Método científico: Hipótesis y experimentación

Presentación usada para exponer los pasos de hipótesis e investigación

1. HIPÓTESIS

2. Respuesta provisional a una pregunta de
investigación = Predicción sobre cómo se
relacionan dos o más variables.
Siempre aparece antes de obtener datos y
sirve para guiar el estudio.
No puede cambiarse después de ver los
resultados, aunque sí se pueden plantear
nuevas hipótesis en estudios posteriores. ¿Qué es una hipótesis?

3. RAZONAMIENTO INDUCTIVO RAZONAMIENTO DEDUCTIVO
Parte de la observación de hechos
concretos y formula una explicación.
Ej: veo que muchas personas con
cierto hábito enferman → planteo que
ese hábito puede ser un factor de
riesgo.
Parte de una teoría ya existente y
deriva una hipótesis que se puede
comprobar con datos.
Ej: “La ingesta frecuente de azúcares
causa caries dentales”.
→ Hipótesis: Los niños que consumen
refrescos diariamente presentarán más
lesiones de caries que los que no los
consumen.
Origen de la hipótesis

4. Los objetivos de la investigación determinan si
hace falta hipótesis:Relación con objetivos del estudio
Estudios descriptivos (que
solo recopilan información)
Estudios analíticos (que
buscan causas)

5. Relación esperada entre
variables
Estructura de la hipótesis
Unidades de observación:
sobre quién/qué se
estudia.
Variables:
características medibles.

6. TIPOS DE
HIPÓTESIS

7. HIPÓTESIS CONCEPTUAL
Enunciada de forma simple y lógica, pero no verificable
directamente.
“En los niños de 6 a 10 años, el consumo
frecuente de bebidas azucaradas favorece
la aparición de caries dental.”
No se menciona como se va a medir, sólo
se plantea la relación teórica entre
variables.

8. “Los niños de 6 a 10 años que consumen
refresco más de 5 veces por semana
presentan un promedio de ≥3 caries, en
comparación con los niños que consumen
refresco menos de 2 veces por semana.”
HIPÓTESIS OPERATIVA
Traduce la hipótesis conceptual en términos medibles (Unidad
de observación, VI, VD y relación esperada)

9. H0 (nula) → El número promedio de caries
es igual en niños que consumen muchos
refrescos y en los que consumen pocos
H1 → Los niños que consumen más
refrescos tienen un número promedio de
caries mayor que los que consumen menos.
H2 → la aparición de caries depende más
de la higiene oral que del consumo de
refrescos.
HIPÓTESIS ESTADÍSTICA
Se expresan como hipótesis nula (H0) y de investigación (H1 o
H2):

10. EXPERIMENTACIÓN

11. Paso final del método científico
Consiste en exponer al objeto de estudio a
determinadas variables para poder registrar
los resultados.
Principal vía de comprobación del
conocimiento hipotético.
Es de suma importancia porque es uno de los
procedimientos necesarios para poder
generar nuevos conocimientos¿Qué es la experimentación?

12. METÓDICA
Ningún elemento
del experimento
puede ser dejado
al azar.
VERIFICABLE
Otros científicos
deben poder
llevar a cabo el
mismo experimento
en las mismas
condiciones y
obtener el mismo
resultado.
VERÍDICA
Los resultados
del experimento
deben ser
aceptados y
respetados, sean
o no los
esperados, y en
ningún caso
pueden falsearse.
OBJETIVA
No puede tenerse
en cuenta la
opinión o los
sentimientos del
científico.
Características

13. Tipos de experimentación De acuerdo al propósito que se persigue:
Experimentación determinista. Se persigue la
confirmación de una hipótesis.
Experimentación aleatoria. Son aquellos
experimentos en los que se desconoce el
resultado a obtener, ya que la experimentación
simplemente se lleva a cabo para conocer lo
que ocurre.

14. El proceso de probar si una hipótesis es válida sigue
pasos:
Plantear la Ho y la H1.
Elegir un nivel de significación (α, normalmente 0,05 =
5%).
Recoger datos y aplicar la prueba estadística
adecuada.
Comparar el valor obtenido (p) con el nivel de
significación:
- Si p < α → hay diferencia significativa = H1
- Si p ≥ α → no hay pruebas de diferencia = H0Contraste de hipótesis

15. Piensa en tirar un dado
Imagina que alguien te dice:
H0: “Este dado es normal, tiene la misma
probabilidad (1/6) de caer en cualquier cara”
H1: “El dado está cargado y favorece el 6”
Tú tiras el dado 10 veces…
Resultado: Te salen 6 seises.

16. ¿Qué es el p-value aquí?
El p-value sería:
“Si el dado fuera realmente justo (H0),
¿cuál es la probabilidad de obtener 6 seises
o más en 10 tiradas?”
Al hacer la cuenta, sale aprox. 1.6% =
La probabilidad de obterer 6 seises en un
dado normal (HO) es muy baja

17. Ahora entra el α = 5%
“si rechazo H0, aceptaré que existe una
probabilidad de 5 en 100 de estarme equivocando.”
p ≤ 0,05 → “Es demasiado raro que pase esto
si H0 fuera cierta. Lo más probable es que H0
esté mal.” → rechazo H0 = ACEPTO H1
p (1.6%) > 0,05 → “Esto no es tan raro,
todavía puede pasar con normalidad si H0
fuera cierta.” → no rechazo H0 = ACEPTO H0

18. Interpretación de resultados
SIGNIFICATIVO ≠ IMPORTANTE
Un resultado puede ser
estadísticamente significativo pero sin
relevancia práctica o clínica.
ASOCIACIÓN ≠ CAUSALIDAD
Que dos variables estén relacionadas
no implica que una cause la otra.
POSIBLES ERRORES
ERROR TIPO I (α): rechazar una Ho
verdadera (falso positivo).
ERROR TIPO II (β): no rechazar una
Ho falsa (falso negativo).