sábado, 23 de febrero de 2013


PRUEBA DE HIPÓTESIS
El proceso de prueba de hipótesis puede hacerse de dos maneras: mediante técnicas estadísticas o mediante técnicas que no requieren el empleo de la estadística.
Se ha dado en llamar investigación cuantitativa cuando se usan técnicas estadísticas y se denomina investigación cualitativa cuando no se usan técnicas estadísticas. En la actualidad se desarrolla una polémica muy intensa en torno a la validez de estas técnicas, pero parece ser que algunas variables, necesariamente deben ser estudiadas con métodos cuantitativos, porque es posible medir o cuantificar sus magnitudes o propiedades, mientras que otras variables, por su propia naturaleza, no pueden estimarse cuantitativamente, entonces se deben emplear, necesariamente, los métodos cualitativos. En muchos casos, las últimas investigaciones científico sociales se realizan integrando el análisis cuantitativo con el cualitativo, lo que permite una mejor comprensión de los fenómenos que se estudian. En lo que sigue, se explicará la metodología que emplea técnicas estadísticas.
Cuando se emplean métodos estadísticos o cuantitativos, se dispone de dos tipos de pruebas estadísticas: las paramétricas y las no paramétricas. Las pruebas paramétricas sirven para analizar eventos producidos por el azar o la suerte, mientras que las pruebas no paramétricas sirven para analizar eventos producidos por la intención, la voluntad o los propósitos. En la investigación de la conducta, campo en el que predomina la voluntad y la intención de los individuos, las hipótesis se contrastan con pruebas no paramétricas. En cambio, las pruebas paramétricas se usan cuando las hipótesis tienen que ver con situaciones en las que no actúa la voluntad o la intención de las personas, es decir, cuando los hechos se producen al azar. Es más
plausible usar pruebas paramétricas en la investigación en ciencias naturales.

4. NIVEL DE SIGNIFICACIÓN
En todo proceso de investigación cabe suponer que los eventos pueden ocurrir por causa del azar o de la intención. El problema radica en determinar cuándo un evento se produce por causas del azar o cuándo un evento se produce por causas de la intención. El nivel de significación proporciona los criterios para decidir acerca de esta situación.
El nivel de significación es el margen de tolerancia aceptable para establecer los límites, dentro de los cuales, se debe decidir si los eventos ocurren por causas del azar o por causas de la intención. El nivel de significación se expresa en términos de porcentajes. Para el caso de la investigación de la conducta el porcentaje aceptable es del 5%, lo que significa que para aceptar una hipótesis alterna tendrá que ser
necesario que los eventos sucedan en el 95% de los casos, y sólo en el 5% sucedan por causas del azar. Por ejemplo, si el investigador postula la siguiente hipótesis: el método didáctico de trabajo en equipo permite mejorar el nivel de aprendizaje de los estudiantes, y encuentra que en el grupo en el que ha aplicado la variable método didáctico de trabajo en equipo, el nivel de aprendizaje del grupo, en promedio, es 13,45, mientras que en el grupo en el que no ha aplicado dicha variable el promedio del grupo llega a 13,06, debe decidir si la diferencia entre estas dos puntuaciones, que sólo es de 0,39 centésimos, ha sido producida por la aplicación de la variable método didáctico de trabajo en equipo o simplemente ha sido producida por la casualidad o el azar. En estas situaciones, el investigador no tiene elementos de juicio para decidir si los hechos se han producido por el azar o por la aplicación de la variable, que es la situación intencionada. Como es natural, si las diferencias que halla son mínimas, cabe suponer que los hechos se producen por la
casualidad o el azar. En cambio, si las diferencias son notorias, cabe suponer que los hechos se han producido como consecuencia de la aplicación de la variable. El problema que tiene el investigador, en esta etapa del proceso, radica en establecer a qué llama pequeña diferencia o diferencia no significativa o diferencia grande o significativa. El nivel de significación es el criterio que le permite adoptar la decisión
más adecuada.
El nivel de significación también se puede expresar en términos decimales: En este caso, 5% equivale a 0,05 ya que el margen de confianza es 0,95. La suma de estas cifras da 1. En las Ciencias Sociales, el nivel de significación que generalmente se usa es de 0,05. En otras disciplinas científicas se usan niveles de significación más finos, es decir, se acepta que los hechos ocurran al azar en porcentajes menores
como por ejemplo: el 0,5%, 0,1% ó 0,01%, que en términos decimales, estos niveles de significación son del 0,005, 0,001 y 0,0001, respectivamente.
En cambio, en los estudios de opinión o de mercado, debido a que la voluntad de los sujetos es muy cambiante, se aceptan márgenes de error o niveles de significación más amplios, como por ejemplo del 10%, es decir, 0,10.

5. GRADOS DE LIBERTAD
Los grados de libertad son las posibilidades de libre variación que tienen las categorías de una variable. Si por ejemplo se debe expresar las categorías de variación de la variable rendimiento académico y se tienen los siguientes datos: matriculados 48, aprobados 41, los desaprobados ¿cuántos serán? Estos serán necesariamente 7, que es la diferencia entre estas dos cifras propuestas al azar. En este ejemplo existen tres categorías –matriculados, aprobados y desaprobados– y los grados de libertad son dos, porque 48 y 41 son cifras arbitrarias y 7 es la cifra que expresa la diferencia entre aquellas. Los grados de libertad se calculan aplicando la siguiente fórmula: gl = K–1
en este caso, gl = 3–1 = 2. Lo que significa que dadas tres categorías de variación, los grados de libertad son 2.
Tanto el establecimiento del nivel de significación como la identificación de los grados de libertad son tareas necesarias para poder interpretar los datos que se obtienen en el proceso de prueba de hipótesis. En la investigación cuantitativa, al realizar el proceso de prueba de hipótesis, se obtiene un dato, una cifra, a la que se denomina valor hallado que no tiene ningún sentido si no es comparada con otra cifra, llamada valor tabulado. Este valor tabulado, aparece en unas tablas que generalmente se publican como anexos de los libros de estadística inferencial. La tarea del investigador consiste en comparar el valor hallado, que es el que ha encontrado luego de hacer los respectivos cálculos, con el valor tabulado. En las tablas, se puede ubicar el valor tabulado identificando la intersección entre el nivel de significación y los grados de libertad previstos. De ahí que resultan muy importantes para la toma de decisiones con respecto a las hipótesis, los conceptos
de nivel de significación y grados de libertad.

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