Tipos de hipótesis de investigación (con ejemplos)

¿Cuáles son los tipos de hipótesis?

Una hipótesis es una respuesta probable, objetiva y específica a una pregunta científica, la cual debe comprobarse.

Hay diferentes tipos de hipótesis: la hipótesis de investigación o trabajo, la hipótesis alternativa, la hipótesis nula o la hipótesis estadística.

Sin embargo, es posible que una investigación tenga más de una hipótesis. Esto significa que los diferentes tipos de hipótesis también se relacionan entre sí. Por ejemplo, una hipótesis de investigación puede actuar como la principal en un trabajo, pero a su vez las hipótesis nula, alternativa y estadística contribuyen a despejar la hipótesis central.

Para comprender esto mejor, veamos cada tipo de hipótesis por separado y sus respectivas variantes (con ejemplos).

Hipótesis de la investigación o de trabajo

La hipótesis de investigación pretende responder cuál es la relación que se establece entre diversas variables. Se conoce también como hipótesis de trabajo. Constituye el punto de partida de toda investigación científica.

De acuerdo a su enfoque, se divide en hipótesis descriptivas, hipótesis causales, hipótesis correlacionales o de diferencia de grupos.

Hipótesis descriptivas

Se limitan a describir cuál es la relación entre las variables en estudio, pero no explican sus causas. Anticipan el tipo de variable esperada, el valor y las cualidades.

Por ejemplo, «La criminalidad en la ciudad de Caracas ha aumentado el 50% en relación con el año 2019».

Hipótesis causales

Hipótesis causales o hipótesis de causalidad son aquellas que proponen explicar la relación de causa-efecto entre dos o más variables. Pueden ser explicativas o predictivas.

Hipótesis explicativas. Ofrecen una explicación posible sobre la causa que relaciona las variables. Por ejemplo, «El consumo excesivo de alcohol causa daño neuronal».
Hipótesis predictivas. Predicen cómo se comportará una variable como respuesta a otra. Por ejemplo, «El calentamiento global causará inundaciones en los próximos años».

Tanto las hipótesis explicativas como predictivas pueden formularse de manera inductiva o deductiva. Veamos.

Hipótesis deductivas: a partir de una teoría, el investigador formula una hipótesis para explicar un caso específico. Es decir, las hipótesis deductivas se formulan de lo general a lo particular. Por ejemplo, «Todos los seres vivos tienen ADN. Las bacterias son seres vivos. Por lo tanto, las bacterias tienen ADN».
Hipótesis inductivas: a partir de la observación de un caso o fenómeno específico, el investigador formula una generalización o principio general. Es decir, las hipótesis inductivas se formulan de lo particular a lo general.
Por ejemplo, Newton observó que, aunque la Luna y la manzana son dos cuerpos esféricos, solo la manzana cae al suelo. Captar esta diferencia específica le permitió inducir la existencia de una ley que explicara dicho comportamiento. Así, formuló la hipótesis de que existe una fuerza de atracción (gravedad) entre los cuerpos.

Hipótesis correlacionales

Hipótesis correlacionales o de variación conjunta son las que establecen el grado de relación mutua entre las variables, es decir, cómo y en qué grado una afecta a la otra (y viceversa). En este tipo de hipótesis, el orden de las variables es indiferente.

Por ejemplo, la teoría de la gravedad de Newton es una hipótesis correlacional, ya que su enunciado dicta: «A mayor masa, mayor fuerza de atracción». Correlacionalmente, se desprende que: «A mayor fuerza de atracción, mayor masa».

Las hipótesis correlacionales pueden ser negativas, positivas o mixtas.

Por ejemplo,

Positiva: «A mayor impunidad, mayor criminalidad».
Negativa: «A menor consumo de grasas, menor riesgo de padecer enfermedades coronarias».
Mixta: «A mayor altitud, menor temperatura».

Hipótesis de diferencia de grupos

Las hipótesis de diferencia de grupos son las que anticipan la diferencia en el comportamiento de diversos grupos. Se basa en la comparación estadística. Las hipótesis de diferencia de grupo se expresan en dos variantes:

Aquellas que establecen una diferencia entre dos grupos, sin determinar sobre cuál grupo recae. Por ejemplo, «Existe una diferencia en los índices de mortalidad por covid19 entre personas de sexo femenino y del sexo masculino».
Aquellas que determinan sobre cuál de los grupos recae la diferencia. Por ejemplo, «El índice de mortalidad por covid19 es mayor en personas de sexo masculino que personas de sexo femenino».

Hipótesis nula

La hipótesis nula es aquella que niega la relación entre dos o más variables en función de un parámetro de muestra. Su enunciado es negativo, lo que quiere decir que incluye un «no». Se representa con el símbolo H₀. La hipótesis nula no se acepta, sino que se rechaza o no se rechaza.

La formulación de la hipótesis nula normalmente es acompañada por la formulación de una hipótesis alternativa que procura demostrar su falsedad.

Por ejemplo, «El índice de masa muscular no se asocia con el sexo de las personas».

Hipótesis alternativa

Toda hipótesis nula genera una hipótesis alternativa, es decir, una respuesta alternativa a la hipótesis nula que pretende demostrar su falsedad. Se representa con el símbolo H₁. Este tipo de hipótesis se acepta o no se acepta.

Por ejemplo,

H₀: «El índice de masa muscular no se asocia con el sexo de las personas»
H₁: «El índice de masa muscular difiere entre hombres y mujeres».

Hipótesis estadística

Las hipótesis estadísticas son aquellas que traducen las hipótesis en símbolos estadísticos. Buscar afirmar o definir los parámetros de una o más poblaciones. Por ende, se formulan siempre que se espera recolectar datos en números, porcentajes o promedios.

Se subdividen en:

hipótesis de estimación, que se ocupan de las hipótesis descriptivas de una sola variable. Esta es analizada en un contexto. El investigador formula una estimación estadística del resultado.
hipótesis estadísticas de correlación, que se ocupan de las hipótesis de correlación, que son aquellas que estudian la relación entre dos o más variables.
hipótesis estadísticas de diferencias de medias, que se ocupan de la diferencia de grupos. Compara las estimaciones numéricas entre dos o más grupos en análisis.

Te puede interesar: