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HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS

En cualquier estudio sobre la realidad educativa, el investigador se plantea interrogantes a los que trata de dar respuesta o temas de interés sobre los que pretende incrementar su conocimiento. En la indagación sobre esos interrogantes, el investigador formula hipótesis, que no son ano posibles soluciones o respuestas a los problemas planteados. Tales hipótesis permanecerán en el terreno de la conjetura hasta tanto no sean comprobadas.

La estadística permite comprobar hipótesis científicas a partir de los datos recogidos sobre .un problema, pero para ello es necesario que tales hipótesis sean formuladas en términos estadísticos. Es decir, las hipótesis científicas tienen que ser operativizadas previamente, expresadas en forma de afirmaciones acerca de parámetros. Por tanto, en una prueba de decisión estadística no contrastamos directamente las hipótesis científicas, sino que trabajamos con hipótesis estadísticas que son una traducción de aquéllas. Tras comprobar la hipótesis estadística, podemos inferir que la hipótesis científica queda validada.

Las hipótesis estadísticas son proposiciones acerca de parámetros de la población (media, proporciones, varianza, diferencia de medias, etc.) o de su distribución. Cuando llevamos a cabo una prueba estadística, estamos trabajando con una hipótesis nula, que simbolizamos por H0. Junto a ésta, consideramos la hipótesis alternativa, opuesta a la anterior, que queda simbolizada por H1. Veamos en qué consisten cada una de ellas:

a) Hipótesis nula (H0). Generalmente, niega la hipótesis científica que queremos someter a contraste. Por ejemplo, puede afirmar que no existe una relación entre variables; que no se dan diferencias entre determinados grupos o que no existen diferencias entre dos distribuciones, atribuyendo al azar cualquier posible relación o diferencia observada,

b) Hipótesis alternativa (H1). Toda hipótesis nula va siempre acompaña da de una hipótesis alternativa, la cual afirmaría que las relaciones, las diferencias, etc. observadas no son debidas al azar y, por tanto, resultan estadísticamente significativas.

Puesto que cada una de estas hipótesis afirma lo contrario que la otra es incompatible que ambas sean ciertas. Por tanto, si llegamos a la conclusión de que la hipótesis nula no se cumple, podremos afirmar que se cumple la hipótesis alternativa. Y a la inversa, si mantenemos la hipótesis nula, tendremos que considerar que la hipótesis alternativa no se cumple. En general, la hipótesis científica queda confirmada cuando rechazamos la hipótesis nula y consiguientemente aceptamos una hipótesis alternativa.

En definitiva, las pruebas de significación estadística o pruebas de decisión tienen como función el contrastar la verdad o falsedad de la hipótesis nula. Ahora bien, la hipótesis nula no es más que un medio del que nos valemos para comprobar la hipótesis alternativa, ya que si conseguimos rechazar la hipótesis nula estaremos aceptando la hipótesis alternativa.

Vamos a ilustrar estos conceptos con un ejemplo que nos servirá a lo largo de este capítulo, cuando vayamos abordando los diferentes aspectos de un contraste estadístico. Supongamos que un investigador educativo está interesado en estudiar el problema de la atención en los alumnos del primer ciclo de Educación Primaria, y plantea la hipótesis de que el nivel de atención varía en función del sexo de los alumnos. Es decir, su hipótesis científica, podría plantearse en los siguientes términos:

Hcientífica: Los alumnos y las alumnas de primer ciclo de Educación Primaria presentan diferentes niveles de atención, medidos por el Test de Atención en Educación Primaria.

Sin embargo, esta hipótesis no es directamente comprobable, a no ser que la operativicemos en términos estadísticos. Si reflexionamos acerca de esta hipótesis, resulta claro que podríamos comprobarla averiguando si hay diferencias entre los resultados de aplicar el test a un grupo de alumnos y a un grupo de alumnas, ambos considerados muestras de las respetivas poblaciones de alumnos y alumnas. Pero ¿cómo podríamos decir que un grupo es diferente a otro? Lo normal sería que algunos sujetos del primer grupo superen a los del segundo, y que otros en cambio estén por debajo. Un modo para determinar si existen diferencias entre las puntuaciones de los dos grupos puede ser recurrir a alguna medida de tendencia central que resuma en una puntuación única la información de todos los sujetos, como por ejemplo la media aritmética. Si comparamos las medias alcanzadas en ambos grupos, podremos tener una idea acerca de la similitud o disimilitud de los niveles de atención en alumnos y alumnas. A partir de estas consideraciones, podremos plantear las hipótesis estadísticas. Si denominamos a la población de niños A y la población de niñas B, las medias de ambas poblaciones serán respectivamente µa y µb. las hipótesis nula, alternativa quedarían formuladas del modo siguiente:

H0: µa = µb

H1: µb ≠ µb

Es decir, nuestra hipótesis nula establecería que no hay diferencias entre el parámetro media para los alumnos en la variable atención y el parámetro media de las alumnas en esa misma variable. Por el contrario, la hipótesis alternativa plantearía que existen diferencias entre las medias poblacionales de los alumnos y las alumnas.

Copyright 2007, Autores y Colaboradores. Cite/attribute Resource. page_58. (2008, September 16). Retrieved December 22, 2014, from ocwus Web site: http://ocwus.us.es/metodos-de-investigacion-y-diagnostico-en-educacion/analisis-de-datos-en-la-investigacion-educativa/Bloque_II/page_58.htm. Esta obra se publica bajo una licencia Creative Commons License. Creative Commons License