13 diferentes tipos de hipótesis

Hay 13 tipos diferentes de hipótesis. Estos incluyen simple, complejo, nulo, alternativo, compuesto, direccional, no direccional, lógico, empírico, estadístico, asociativo, exacto e inexacto.

Una hipótesis se puede clasificar en uno o más de estos tipos. Sin embargo, algunos son mutuamente excluyentes y opuestos. Las hipótesis simples y complejas son mutuamente excluyentes, al igual que la dirección y la no dirección, y las hipótesis nula y alternativa.

A continuación, explico cada hipótesis en términos simples para principiantes absolutos. Estas definiciones pueden ser demasiado simples para algunos, pero están diseñadas para ser introducciones claras a los términos para ayudar a las personas a comprender los conceptos desde el principio en su educación sobre métodos de investigación.

Tipos de hipótesis

1. Hipótesis simple

Una hipótesis simple es una hipótesis que predice una correlación entre dos variables de prueba: una variable independiente y una dependiente.

Este es el tipo de hipótesis más fácil y directo. Simplemente necesita indicar una correlación esperada entre la variable dependiente y la variable independiente.

No es necesario predecir la causalidad (ver: hipótesis direccional). Todo lo que tendría que hacer es probar que las dos variables están vinculadas.

Ejemplos de hipótesis simples

Pregunta	Hipótesis simple
¿A las personas mayores de 50 años les gusta más la Coca-Cola que a las personas menores de 50 años?	En promedio, a las personas mayores de 50 años les gusta más la Coca-Cola que a las personas menores de 50 años.
Según los registros nacionales de datos de accidentes automovilísticos, ¿son los canadienses mejores conductores que los estadounidenses?	Los canadienses son mejores conductores que los estadounidenses.
¿Son los carpinteros más liberales que los plomeros?	Los carpinteros son más liberales que los plomeros.
¿Los guitarristas viven más que los pianistas?	Los guitarristas viven más que los pianistas.
¿Los perros comen más en verano que en invierno?	Los perros comen más en verano que en invierno.

2. Hipótesis compleja

Una hipótesis compleja es una hipótesis que contiene múltiples variables, lo que hace que la hipótesis sea más específica pero también más difícil de probar.

Puede tener múltiples variables independientes y dependientes en esta hipótesis.

Ejemplo de hipótesis compleja

Pregunta	Hipótesis compleja
¿(1) la edad y (2) el peso afectan las posibilidades de contraer (3) diabetes y (4) enfermedades del corazón?	(1) La edad y (2) el peso aumentan sus posibilidades de contraer (3) diabetes y (4) enfermedades del corazón.

En el ejemplo anterior, tenemos múltiples variables independientes y dependientes:

• Variables independientes: Edad y peso.
• Variables dependientes: diabetes y enfermedades del corazón.

Debido a que hay múltiples variables, este estudio es mucho más complejo que una simple hipótesis. Rápidamente se vuelve mucho más difícil probar estas hipótesis. Esta es la razón por la cual los investigadores de pregrado y primerizos suelen ser alentados a usar hipótesis simples.

3. Hipótesis nula

Una hipótesis nula predecirá que no habrá una relación significativa entre las dos variables de prueba.

Por ejemplo, puedes decir que “El estudio mostrará que no existe una correlación entre el matrimonio y la felicidad”.

Una buena manera de pensar en una hipótesis nula es pensar en ella de la misma manera que "inocente hasta que se demuestre lo contrario".[1]. A menos que pueda presentar evidencia de lo contrario, su hipótesis nula se mantendrá.

Una hipótesis nula también puede resaltar que una correlación será poco concluyente. Esto significa que puede predecir que el estudio no podrá confirmar sus resultados de una forma u otra. Por ejemplo, puede decir "Se predice que el estudio no podrá confirmar una correlación entre las dos variables debido a la interferencia previsible de una tercera variable".

Tenga en cuenta que su maestro puede cuestionar una hipótesis nula no concluyente. ¿Por qué llevaría a cabo una prueba que predice que no proporcionará un resultado claro? Tal vez debería echar un vistazo más de cerca a su metodología y volver a examinarla. Sin embargo, las hipótesis nulas no concluyentes poder a veces tienen mérito.

Ejemplos de hipótesis nulas

Pregunta	Hipótesis nula (H0)
¿A las personas mayores de 50 años les gusta más la Coca-Cola que a las personas menores de 50 años?	La edad no tiene efecto sobre la preferencia por Coca-Cola.
¿Son los canadienses mejores conductores que los estadounidenses?	La nacionalidad no tiene ningún efecto sobre la capacidad de conducción.
¿Son los carpinteros más liberales que los plomeros?	No existe una diferencia estadísticamente significativa en las opiniones políticas entre carpinteros y plomeros.
¿Los guitarristas viven más que los pianistas?	No existe una diferencia estadísticamente significativa en la esperanza de vida entre guitarristas y pianistas.
¿Los perros comen más en verano que en invierno?	La época del año no tiene ningún efecto sobre el apetito de los perros.

4. Hipótesis alternativa

Una hipótesis alternativa es una hipótesis que es otra cosa que no sea la hipótesis nula. Refutará la hipótesis nula.

Usamos el símbolo H_A o H₁ para denotar una hipótesis alternativa.

Las hipótesis nula y alternativa generalmente se usan juntas. Diremos que la hipótesis nula es el caso en el que no existe una relación entre dos variables. La hipótesis alternativa es el caso en que no es una relación entre esas dos variables.

La siguiente afirmación siempre es verdadera: H₀ ≠ h_A.

Tomemos el ejemplo de la hipótesis: "¿Comer avena antes de un examen afecta los puntajes de las pruebas?"

Aquí podemos tener dos hipótesis:

• Hipótesis nula (H₀): “Comer avena antes de un examen no afecta los puntajes de las pruebas”.
• Hipótesis alternativa (H_A): “Comer avena antes de un examen afecta los puntajes de las pruebas”.

Para que la hipótesis alternativa sea cierta, todo lo que tenemos que hacer es refutar la hipótesis nula para que la hipótesis alternativa sea verdadera. No necesitamos una predicción exacta de la cantidad de avena que afectará los puntajes de las pruebas o incluso si el impacto es positivo o negativo. Siempre que se demuestre que la hipótesis nula es falsa, se demostrará que la hipótesis alternativa es verdadera.

5. Hipótesis compuesta

Una hipótesis compuesta es una hipótesis que no predice los parámetros exactos, la distribución o el rango de la variable dependiente.

A menudo, predeciríamos un resultado exacto. Por ejemplo: “Los hombres de 23 años miden en promedio 189 cm de altura”. Aquí, estamos dando un parámetro exacto. Entonces, la hipótesis no es compuesta.

Pero, a menudo, no podemos exactamente hipotetizar algo. Asumimos que algo sucederá, pero no estamos exactamente seguros de qué. En estos casos, podríamos decir: “Los hombres de 23 años son no en promedio 189cm de altura.”

No hemos establecido un rango de distribución o parámetros exactos de la estatura promedio de los hombres de 23 años. Entonces, hemos introducido una hipótesis compuesta en lugar de una exacto hipótesis.

En general, una hipótesis alternativa (discutida anteriormente) es compuesta porque se define como cualquier cosa excepto la hipótesis nula. Este 'cualquier cosa excepto' no define parámetros o distribución, y por lo tanto es un ejemplo de una hipótesis compuesta.

6. Hipótesis direccional

Una hipótesis direccional hace una predicción sobre la positividad o negatividad del efecto de una intervención antes de que se realice la prueba.

En lugar de ser agnóstico acerca de si el efecto será positivo o negativo, nomina la direccionalidad del efecto.

A menudo llamamos a esto una hipótesis de una cola (en contraste con una hipótesis de dos colas o no direccional) porque, al mirar un gráfico de distribución, estamos hipotetizando que los resultados se inclinarán hacia una cola particular en el gráfico: ya sea el positivo o el negativo.

Ejemplos de hipótesis direccionales

Pregunta	Hipótesis direccional
¿Agregar una carga de 10c a las bolsas de plástico en las tiendas de comestibles genera cambios en la aceptación de las bolsas reutilizables?	Agregar una carga de 10c a las bolsas de plástico en las tiendas de comestibles conducirá a una aumentar en la captación de bolsas reutilizables.
¿La Renta Básica Universal influye en los salarios de los trabajadores minoristas?	Renta Básica Universal ejerce una presión ascendente sobre salarios de los trabajadores minoristas.
¿El clima lluvioso afecta la cantidad de ejercicio de intensidad moderada a alta que las personas hacen por semana en la ciudad de Vancouver?	Clima lluvioso disminuye la cantidad de ejercicio de intensidad moderada a alta que la gente hace por semana en la ciudad de Vancouver.
¿La introducción de fluoruro en el sistema de agua de la ciudad de Austin afecta el número de visitas al dentista per cápita por año?	Introducción de fluoruro al sistema de agua en la ciudad de Austin disminuye el número de visitas dentales per cápita por año?
¿Dar premios de chocolate a los niños durante el tiempo de estudio por respuestas positivas afecta los puntajes de las pruebas estandarizadas?	Dar a los niños recompensas de chocolate durante el tiempo de estudio por respuestas positivas aumenta puntajes de exámenes estandarizados.

7. Hipótesis no direccional

Una hipótesis no direccional no especifica la dirección prevista (por ejemplo, positividad o negatividad) del efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente.

Estas hipótesis predicen un efecto, pero no llegan a decir cuál será ese efecto.

Una hipótesis no direccional es similar a las hipótesis compuestas y alternativas. Los tres tipos de hipótesis tienden a hacer predicciones sin definir una dirección. En una hipótesis compuesta, no se hace una predicción específica (aunque se puede indicar una dirección general, por lo que la superposición no es completa). Para una hipótesis alternativa, a menudo predices que el par será todo menos la hipótesis nula, lo que significa que podría ser más o menos que H₀ (o en otras palabras, no direccional).

Convirtamos las hipótesis direccionales anteriores en hipótesis no direccionales.

Ejemplos de hipótesis no direccionales

Pregunta	Hipótesis no direccional
¿Agregar una carga de 10c a las bolsas de plástico en las tiendas de comestibles genera cambios en la aceptación de las bolsas reutilizables?	Agregar una carga de 10c a las bolsas de plástico en las tiendas de comestibles conducirá a un cambiar en la captación de bolsas reutilizables.
¿La Renta Básica Universal influye en los salarios de los trabajadores minoristas?	Renta Básica Universal afectará salarios de los trabajadores minoristas.
¿El clima lluvioso afecta la cantidad de ejercicio de intensidad moderada a alta que las personas hacen por semana en la ciudad de Vancouver?	Clima lluvioso afectará la cantidad de ejercicio de intensidad moderada a alta que la gente hace por semana en la ciudad de Vancouver.
¿La introducción de fluoruro en el sistema de agua de la ciudad de Austin afecta el número de visitas al dentista per cápita por año?	Introducción de fluoruro al sistema de agua en la ciudad de Austin afectará el número de visitas dentales per cápita por año?
¿Dar premios de chocolate a los niños durante el tiempo de estudio por respuestas positivas afecta los puntajes de las pruebas estandarizadas?	Dar a los niños recompensas de chocolate durante el tiempo de estudio por respuestas positivas afectará puntajes de exámenes estandarizados.

8. Hipótesis lógica

Una hipótesis lógica es una hipótesis que no se puede probar, pero tiene alguna base lógica que sustenta nuestras suposiciones.

Estos se usan más comúnmente en filosofía porque las preguntas filosóficas a menudo son incomprobable y por lo tanto debemos confiar en nuestra lógica para formular teorías lógicas.

Por lo general, nos gustaría convertir una hipótesis lógica en una empírica a través de pruebas si tuviéramos la oportunidad. Desafortunadamente, no siempre tenemos esta oportunidad porque la prueba es demasiado compleja, costosa o simplemente poco realista.

Aquí hay unos ejemplos:

• Antes de la década de 1980, se planteó la hipótesis de que el Titanic llegó a su lugar de descanso en 41° N y 49° W, según la hora en que se hundió el barco y la supuesta trayectoria del barco a través del Océano Atlántico. Sin embargo, debido a la profundidad del océano, fue imposible probarlo. Así, la hipótesis era simplemente una hipótesis lógica.
• Los dinosaurios estrechamente relacionados con los caimanes probablemente tenían escamas verdes porque los caimanes tienen escamas verdes. Sin embargo, como todos están extintos, solo podemos confiar en la lógica y no en datos empíricos.

9. Hipótesis empírica

Una hipótesis empírica es lo contrario de una hipótesis lógica. Es una hipótesis que actualmente se está probando mediante análisis científicos. También podemos llamar a esto una 'hipótesis de trabajo'.

Podemos separar la investigación en dos tipos: teórica y empírica. La investigación teórica se basa en la lógica y los experimentos mentales. La investigación empírica se basa en pruebas que pueden verificarse mediante la observación y la medición.

Entonces, una hipótesis empírica es una hipótesis que puede y será probada.

Aquí hay unos ejemplos:

• Aumentar el salario de los meseros de los restaurantes aumenta la retención del personal.
• Agregar 1 libra de maíz por día a la dieta de las vacas disminuye su vida útil.
• Los hongos crecen más rápido a 22 grados centígrados que a 27 grados centígrados.

Cada una de las hipótesis anteriores se puede probar, haciéndolas empíricas en lugar de solo lógicas (también conocidas como teóricas).

10. Hipótesis estadística

Una hipótesis estadística utiliza modelos estadísticos representativos para sacar conclusiones sobre poblaciones más amplias.

Requiere el uso de conjuntos de datos o muestras representativas cuidadosamente seleccionadas para que la inferencia estadística pueda extraerse a través de un conjunto de datos más grande.

Este tipo de investigación es necesaria cuando es imposible evaluar todos los casos posibles. Imagínese, por ejemplo, si quisiera determinar si los hombres son más altos que las mujeres. Sería incapaz de medir la altura de todos los hombres y mujeres del planeta. Pero, al realizar suficientes muestras aleatorias, podría predecir con alta probabilidad que los resultados de su estudio se mantendrían estables en toda la población.

Tendría razón si supusiera que casi todos los estudios de investigación cualitativos realizados en entornos académicos hoy involucran hipótesis estadísticas.

Ejemplos de hipótesis estadísticas

• Proporción sexual humana. El ejemplo de hipótesis estadística más famoso es el del estudio de caso de sexo al nacer de John Arbuthnot en 1710. Arbuthnot usó datos de nacimiento para determinar con alta probabilidad estadística que hay más nacimientos de hombres que de mujeres. Llamó a esto divina providencia, y hasta el día de hoy, sus hallazgos siguen siendo ciertos: nacen más hombres que mujeres.
• Señora probando té. Un estudio de 1935 realizado por Ronald Fisher involucró a una mujer que creía que podía saber si la leche se agregaba antes o después del agua a una taza de té. Fisher le dio 4 tazas en las que una tenía leche colocada al azar antes del té. Repitió la prueba 8 veces. La señora estaba en lo correcto cada vez. Fisher descubrió que tenía una probabilidad de 1 en 70 de obtener las 8 pruebas correctas, lo cual es un resultado estadísticamente significativo.

11. Hipótesis asociativa

Una hipótesis asociativa predice que dos variables están vinculadas pero no explora si una variable impacta directamente sobre la otra variable.

Comúnmente nos referimos a esto como "correlación no significa causalidad". El hecho de que haya muchas personas enfermas en un hospital no significa que el hospital enfermó a las personas. Algo está sucediendo allí que está causando el problema (las personas enfermas acuden en masa al hospital).

Entonces, en una hipótesis asociativa, observa la correlación entre una variable independiente y una dependiente, pero no hace una predicción sobre cómo interactúan las dos. Te detienes antes de decir una cosa causas otra cosa.

Ejemplos de hipótesis asociativas

• Personas enfermas en el hospital. Podría realizar un estudio con la hipótesis de que los hospitales tienen más personas enfermas que otras instituciones de la sociedad. Sin embargo, no creas la hipótesis de que los hospitales causaron la enfermedad.
• Los piojos te hacen saludable. En la Edad Media, se observó que las personas enfermas no solían tener piojos en el cabello. La conclusión inexacta fue que los piojos no solo eran un signo de salud, sino que hacían que las personas estuvieran sanas. En realidad, aquí hubo una asociación, pero no causalidad. El caso era que los piojos eran sensibles a la temperatura corporal y huían de los cuerpos que tenían fiebre.

12. Hipótesis causal

Una hipótesis causal predice que dos variables no solo están asociadas, sino que los cambios en una variable causa cambios en otro.

Una hipótesis causal es más difícil de probar que una hipótesis asociativa porque la causa debe probarse definitivamente. Esto a menudo requerirá repetir las pruebas en entornos controlados con los investigadores manipulando la variable independiente o el uso de grupos de control y efectos placebo.

Si tuviéramos que tomar el ejemplo anterior de piojos en el cabello de las personas enfermas, los investigadores tendrían que poner piojos en el cabello de las personas enfermas y ver si las hacía más saludables. Los investigadores probablemente observarían que los piojos huirían del cabello, pero la enfermedad permanecería, lo que conduciría a un hallazgo de asociación pero no de causalidad.

Ejemplos de hipótesis causales

Pregunta	Hipótesis de causalidad	Hipótesis de correlación
¿El matrimonio causa calvicie entre los hombres?	El matrimonio causa estrés que conduce a la pérdida del cabello.	El matrimonio se produce a una edad en que los hombres comienzan a perder la calvicie de forma natural.
¿Cuál es la relación entre las drogas recreativas y la psicosis?	Las drogas recreativas causan psicosis.	Las personas con psicosis toman medicamentos para automedicarse.
¿Las ventas de helados conducen a un aumento de los ahogamientos?	Las ventas de helados provocan un aumento de los ahogamientos.	Las ventas de helados alcanzan su punto máximo durante el verano, cuando más personas nadan y, por lo tanto, se producen más ahogamientos.

13. Hipótesis exacta vs. inexacta

En aras de la brevedad, he emparejado estas dos hipótesis en un solo punto. La realidad es que ya hemos visto estos dos tipos de hipótesis en juego.

Una hipótesis exacta (también conocida como hipótesis puntual) especifica una predicción específica, mientras que una hipótesis inexacta asume un rango de valores posibles sin dar un resultado exacto. como Helwig^[2] argumenta:

“Una hipótesis 'exacta' especifica los valores exactos de los parámetros de interés, mientras que una hipótesis 'inexacta' especifica un rango de valores posibles para los parámetros de interés”.

En general, una hipótesis nula es una hipótesis exacta, mientras que las hipótesis alternativas, compuestas, direccionales y no direccionales son todas inexactas.

Conclusión

Esta es información introductoria que es básica y, de hecho, bastante simplificada para principiantes absolutos. Vale la pena realizar más investigaciones independientes para obtener un conocimiento más profundo de los métodos de investigación y cómo realizar un estudio de investigación eficaz. Y si estás en estudios de educación, no te pierdas mi lista de las mejores ideas de tesis de estudios de educación.

notas al pie

[1] https://jnnp.bmj.com/content/91/6/571.resumen

[2] http://users.stat.umn.edu/~helwig/notes/SignificanceTesting.pdf