CARACTERISTICAS DE LAS VARIABLES

          CARACTERISTICAS DE LAS VARIABLES

Las variables como entidades empíricas del problema de investigación presentan un conjunto de características significativas tales como:

a.    Están contenidas esencialmente en el título, el problema, el objetivo y las respectivas hipótesis de la investigación. En virtud de ello es que no se puede agregar nuevas variables de las que ya existen en los ítems mencionados.

b.    Son aspectos que cambian o adoptan distintos valores. Esto significa que las variables al ser medidas y observadas expresan diferencias entre los rasgos, cualidades y atributos de las unidades de análisis.

c. Son enunciados que expresan rasgos característicos de los problemas medibles empíricamente. Estas variables en la práctica social pueden ser medidas y observadas con instrumentos convencionales, en mérito de que contienen rasgos, propiedades y cualidades.

d. Son susceptibles de descomposición empírica. Dicho de otro término, que las variables pueden desagregarse en indicadores, índices, subíndices e ítems.

A reglón seguido, consideramos algunas variables con cierta particularidad que adquieren distintos valores y presentan particularidades que es necesario precisar; variables de dos valores denominados dicotómicas. Ejemplo: existencia: vivo o muerto; sexo: masculino o femenino; resultado de evaluación: aprobado o desaprobado. Y las que presentan más de dos variables, situación social, servicios básicos, estado civil, grado de instrucción, relaciones familiares y entre otros.

 

 

LAS VARIABLES Y SU OPERACIONALIZACION

LAS VARIABLES Y SU OPERACIONALIZACIÓN

Al reflexionar sobre el tema, señalamos que las variables se definen como aspectos o características cuantitativas o cualitativas, que son objeto de búsqueda respecto a las unidades de análisis. El término variable, se utiliza para designar cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra.

Al respecto, Kerlinger (1996) manifiesta que los científicos llaman vagamente variables a los constructos o propiedades que estudian, clase social, educación, sexo, productividad ocupacional, productividad organizacional, religión aptitud verbal, preferencia política, desarrollo político entre otros. Estos son variables importantes en sociología, psicología y educación, es decir, que una variable es una propiedad que adquiere distintos valores. Diciendo esto en forma redundante, una variable es algo que varía[1].

En consecuencia, las variables como aspectos de los problemas de investigación en virtud del cual asumen distintos valores, por ello deben definirse tanto conceptual como operacionalmente.

1)      Definición conceptual de las variables

Son definiciones de diccionario o de libros especializados y cuando describen la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno se les denomina "definiciones reales". La definición conceptual o nominal básicamente constituye una abstracción articulada en palabras para facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación. Estas se originan en los objetivos de la investigación, donde se identificarán las acciones que proponen los objetivos, es el concepto de la variable misma[2].

Por lo tanto, consideramos que la definición conceptual es un elemento del proceso de investigación científico, en que un concepto específico se define como ocurrencia mensurable –que se puede medir-. Básicamente le da el significado del concepto. Desde nuestra perspectiva esta definición permite al investigador tener una idea clara de lo que es conceptualmente la variable que representa al hecho que se investiga.

2)      Definición operacional de las variables

Es el proceso mediante el cual se establecen los procedimientos empíricos que permiten la obtención de datos de la realidad para verificar las hipótesis y solucionar el problema.

Estas definiciones incluyen lo siguiente:

• Determinación de los indicadores que permitan medir a la variable, en caso de que esto no puede hacerse directamente. Se requiere cuando la variable es cualitativa o tiene un carácter muy general, si la variable es cuantitativa, generalmente no es necesario, puesto que se puede medir directamente.
• Definición de las técnicas e instrumentos que permitan obtener la información sobre las variables e indicadores. Por ejemplo: entrevistas, cuestionarios, análisis de documentos, recolección de estadística, observación, experimentación entre otros. 

En consecuencia, es aquella que permite observar y medir la manifestación empírica de las variables, en otras palabras, es la definición por desagregación o por descomposición de las variables en sus referentes empíricos, mediante un proceso de deducción, es decir de lo más general a lo más específico[3]. En efecto, constituye un conjunto detallado de instrucciones que permitirán clasificar a las unidades de análisis de manera inequívoca.    

Por lo tanto, sostenemos que se trata de describir cuidadosamente los criterios de evaluación y medición de la información que se recoja. Consiste en explicar el tratamiento o procedimiento matemático que se dará a la información que se obtenga de cada variable.

3)      Definición instrumental de las variables

En este ítem se aclara como se estudiará la variable que se acaba de definir, los medios o instrumentos para recoger la información. En mérito de ello se deben definirse y elaborarse los instrumentos y medios con que se recolectará la información. Los instrumentos nacen de las variables y de los objetivos. Nunca deberá elaborarse un instrumento sin tener definida la variable o variables.

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[1] Kerlinger, F. (1996). Investigación del comportamiento. Mexico: Mc Graw-Hill, p. 31.

[2] MailxMail.com (2009) Tesis de grado. Metodología de la investigación (Curso en línea) disponible en: http://www.mailxmail.com/curso-tesis-investigacion/variables-operacionalizacion. (Consulta: 2013, abril 28)

[3] Carrasco, Sergio. (2008). Metodología de la Investigación Científica. Lima: editorial San Marcos, p. 220. 

CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN

         CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES

Desde la perspectiva de Ander (1982), sugiere agrupar teniendo en cuenta a su naturaleza y características en: cualitativas y cuantitativas; continuas y descontinuas; dependientes e independientes; exploratorias o externas y generales; intermedias y empíricas[1].

a.       Según su naturaleza

Se clasifican en variables cuantitativas y cualitativas.

Variables cuantitativas: son aquellas que cuyos valores al ser medidos pueden expresarse numéricamente y en diversos grados.

Variables cualitativas: estas son llamadas con este nombre porque son susceptible a la variación cualitativa, en efecto su medición no puede ser expresada numéricamente. Ejemplos: Género: masculino y femenino; calidad de producto: excelente, bueno malo; actividades preferidas: lectura, tv, cine, futbol etcétera.

Consecuentemente las variables cuantitativas se subdividen en dos:

Variables continuas

Estos tienen la particularidad de asumir cualquier valor numérico y que pueden cambiar en   cualquier cantidad. Ejemplo: el tiempo, la distancia, el peso, etc. Se nos ocurre que “x las tallas de las niñas”. Supongamos que la niña A mide 1.60 m y la niña B mide 1.54 m. ¿Cuántos valores posibles de X hay entre 1.54 y 1.60? Aquí puede verse intuitivamente que cuando se toma dos valores posibles cualquiera por más cercanos que estos sean, supongamos 1.56 y 1.57, se aprecia que entre ambos siempre hay valores posibles de diferencia. Puede ser 1.561; 1.562; 1.563; etcétera. Entonces la cuestión es que no hallamos ruptura, sino una continuidad.

Variables discontinuas

Desde luego, otros investigadores denominan discretas, que según Pick y López (2002) sus valores se interrumpen o separan[2]. Por ejemplo. Sea X el número de buses del Metropolitano. Aquí no se admite hablar de ½ o ¼ de bus. La variable discontinua representa valores enteros.

b.      Según a su dominio

Variables Independientes: tiene el dominio causal, es la variable que se presume que es la que causa o afecta a la otra en los resultados. Que según Pino (2010) variable independiente es aquella que el experimentador modifica a voluntad para averiguar si sus modificaciones provocan o no cambios en las otras variables. Recuerde que la variable dependiente es la que toma valores diferentes en función de las modificaciones que sufre la variable independiente[3]. En consecuencia, la variable independiente ejerce influencia o causan efecto en otras variables llamadas dependientes, y son las que permiten explicar a éstas. Además, son aquellas que dentro de la relación causal que propone una hipótesis, se determinan como causas. Estas variables en un experimento, son manipuladas por el experimentador: la finalidad de este control directo es ver si genera cambios en la otra variable relacionada. 

Variables Dependientes: actúa como efecto de una causa que ejerce coerción. Cabe precisar que éstas designan las variables a explicar, los efectos o resultados respecto a los cuales hay que buscar un motivo o razón de ser. De manera que podemos denominar variable efecto o condicionada, es aquella que es afectada por la presencia o acción de la variable independiente en los resultados. Son las que el estudioso observa o mide, el propósito de esta observación es determinar si la variable independiente ha generado o no los cambios anunciados en las hipótesis. 

Variable interviniente: Es aquella que participa con la variable independiente condicionando a la dependiente. Se interpone entre la independiente y dependiente; esta variable no es objeto de estudio y de exploración, pero que al presentarse puede efectuar, de ahí que se llama también variable interviniente o interferente.    

c.       Según su amplitud

Variables Individuales: las unidades de observación son los individuos.

Variables Colectivos: las unidades de observación son colectivos, conjunto o grupos (Estados, universidades, empresas entre otros).

d.      Según su nivel de abstracción

Variables generales

Son las que componen el problema y la hipótesis de investigación y presentan características complejas, dicho de otra forma, tienen aspectos, dimensiones, áreas, antes de los indicadores. Por esta razón no son medibles directamente, sino luego de descomponerlas en sus respectivos niveles.

Variables intermedias

Como hemos visto hasta ahora estas variables se refieren a aquellos que se aproximan más a la realidad fáctica y presentan aspectos parciales de las variables generales.

Variables empíricas

Es importante destacar que estos tipos de variables tienen la particularidad de ser medibles directamente, es decir son observables mediante los instrumentos técnicos diseñados por el investigador.

e.       Según carácter de las escalas

Variables Nominales: comprenden la distención de diversas categorías ningún orden ni jerarquía entre ellas.

Variables Ordinales: estos tipos de variables implican orden entre sus categorías. Ejemplo: calidad de desempeño (Excelente, bueno malo, regular, malo, pésimo).

Variables Cardinales: entre las cuales, a su vez, pueden distinguir entre:

Variable de Intervalo: supone a la vez orden y grado de distancia iguales entre las diversas categorías cuantitativas. Ejemplos: temperatura, intensidad de sismo. El inicio (cero) es arbitrario.

Variables de Razón: comprende a la vez todos estos aspectos: distención, orden, distancia y origen único natural. Ejemplo: edad, peso de la persona etcétera.

 

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[1] Ander, Ezequiel. (1982) Técnicas de investigación social. Buenos Aires: Editorial Humanitas.

[2] Pick, A. y López, A. (2002) Cómo investigar en ciencia sociales. México: Trillas. P. 33.

[3] Pino, Raúl. (2010). Metodología de la Investigación. Lima: Editorial San Marco, p. 134.

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS EN UNA TESIS

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS

Las hipótesis científicas deben ser sometidas a prueba empírica, para tomar una decisión con relación a ellas (rechazarlas o aceptarlas), de acuerdo a lo que el estudioso observe en la realidad. En hipotético caso no se aceptarán, esto no implica que la investigación no tenga sentido. Este hallazgo de no cumplimiento de lo predicho en la hipótesis, en el contexto de una investigación, al igual que su comprobación, incrementa el conocimiento.

En virtud de lo expuesto arriba, el contraste de las hipótesis requiere del cumplimiento de las siguientes etapas:

1)            Deducción de consecuencias observables.

La mayoría de las hipótesis se formulan en términos abstractos, es decir, no observables directamente. No obstante, para ponerlas a prueba, se deben vincular estos términos abstractos con referentes de la experiencia. Al hacer este proceso deductivo, generalmente, se deben efectuar operaciones empíricas como disponer o construir un instrumento medición, que especifican las operaciones necesarias para poder observar el fenómeno. Esta especificación que implica la operación aludida, se conoce como definición operacional[1].

2)            Confrontación con la experiencia.

Básicamente esta etapa consiste en la confrontación con la experiencia, mediante la observación, experimentación u otro método. En esta etapa son primordiales las características del diseño del estudio y de los instrumentos de recolección de datos que se apliquen.

3)           Inferencia.

En esta etapa, una vez recolectada la información, se debe tomar una decisión respecto a la hipótesis, sobre la base de la interpretación de los datos analizados. Si los datos coinciden con lo enunciado por la hipótesis, se dice que éstos la apoyan y, en efecto, se decide aceptarla como verdadera. Sin embargo, esta decisión se toma con una probabilidad de error, ya que los datos provienen de una muestra de la realidad, que podría estar considerando solo aspectos parciales, y por ende constituir una porción sesgada de la misma.  Por otro lado, si la mayoría de las deducciones o consecuencias de las hipótesis no se cumplen, las evidencias nos llevan a rechazar la hipótesis, lo que constituye en sí mismo un conocimiento relevante e interesante.

 

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[1] Se sabe que una definición operacional, a través de un proceso del cual el investigador explica detalladamente la especificación de los tipos de valores de las variables (cualitativos o cuantitativos) y los cálculos realizados para obtener los valores de las variables (indicadores) en el caso que fueran cuantitativas, en términos de los métodos particulares que se usarán para medirla, en el contexto de la investigación en cuestión. Así por ejemplo la inteligencia podría definirse operacionalmente como las respuestas, expresadas en los puntajes que se obtengan, de la aplicación de una determinada prueba de inteligencia (o “test”). Recuerde que la operacionalización es un proceso que varía de acuerdo al tipo de investigación y su diseño.

REQUISITOS EN LA ELABORACIÓN DE HIPÓTESIS

REQUISITOS DE HIPÓTESIS EN UNA INVESTIGACIÓN

Según Tamayo (2012) (citado de Arias Galicia 1971, p.30) pueden formularse hipótesis a diestra y siniestra, siempre en cuando sirvan de cimiento a la investigación, de lo contrario corre el peligro de que la investigación se derrumbe, en consecuencia, las hipótesis deben:

a)      Establecer las variables a estudiar, es decir especificar las variables a estudiar, fijarles límites.

b)      Establecer relaciones entre variables, vale decir, la hipótesis debe ser especificada de modo que sirva de base a interferencias que nos ayuden a decidir se explica o no los fenómenos observados. Se requiere que las hipótesis establezcan relaciones cuantitativas entre variables.

c)      Mantener la consistencia entre hechos e hipótesis, puesto que estos se cimientan, al menos en parte, sobre hechos ya conocidos en el campo de estudio. En efecto las hipótesis no deben establecer implicaciones contradictorias o inconscientes con lo ya verificado en forma objetiva. Debe establecerse un todo armónico entre hipótesis y hechos.

Según Carrasco Díaz[1][1] los requisitos de Hipótesis son los siguientes:

·         Enunciarse afirmativamente

·         Poseer estrecha relación con el problema y el objetivo de investigación

·         Tener como base teorías preexistentes

·         Tener claridad, precisión y coherencia

·         Poseer delimitación temporal y especial

·         Ser operacionables o desagregables

·         Ser susceptibles de verificación empírica

·         Poseer carácter general

·         Relación entre variables, en las investigaciones no descriptivas

En consecuencia, en primer término, debe ser clara, es decir, que no debe contener palabras ambiguas o poco definidas. Los elementos de estudio se deben definir de forma concreta y clara. En ese sentido, los términos abstractos no son adecuados, puesto que no podrán comprobarse objetivamente.

Asimismo, debe ser verificable, es decir, que las variables se deben definir de manera operacional, o sea que, de forma que se puedan medir y controlar, para que otros investigadores puedan refutar o corroborar la investigación. En efecto, en una investigación toda hipótesis debe estar sujeta a referencias y a una contrastación empírica.

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[1] Carrasco, S. 2012. Metodología de Investigación Científica. Lima: Editorial San Marcos, p. 208.

CLASIFICACIÓN DE HIPÓTESIS EN UNA INVESTIGACIÓN

CLASIFICACIÓN DE HIPÓTESIS

1.1.        Hipótesis General

Es cuando trata de responder de forma amplia a las dudas que el investigador tiene acerca de la relación que existe entre los variables.

1.2.        Hipótesis Específica

Son aquellas hipótesis que se derivan de la general, estas tratan de concretizar a la hipótesis general y hace explícitas las orientaciones concebidas para resolver la investigación.

1.3.        Hipótesis Estadística

En el campo de aprovechamiento y utilización de la estadística, las decisiones se toman constantemente sobre determinadas hipótesis. La eficiencia de los procesos de producción y las campañas publicitarias se basan en criterios numéricos, y tales hipótesis se expresan en función de medidas estadísticos.  En el análisis de todo problema de investigación, la contrastación de una hipótesis dada se efectúa rechazando o aceptando la hipótesis nula. Cuando se investiga fenómenos que obedecen a leyes estadísticas se busca establecer relaciones numéricas bastante regulares, siendo más representativa esta regularidad cuando mayor es el número de fenómenos o la población –el alcance de carácter cuantitativo-, perdiendo cierta validez el criterio estadístico cuando la muestra tiende a ser poco significativa desde una perspectiva numérica. En efecto las hipótesis estadísticas son las hipótesis nulas y alternas.

1.4.        Hipótesis Nula

La hipótesis nula se usa en todo estudio, siendo aquella en la que se constituye que no existen diferencias significativas y por ende se define como la opuesta a la hipótesis estadística alterna. Es la que se contrasta estadísticamente, en los supuestos que los eventos corresponden por definición a una misma población. Por ejemplo: un estudioso se propone verificar una hipótesis, la cual sustenta que la práctica de ajedrez incrementa el rendimiento escolar de los alumnos de escuela inicial. Para lo cual, divide al azar una muestra de niños en dos grupos: el primer grupo se llamará experimental, por lo tanto, recibirá clases intensivas de ajedrez por un periodo de un mes, y el otro grupo que se denominará grupo control, lo cual no recibirá clases de ajedrez. En este caso la hipótesis nula será el que postula que no habrá diferencias en el rendimiento escolar entre el grupo que no recibió las clases y el que la recibió.    

La importancia de este tipo de hipótesis radica en que es de directa comprobación, es decir, se rechaza o se acepta de acuerdo el resultado de la prueba ejecutada, además de contribuir a determinar las diferencias entre ambos grupos sometidos a prueba –el experimental y el de control-, y si esas diferencias son significativas.

1.5.        Hipótesis Alternativas o alternas

Es la opuesta y complementaria a la hipótesis nula, dicho de otro modo, es aquella donde se afirma la diferencia. Veamos en el ejemplo de la práctica de ajedrez y su influencia en el rendimiento escolar de los alumnos de escuela inicial, la hipótesis alterna señala que habrá diferencias en el rendimiento escolar favorables al grupo que recibió las clases intensivas de deporte ciencia.
La importancia radica en que es de directa comprobación, es decir, se rechaza o se acepta de acuerdo al resultado de la prueba ejecutada, además de contribuir a determinar las diferencias entre ambos grupos en mención.

1.6.        Hipótesis causal

Es preciso recalcar que toda hipótesis plantea una relación funcional entre variables. De modo que esta relación puede ser causal, cuando una variable produce un efecto determinado sobre otra variable, o correlacional –cuando las variables de una se relacionan de algún modo con las variables de la otra-. En una hipótesis se respalda una relación causal, las variables se llaman dependientes e independientes. Entonces el variable que se supone causa el efecto en la otra, es la variable independiente, y sobre la que se produjo el efecto es la variable dependiente. De tal forma la modificación de la variable independiente produce un cambio en una medida (probabilidad, magnitud y frecuencia) en determinada variable dependiente. Cuando se intenta contrastar una hipótesis causal, el cambio que una variable produce en otra, se deben modificar los valores de la primera variable, independiente, y registra si los valores de la segunda variable cambian en consecuencia. Ejemplo de hipótesis causal: la subida del precio de las entradas de un partido de futbol produce una disminución de los asistentes al estadio.

1.7.        Hipótesis correlacional

Este tipo de hipótesis supone la evaluación de la relación entre las variables. Puesto que tiene de por sí un valor explicativo, ya que saber que dos variables se relacionan de determinada manera, por lo cual aporta la explicación informativa que constituye una relación entre las variables (una correlación puede ser múltiple), sin necesidad de plantear cómo se dan estas asociaciones. Por lo tanto, en una hipótesis correlacional no importa tanto el orden en que se designa las variables. A determinadas condiciones de contrastación, se busca ver cómo se comporta las variables objetos de estudio. 

IMPORTANCIA DE HIPÓTESIS EN UNA INVESTIGACIÓN

Importancia de hipótesis

La importancia de hipótesis en una investigación proviene del nexo entre teoría y la realidad empírica entre el sistema formalizado y la investigación. En tal sentido, la hipótesis sirve para orientar y delimitar una investigación, dándole una dirección definitiva a la búsqueda de la solución de un problema[1]. En efecto, uno de los propósitos cumplidos por las hipótesis es servir de ideas directrices a la investigación. En consecuencia cuando se emplean para diseñarlas se llaman con frecuencia hipótesis de trabajo, puesto que investigador puede formular diversas hipótesis para ser sometidos a prueba.

Ahora bien, cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o más variables, es posible que el investigador pueda seguir lo siguiente:
·Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación.
· Seleccionar el tipo de  diseño de la investigación factible con el problema planteado.
·Seleccionar los métodos, instrumentos y las técnicas de investigación   acorde con el problema que se desea resolver.
·Seleccionar los recursos tanto humanos como materiales, que se emplearan para llevar a un fabuloso término de la investigación planteada.

Otra perspectiva al respecto es de Kerlinger[2] (1996) considera la importancia de las hipótesis por tres razones:
· Son instrumentos de trabajo de la teoría
· Son susceptibles de demostración en cuanto a su falsedad o veracidad.
·Son poderosas herramientas para el avance del conocimiento porque permiten a los científicos percibir el mundo desde fuera.

Por estos considerandos creemos que las hipótesis constituye un rol primordial en el proceso de producción de conocimientos, así como la solución de los diversos problemas fácticos, en tanto en cuanto significan instrumentos teóricos y metodológicos que guían y orientan al investigador en las etapas de proceso de investigación. 

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[1] Tamayo, M. Óp. cit., p. 156

[2] Kerlinger, F. (1996) Investigación del comportamiento. 3ra. Edición. México: Editorial Mc Graw Hill. P. 35.

CUALIDADES DE UNA HIPÓTESIS

CUALIDADES DE UNA HIPÓTESIS

Abouhamad (citado en Tamayo, 2012), considera que las cualidades de una hipótesis bien formulada deben cumplir los siguientes pasos:
a)     General y específico
Se precisa que la hipótesis debe ser general en cuanto trasciende la explicación conjetural. Mientras para que sea específica debe permitir el análisis de las predicciones y operaciones.

b)     Referencia empírica, comprobar y refutar
Una hipótesis sin referencia empírica establece un juicio de valor. La verificación o comprobación son fundamentales; si una hipótesis no puede ser sometida a una verificación empírica, desde una perspectiva científica no tendría validez. Desde un punto de vista lógico no es la verificación la que da valor a una hipótesis, sino la refutación, es decir la eventualidad de ser puesta bajo refutación y salir sin contradicciones.

c)     Referencia teórica
Es posible formular hipótesis y diseñar una investigación sin que éstas se relacionen con un marco teórico en forma explícita, pero esta falta de inserción consciente en un cuerpo de teoría, no conduce al incremento de acervo científico.

d)     Operacional
En una investigación no será posible probar una hipótesis si no es operacional, esta condición requiere que esté formulada claramente, sin imprecisiones, de tal forma que a partir de ella se pueda verificar la deducción, estableciendo claramente la relación de las variables, la descripción clara de los índices que han de utilizarse y las implicaciones de las relaciones establecidas.

CARACTERÍSTICAS DE HIPÓTESIS

    

CARACTERÍSTICAS DE HIPÓTESIS EN UNA INVESTIGACIÓN

En una investigación, para que una hipótesis se digna de consideración debe reunir ciertas exigencias. Según Tamayo (2012) son los siguientes:

·         Debe probarse

·         Establece una relación de hechos

·         Los hechos que relaciona son variables

·         La relación que se establece es de causa–efecto[1].

Otro punto de vista, corresponde a Hernández, et, al (2010) que la hipótesis debe tener las siguientes características[2]:

·         Las hipótesis deben referirse a una situación social real; las hipótesis sólo pueden someterse a prueba en un universo y un contexto bien definido.

·         Los términos (variables) de la hipótesis deben ser comprensibles, precisos y más concreto posible; es decir los términos vagos o confusos no tiene cabida en una hipótesis.

·         La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Debe quedar claro cómo se están relacionando las variables y esta relación no puede ser ilógica.

·         Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser observables y medibles, o sea tener referentes en la realidad; las hipótesis científicas, al igual que los objetivos y las preguntas de investigación, no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podemos medir en la realidad.

·         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 existe técnicas o herramientas de la investigación, para poder verificarlas, si es posible desarrollarlas y si se encuentran a nuestro alcance.

En una investigación científica la formulación de cualquier hipótesis debe respetar estándares establecidos por la epistemología; en virtud de ello, se presenta las características más resaltantes.

a.       No debe contener palabras ambiguas o no definidas.

b.      Los términos generales o abstractos deben ser operacionalizables. Esto es, tendrán referentes o correspondencias empíricas (hechos, objetos, fenómenos reales).

c.       Los términos abstractos, que no tienen referente empírico, no son considerados.

d.      Los términos valorativos no se consideran por no comprobarse objetivamente.

e.       Cuando sea posible, debe formularse en términos cuantitativos.

f.        La forma sintáctica debe ser la de una proposición simple. En ningún caso puede tener la forma de interrogante, prescripción o deseo.

g.      La hipótesis causal o estadística debe considerar sólo dos variables.

h.      Deberá excluir tautologías. Esto es, repetición de una palabra o su equivalente en una frase.

i.        Deberá evitar el uso de disyunciones; las que aparecen en proposiciones compuestas del tipo p o q, donde p y q son proposiciones simples cualesquiera.

j.        Deberá estar basada en el conocimiento científico ya comprobado y tomarlo como punto de partida. Esto es, considera al marco teórico.

k.      Deberá ser doblemente pertinente: a) en su referencia al fenómeno real de investigación y b) en el apoyo teórico que la sostiene.

l.        Deberá referirse a aspectos de la realidad que no han sido investigados aún, ya que un objetivo de la actividad científica es la producción de nuevos conocimientos.

m.    Finalmente, una característica de la hipótesis científica es su falibilidad. Esto implica que una vez comprobada puede perfeccionarse a través del tiempo.

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[1] Tamayo y Tamayo, M. (2012) El Proceso de la Investigación Científica. México: editorial Limusa.

[2] Hernández, S. Fernández C. y Baptista L. (2010) Metodología de la Investigación. México: Mc Graw Hill.