¿Qué es una hipótesis operativa?

La hipótesis operacional es una hipótesis de investigación donde se han definido operacionalmente todas sus variables. En otras palabras, es aquella en que se aplica a los términos de la hipótesis de investigación definiciones reductivas ya sean de manipulación o bien de medición.

Como se ha dicho, una hipótesis es una conjetura posible que se establece en forma de proposición afirmativa, en futuro simple o en condicional. Una hipótesis no se establece en forma de pregunta, como por ejemplo: ¿pueden los gansos sobrepasar los 85 km/h volando?

Existen cuatro tipos de hipótesis: hipótesis de investigación, hipótesis nula, hipótesis alternativa e hipótesis estadística.

Para lograr la operacionalización se transforma una variable en otras que tengan el mismo significado, descomponiéndolas en otras más específicas llamadas dimensiones y a su vez, traducir estas dimensiones en indicadores para permitir la observación directa.

La hipótesis, como formulación que plantea una presunta relación, se puede expresar en forma de proposición, conjetura, suposición, idea o argumento que se acepta temporalmente para explicar ciertos hechos3-6.

Simple: predice la relación que existe entre dos variables (dependiente e independiente). Un ejemplo de esta hipótesis de investigación: “Tomar jugos azucarados varias veces a la semana lleva a la obesidad”. Compleja: revisa la relación que existe entre dos o más variables (independiente y dependiente).

La hipótesis contiene tres elementos estructurales:

- Unidades de análisis: (individuos, viviendas, grupos, instituciones…) - Variables: propiedades cualitativas o cuantitativas que presentan las unidades de análisis. - Elementos lógicos: que relacionan las unidades de análisis con las variables y a estas entre sí.

Existen siete tipos diferentes de hipótesis de investigación. Una hipótesis simple predice la relación entre una única variable dependiente y una única variable independiente. Una hipótesis compleja predice la relación entre dos o más variables independientes y dependientes.

Comprobar una hipótesis significa someterla a contrastación de una realidad. Es decir, el investigador tiene que someter a prueba aquello que ha enunciado en su hipótesis, y para ello ha de establecer, mediante alguna técnica de contrastación si su hipótesis concuerda o no con los datos empíricos.

Nota

La operacionalización define el método de medición exacto utilizado y permite a otros científicos seguir exactamente la misma metodología. Un ejemplo de los peligros de la falta de operacionalización es el fracaso del Mars Climate Orbiter.

La operacionalización de conceptos es un proceso que forma parte de la investigación social cuantitativa. Mediante el mismo se seleccionan y establecen dimensiones y características que permiten especificar variables e indicadores.

La operacionalización de conceptos o variables es un proceso lógico de desagregación de los elementos más abstractos –los conceptos teóricos–, hasta llegar al nivel más concreto, los hechos producidos en la realidad y que representan indicios del concepto, pero que podemos observar, recoger, valorar, es decir, sus ...

En el contexto de un TFG, una hipótesis es una suposición o conjetura provisional que se establece al comienzo de la investigación. Se utiliza como base para la investigación y tiene el objetivo de confirmar o refutar la validez de esa suposición a medida que avanzas en tu trabajo de investigación.

La hipótesis nula (H0) es una hipótesis que el investigador trata de refutar, rechazar o anular. El 'nulo' a menudo se refiere a la visión común de algo, mientras que la hipótesis alternativa es lo que el investigador realmente piensa que es la causa de un fenómeno.

Estas son las hipótesis: respuestas supuestas a los problemas (preguntas) de investigación. Se redactan mediante oraciones afirmativas que se dirigen a responder a las preguntas de investigación. Al igual que la relación de problema y objetivo es directa y concreta, la relación de problema e hipótesis también lo es.

Tales etapas son: la observación sistemática, el planteo de hipótesis o teorías basadas en la observación, la medición, la experimentación y obtención de datos experimentales, el análisis, la comprobación de su reproducibilidad y repetibilidad, y la posibilidad de predicción de sucesos futuros en base a dichas ...

De acuerdo a los criterios de clasificación de Morán & Alvarado (2010:43-44), podemos distinguir distintos tipos de hipótesis:

Hipótesis de correlación positiva, cuando el incremento de una variable trae consigo el incremento de la otra. Por ejemplo, si los científicos que estudian la enfermedad proponen que a mayor edad de los pacientes, mayor posibilidad de muerte hay al contagiarse.

Una prueba de hipótesis es una regla que especifica cuando se puede aceptar o rechazar una afirmación sobre una población dependiendo de la evidencia proporcionada por una muestra de datos. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

Aceptar o rechazar la hipótesis nula. Si el valor p es menor que el criterio α de significancia (especificado a priori), se rechaza la hipótesis nula; en el caso contrario se acepta. Usualmente se elige α = 0.05; en el ejemplo se rechazaría la hipótesis nula.

Las recomendaciones para la formulación y prueba de hipótesis son: o Proponer conjeturas o suposiciones definidas, claras y comprobables. Es decir, que afirman relaciones definidas entre variables determinadas. o Someter las hipótesis a la contrastación rígida.

Para formular las hipótesis y el plan de trabajo, seguiremos las siguientes etapas:

Operacionalizar una variable, es definir claramente la manera como se observará y medirá cada característica del estudio.

Una tabla de variables es un objeto que agrupa varias variables. Todos los parámetros globales (que ahora se denominan variables) que utilice en la planificación de la carga de trabajo están contenidos en al menos una tabla de variables.

La operacionalización de variables se hace necesario por el grado de dificultad que representa la definición de algunas de ellas dado que corresponden a conceptos abstractos tales como: autoridad, calidad de vida, educación, riesgos biológicos, bienestar del enfermo y otros, que pueden tomar diferentes significados ...

Las variables discretas pueden medirse en cualquier escala, aunque habitualmente se medirán en escalas nominales u ordinales, mientras que las variables continuas solo pueden medirse en escalas de intervalos y de razones.