Hipotesisy variables indicadoes de tesis

variables e indicadores

1. Hipótesis
Variables
Indicadores

2. Objetivos
• Comprender qué es una hipótesis.
• Diferenciar tipos de hipótesis.
• Identificar variables (conceptual,
operacional, dependiente, independiente,
control).
•Identificar indicadores
• Aplicar ejemplos en proyectos de software.

3. Marco Normativo

4. 3. Hipótesis y definición de variables
3.1. Hipótesis del Proyecto
La hipótesis propone respuestas a las preguntas de
investigación y establece una relación entre las variables.
Debe estar alineada con los objetivos del estudio y surgir
de la revisión de la literatura. Los términos de la hipótesis
deben ser observables y medibles en la realidad.
3.1.1. Hipótesis General
3.1.2. Hipótesis Específicas

5. 3. Hipótesis y definición de variables
3.2. Variables, Dimensiones e Indicadores
Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya
variación puede medirse u observarse.
Las variables independientes: Explican o condicionan la
presencia de otras variables.
Las dependientes: Se explican en función de estas últimas.
Dimensiones de la investigación son aspectos o áreas
específicas que se analizan dentro de una variable. Los
Indicadores permiten identificar las características o
propiedades de las variables.

6. 3. Hipótesis y definición de variables
3.3. Operacionalización de Variables
Deberá desglosar deductivamente las variables que constituyen
el problema de investigación. Esto implica transformar
conceptos abstractos en términos concretos que sean medibles
y observables.
3.4. Matriz de Consistencia
Debe emplearse el modelo proporcionado en la Resolución
vigente.

7. Hipótesis
•Definición: Suposición que plantea una posible
respuesta a un problema.
Debe ser comprobable, específica y relacionada
con el problema de investigación
•Estructura típica: "Si [variable independiente],
entonces [variable dependiente]"
•Ejemplo: Si se aplica Scrum, entonces se
reducirá el tiempo de entrega de software.

8. Tipos de hipótesis
• Descriptiva
• Correlacional
• Causal
• Nula / Alternativa

•Ejemplo causal: La implementación de
pruebas automatizadas reduce el número de
errores.

9. Variables
•Definición conceptual: Explicación teórica
del concepto.
•Definición operacional: Forma en que se
mide la variable.
Para la hipótesis anterior:
Ejemplo: Productividad → Conceptual:
capacidad de producir software.
Operacional: historias de usuario completadas
por sprint.

10. Tipos de variables
• Independiente: la que manipula el
investigador.
• Dependiente: la que se mide para observar
el efecto.
• De control: se mantienen constantes para
evitar sesgos.

11. Ejemplo aplicado
•Hipótesis: Si se aplica integración continua,
disminuyen los errores en producción.

•Variable independiente: uso de integración
continua.
•Variable dependiente: número de errores.
•Variables de control: lenguaje, tamaño del
equipo.

12. Indicadores

Definición: Elementos medibles que
representan las variables
Características: Específicos, cuantificables y
relevantes

13. Actividad grupal
•En equipos:
•Identificar 2 tesis dentro del repositorio UAC
•Identificar tipo de investigación
•Si es pertinente (tiene hipotesis) identificar
las variables (conceptual y operacional).
•Preparar mini-exposición.

14. Actividad grupal
•En equipos:
•Formular 1 hipótesis.
•Identificar variables (conceptual y
operacional).
•Preparar mini-exposición.

15. Ejemplos
Caso: "Sistema de Detección de Ciberataques
en Tiempo Real"
•Definición del Problema
Problema identificado:
Los sistemas de detección de intrusos
tradicionales presentan alta tasa de falsos
positivos y no se adaptan a patrones de
ataque emergentes."

16. Ejemplos
Fase 1: Análisis de Caso (20 minutos)
Los estudiantes analizarán un caso de estudio predefinido:
Tema: "Sistema de recomendación basado en machine
learning para biblioteca universitaria"