Comencemos por establecer que NO EXISTE UN método científico sino tantos métodos científicos como disciplinas científicas que han desarrollado sus propia técnica, representaciones y significados. Sin embargo, existen ciertos conceptos que son comunes a todos ellos. Revisemos los más generales.
Ley
"En el contexto científico, una "ley" se refiere a una declaración general que describe consistentemente una relación entre fenómenos o variables en la naturaleza. Las leyes científicas son formuladas a partir de la observación sistemática y la experimentación, y son ampliamente aceptadas como verdaderas en un determinado campo de estudio. Representan regularidades observadas en el comportamiento de la naturaleza y pueden expresarse en forma matemática o verbal. Las leyes científicas son fundamentales para comprender y predecir el funcionamiento del universo y son consideradas como principios básicos y universales de la ciencia."
Ley científica: es una declaración que describe la relación entre fenómenos naturales, basada en observaciones y experimentación, y es fundamental para comprender y predecir el universo en la ciencia.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Teoría
"En términos generales, una teoría es un conjunto de proposiciones interrelacionadas capaces de explicar por qué y cómo ocurre un fenómeno. En palabras de Kerlinger y Lee (2002), la teoría constituye un conjunto de constructos (conceptos) vinculados, definiciones y proposiciones que presentan una visión sistemática de los fenómenos al especificar las relaciones entre variables, con el propósito de explicar y predecir los fenómenos." (Hernández Sampieri et al., 2014)
"Las teorías son las representaciones específicas de la ciencia, lo más propio e importante de la actividad científica. Ellas están formadas por modelos teóricos y por dominios de fenómenos; entre modelos y fenómenos se establecen relaciones sustantivas que se desarrollan gracias a la formulación de hipótesis, que son contrastadas con la realidad para poder ser aceptadas. Los científicos elaboran modelos teóricos de manera creativa e imaginativa, para conseguir que muestren o sugieran las características "transversales" de determinadas agrupaciones de fenómenos" (Lombardi, 1998; Izquierdo-Aymerich et al., 1999, 2009).
Teoría: Conjunto de proposiciones, o representaciones específicas, interrelacionadas, capaces de explicar por qué y cómo ocurre un fenómeno.
" Las teorías no son solo los enunciados teóricos de los que aquellas están compuestas, sino que contienen también los hechos interpretados por ellas. Además, las teorías científicas no se reducen a un saber de naturaleza proposicional, sino que constituyen también un 'saber cómo' (know-how) en torno a las explicaciones e intervenciones que se pueden hacer con ellas. Una teoría es, por tanto, una familia de modelos, pero más que una simple suma de estos modelos, porque estos últimos están vinculados por relaciones lógicas y experimentales que aseguran cierta coherencia al conjunto." (Adúriz-Bravo, Izquierdo-Aymerich, 2009).
Hipótesis
(Enfoque cuantitativo)
"Las hipótesis son las guías de una investigación o estudio.1 Las hipótesis indican lo que tratamos de probar y se definen como explicaciones tentativas del fenómeno investigado. Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposiciones. De hecho, son respuestas provisionales a las preguntas de investigación. Cabe señalar que en nuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis acerca de muchas cosas y luego indagamos su veracidad."
Hipótesis: Son explicaciones tentativas de la relación entre dos o más variables. Sus funciones son guiar el estudio, proporcionar explicaciones y apoyar la prueba de teorías
(Hernández Sampieri et al., 2014)
"¿En toda investigación cuantitativa debemos plantear hipótesis?
No, no en todas las investigaciones cuantitativas se plantean hipótesis. El hecho de que formulemos o no hipótesis depende de un factor esencial: el alcance inicial del estudio. Las investigaciones cuantitativas que formulan hipótesis son aquellas cuyo planteamiento define que su alcance será correlacional o explicativo, o las que tienen un alcance descriptivo, pero que intentan pronosticar una cifra o un hecho. Esto se resume en la tabla 6.1."
Hipótesis de investigación: Proposiciones tentativas sobre las posibles relaciones entre dos o más variables.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Tipos de Hipótesis
"En las investigaciones cuantitativas, las hipótesis de investigación pueden ser:
a) descriptivas de un valor o dato pronosticado
b) correlacionales
c) de diferencia de grupos
d) causales"
Hipótesis descriptivas de un dato o valor que se pronostica*
"Estas hipótesis se utilizan a veces en estudios descriptivos, para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar. Pero cabe comentar que no en todas las investigaciones descriptivas se formulan hipótesis de esta clase o que sean afirmaciones más generales (“la ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada”; “durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementarán entre 50 y 70%”; “la motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas industriales de Valencia, Venezuela, disminuirá”; “el número de tratamientos psicoterapéuticos aumentará en las urbes sudamericanas con más de tres millones de habitantes”). No es sencillo realizar estimaciones precisas sobre ciertos fenómenos."
* "Algunos investigadores consideran a estas hipótesis afirmaciones univariadas. Argumentan que no se relacionan variables. Opinan que, más que relacionar las variables, se está planteando cómo se va a manifestar una variable en una constante (después de todo, el grupo medido de personas u objetos es constante). Este razonamiento tiene cierta validez, por ello, lo dejamos al criterio de cada lector"
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Hipótesis correlacionales
"Especifican las relaciones entre dos o más variables y corresponden a los estudios correlacionales (“el tabaquismo está relacionado con la presencia de padecimientos pulmonares”; “la administración de ciertos medicamentos se encuentra asociada con daños físicos a la estructura de los dientes”). Sin embargo, las hipótesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o más variables se encuentran vinculadas, sino también cómo están asociadas. Alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo. En los siguientes ejemplos no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación (qué dirección sigue). Desde luego, es diferente formular hipótesis en las que dos o más variables están vinculadas, que conjeturar cómo son estas relaciones."
(Hernández Sampieri et al., 2014)
"Es necesario agregar lo siguiente:
en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es importante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad).
Es lo mismo indicar
“a mayor X, mayor Y ”; que
“a mayor Y, mayor X ”; o
“a mayor X, menor Y ”; que
“a menor Y, mayor X ”
(Hernández Sampieri et al., 2014)
"Como aprendimos desde pequeños: “el orden de los factores (variables) no altera el producto (la hipótesis)”. Desde luego, esto ocurre en la correlación, pero no en las relaciones de causalidad, donde vamos a ver que sí importa el orden de las variables. Pero en la correlación no hablamos de variable independiente (causa) y dependiente (efecto). Cuando sólo hay correlación, estos términos carecen de sentido. Los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar cuál es la variable independiente y cuál la dependiente en toda hipótesis. Ello es un error; únicamente en hipótesis causales se puede hacer esto. Por otro lado, es común que, cuando en la investigación se pretende correlacionar diversas variables, se tengan varias hipótesis y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables atracción física, confianza, proximidad física y equidad en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes."
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Hipótesis de la diferencia entre grupos
"Estas hipótesis se formulan en investigaciones cuya finalidad es comparar grupos. Por ejemplo, supongamos que un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuyo objetivo es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, tiene una eficacia diferente que uno a colores. Su pregunta de investigación sería: un comercial de televisión con el mensaje de persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar para que dejen de hacerlo, ¿es más eficaz si está en blanco y negro que si está a colores? Y su hipótesis quedaría formulada así:"
Otros ejemplos de este tipo de hipótesis son los siguientes:
"En los tres ejemplos anteriores se plantea una posible diferencia entre grupos, sólo que en el primero de ellos únicamente se establece que hay diferencia entre los grupos comparados, pero no se afirma en cuál el impacto será más determinante. No se estipula si el efecto persuasivo es mayor en los adolescentes que ven el comercial en blanco y negro o en quienes lo ven a colores. Se limita a decir que se espera una diferencia. En cambio, en el segundo, la hipótesis, además de establecer la diferencia, especifica cuál de los grupos tendrá mayor valor en la variable de comparación (los jóvenes son quienes, según se piensa, atribuirán mayor importancia al atractivo físico). Lo mismo ocurre en el tercer ejemplo (expresan más lentamente la enfermedad quienes la adquieren por transmisión sexual). Cuando el investigador no tiene bases para presuponer a favor de qué grupo será la diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos (como en el primer ejemplo de los comerciales). Y cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos (como en los otros ejemplos). Esto último, por lo común, sucede cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien, cuando el investigador está bastante familiarizado con el problema de estudio. Esta clase de hipótesis puede llegar a abarcar dos, tres o más grupos."
"Algunos investigadores consideran a las hipótesis de diferencia de grupos como un tipo de hipótesis correlacional, porque en última instancia relacionan dos o más variables. El caso del atractivo físico relaciona la variable del género con la variable de la atribución de la importancia del atractivo físico en las relaciones de pareja."
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Hipótesis que establecen relaciones de causalidad
"Este tipo de hipótesis no solamente afirma la o las relaciones entre dos o más variables y la manera en que se manifiestan, sino que además propone un “sentido de entendimiento” de las relaciones. Tal sentido puede ser más o menos completo, esto depende del número de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa-efecto."
"Correlación y causalidad son conceptos asociados, pero distintos. Si dos variables están correlacionadas, ello no necesariamente implica que una será causa de la otra. Supongamos que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo. Entonces, lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión. Después, se observa un aumento en las ventas del producto. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento de las ventas; pero si no se demuestra la causalidad, no es posible asegurar que la campaña haya provocado tal incremento. Quizá la campaña sea la causa del aumento, pero tal vez la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor, o bien todas pueden ser las causas."
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Hipótesis nulas
"Las hipótesis nulas son, en cierto modo, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, sólo que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.7 Si la hipótesis de investigación propone: “los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”, la hipótesis nula postularía: “los adolescentes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja que las adolescentes”. Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipótesis nulas es similar a la tipología de las hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de un valor o dato pronosticado, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas). Las hipótesis nulas se simbolizan así: Ho "
Hipótesis nulas: Proposiciones que niegan o refutan la relación entre variables
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Hipótesis alternativas
"son posibilidades alternas de las hipótesis de investigación y nula: ofrecen una descripción o explicación distinta de las que proporcionan éstas. Si la hipótesis de investigación establece: “esta silla es roja”, la nula afirmará: “esta silla no es roja”, y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: “esta silla es azul”, “esta silla es verde”, “esta silla es amarilla”, etc. Cada una constituye una descripción distinta de las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula. Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades, además de las hipótesis de investigación y nula. De no ser así, no deben establecerse."
Hipótesis alternativas: Son posibilidades diferentes o “alternas” de las hipótesis de investigación y nula.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Características de una hipótesis:
• Las hipótesis son el centro del enfoque cuantitativo-deductivo
• Dentro del enfoque deductivo-cuantitativo, las hipótesis se
contrastan con la realidad para aceptarse o rechazarse en un
contexto determinado.
• Deben referirse a una situación real
• Sus variables o términos deben ser comprensibles, precisos y concretos
• Las variables deben ser definidas conceptual y operacionalmente
• Las relaciones entre variables deben ser claras y verosímiles
• Los términos o variables, así como las relaciones entre ellas, deben ser observables y medibles
• Deben relacionarse con técnicas disponibles para probarse
• Hay investigaciones en las que no se puede formular hipótesis porque el fenómeno que se va a estudiar es desconocido o se carece de información para establecerlas (pero sólo ocurre en los estudios exploratorios y algunos estudios descriptivos).
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Resumen de Hipótesis
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Generalizaciones empíricas
"En ciertos campos del conocimiento no se dispone de muchas teorías que expliquen los fenómenos que estudian; a veces sólo se tienen generalizaciones empíricas, es decir, proposiciones que han sido comprobadas en la mayor parte de las investigaciones realizadas. Al revisar la literatura, es muy probable encontrar una situación así. Lo que se hace entonces es construir la perspectiva teórica, más que adoptar o adaptar una o varias teorías."
Generalizaciones empíricas: Proposiciones que han sido comprobadas en la mayor parte de las investigaciones realizadas (constituyen la base de lo que serán las hipótesis que se someterán a prueba).
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Diseño de la Investigación
(Enfoque cuantitativo)
"Con el propósito de responder a las preguntas de investigación planteadas y cumplir con los objetivos del estudio, el investigador debe seleccionar o desarrollar un diseño de investigación específico. Cuando se establecen y formulan hipótesis, los diseños sirven también para someterlas a prueba. Los diseños cuantitativos pueden ser experimentales o no experimentales."
Esquema de diseño de investigación, para un enfoque cuantitativo.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Diseño: plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea con el fin de responder al planteamiento del problema
"En el enfoque cuantitativo, la calidad de una investigación se relaciona con el grado en que apliquemos el diseño tal como fue concebido (particularmente en el caso de los experimentos). Desde luego, en cualquier tipo de investigación el diseño se debe ajustar por contingencias o cambios en la situación (por ejemplo, en un experimento en el que no funciona el estímulo experimental, tendría que modificarse o adecuarse)."
Experimento
"El término experimento tiene al menos dos acepciones, una general y otra particular. La general se refiere a “elegir o realizar una acción” y después observar las consecuencias (Babbie, 2014). Este uso del término es bastante coloquial; así, hablamos de “experimentar” cuando mezclamos sustancias químicas y vemos la reacción provocada, o cuando nos cambiamos de peinado y observamos el efecto que causa en nuestras amistades. La esencia de esta concepción de experimento es que requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles resultados. Una acepción particular de experimento, más armónica con un sentido científico del término, se refiere a un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador (Fleiss, 2013; O’Brien, 2009 y Green, 2003)"
Experimento: estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador
Variables
"Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. Ejemplos de variables son el género, la presión arterial, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, la religión, la resistencia de un material, la masa, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. El concepto de variable se aplica a personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos, los cuales adquieren diversos valores respecto de la variable referida. Por ejemplo, la inteligencia, ya que es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia; no todas las personas la poseen en el mismo nivel, es decir, varían en inteligencia. Otros ejemplos de variables son: el rendimiento de cierta especie de semilla, la eficacia de un procedimiento de construcción, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad y otros. En todos los casos se producen variaciones. Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando llegan a relacionarse con otras variables, es decir, si forman parte de una hipótesis o una teoría. En este caso, se les suele denominar constructos o construcciones hipotéticas."
Variable: Propiedad que tiene una variación que puede medirse, observarse o inferirse.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
"Los experimentos manipulan tratamientos, estímulos, influencias o intervenciones (denominadas variables independientes) para observar sus efectos sobre otras variables (las dependientes) en una situación de control."
Variable Independiente
Variable Independiente: variable manipulada para observar su efecto sobre otras variables.
"La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse en dos o más grados. El nivel mínimo de manipulación es de presencia o ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado de manipulación comprende un grupo en el experimento."
"Presencia o ausencia:
Este nivel o grado implica que un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el otro no. Posteriormente, los dos grupos se comparan para saber si el grupo expuesto a la variable independiente difiere del grupo que no fue expuesto. Por ejemplo, a un grupo de personas con artritis se le administra el tratamiento médico y al otro grupo no se le administra. Al primero se le conoce como grupo experimental, y al otro, en el que está ausente la variable independiente, se le denomina grupo de control; pero en realidad ambos grupos participan en el experimento. Después se observa si hubo o no alguna diferencia entre los grupos en lo que respecta a la cura de la enfermedad (artritis)."
Grupo experimental: Es el que recibe el tratamiento o estímulo experimental.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
"En general, en un experimento puede afirmarse lo siguiente: si en ambos grupos todo fue “igual” menos la exposición a la variable independiente es muy razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a la presencia o ausencia de tal variable."
Grupo de control: Se le conoce también como grupo testigo.
"Más de dos grados:
Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no sólo se puede determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Es decir, si la magnitud del efecto (Y ) depende de la intensidad del estímulo (X1 , X2 , X3 , etcétera). Ahora bien, ¿cuántos niveles de variación deben ser incluidos? No hay una respuesta exacta, pues depende del planteamiento del problema y los recursos disponibles. Del mismo modo, los estudios previos y la experiencia del investigador pueden arrojar luces al respecto, ya que cada nivel implica un grupo experimental más."
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Variable Dependiente
"La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella."
Variable Dependiente: variable afectada por la variable independiente.
(Hernández Sampieri et al., 2014)
(Hernández Sampieri et al., 2014)
Validez interna: Grado de confianza que se tiene de que los resultados del experimento se interpreten adecuadamente y sean válidos (se logra cuando hay control).
(Hernández Sampieri et al., 2014)
RESUMEN
Observación es la base de la investigación científica, donde se recopilan datos y fenómenos naturales.
Hipótesis es una explicación tentativa de un fenómeno observado.
Variables son los factores que pueden cambiar en un experimento o estudio.
Ley es una declaración que describe consistentemente una relación entre fenómenos o variables en la naturaleza.
Teoría es una explicación ampliamente aceptada y bien sustentada de ciertos aspectos del mundo natural, basada en múltiples observaciones y pruebas.
Modelo es una representación simplificada de un sistema o proceso.
Referencias
Chamizo, J. A. (2020). Metodología de la Investigación: Guía para la comprensión holística de la investigación científica. Ed Pirámide.
Hernández Sampieri, R. H., Collado, C. F., Lucio, P. B., Valencia, S. M., & Torres, C. P. M. (2014). Metodología de la investigación.
Adúriz-Bravo, Agustín, & Izquierdo-Aymerich, Mercè. (2009). Un modelo de modelo científico para la enseñanza de las ciencias naturales. Revista electrónica de investigación en educación en ciencias, (esp), 40-49. Recuperado en 14 de abril de 2024, de http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-66662009000100004&lng=es&tlng=es.
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