser
evaluadas empíricamente, aun cuando en el estudio no se formulen hipótesis.
Siempre que se tengan variables, se deben definir operacionalmente.
