¿Qué es una hipótesis estadística? - Teorias de investigación matemática

Una hipótesis es la suposición de algo que podemos considerar cierto, pero aún no tenemos alguna prueba. Es por esto que es una especulación. La hipótesis es el primer escalón para realizar una investigación. La formulación es primordial. Pues toda hipótesis es la idea que da paso al trabajo de investigación. Y se hace a partir de problemas de interés común.

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Por otro lado, la estadística es la ciencia cuya metodología se basa en el orden de los datos. Ellos son los que guardan relación con la realidad. A partir de la obtención y análisis de una agrupación de registros de información numérica, se da explicación a distintos fenómenos. La estadística permite predecir eventos. Y llegar a conclusiones por medio del tratamiento de números. Esto se lleva a cabo mostrando estadísticas.  Estas son incluso utilizadas para el manejo de los datos en la programación, en base de datos.

Gracias a los avances tecnológicos es posible hacer uso de una multitud de referencias. Incluyendo datos, los cuales representan registros de los que se puede obtener información. Mediante lo que llamamos análisis estadístico. Sin embargo, para el análisis estadístico se debe partir de una hipótesis. La hipótesis es primordial en la estadística, de ella podemos obtener el estudio de la investigación. A continuación conoce más sobre la hipótesis estadística y sus tipos:

Definición de hipótesis estadística

La hipótesis estadística es la conjetura, suposición o afirmación acerca de las características de una población. Esto es en relación con variables. El investigador debe comprobar su hipótesis por medio de datos. Es decir, haciendo uso de la estadística.

Dicha hipótesis al final puede ser rechazada o aceptada. Esto dependerá del estudio estadístico obtenido. Lo que significa que las conclusiones son las que definen la realidad. Los resultados de la información obtenida serán los comprobantes de la suposición. Aquí los valores se expresan sólo en términos porcentuales.

¿Qué es una hipótesis alternativa estadística?

• Son afirmaciones opcionales a la hipótesis nula.

Una hipótesis alternativa es contraria a la hipótesis nula. Dicha hipótesis siempre surge de una investigación con población de muestra. Por lo que el estudio se efectúa sobre esta población objeto de observación. De forma más práctica, la hipótesis alternativa es la hipótesis que el científico quiere comprobar. Se representa con la expresión H1. Y casi siempre se va a relacionar con lo opuesto a la hipótesis nula.

La investigación hace uso del método científico. Y no pretende comprobar la veracidad de la hipótesis alternativa. Por lo contrario, intenta demostrar que la hipótesis nula es falsa. Ambas hipótesis son un contraste una de la otra.

Por su parte, la hipótesis nula es la que todo investigador rechaza. Al comienzo este debe establecer dos hipótesis, una alternativa y una nula. Esta última pretende negar o afirmar la concepción inicial. Se expresa como H0. Solo los datos serán las pruebas para aceptar o no esta hipótesis. Un dato es el que puede poner en evidencia si la hipótesis nula es falsa.

¿Cuáles son las características de la hipótesis estadística?

Una hipótesis cuenta con las siguientes características:

• Es una relación entre principios. Sin importar cuáles sean. Lo cierto es que dichos elementos confirman una suposición.
• Solo son aplicables a situaciones probables. Es decir, algo que se sabe que es imposible no se usa de hipótesis.
• Tiene variables definidas. La hipótesis debe contar con una definición clara de cómo estás.
• Deben tener la cualidad de ser sometidas a prueba. Para esto se hace uso de técnicas ya establecidas.
• Pueden ser comprobadas o eliminadas de la investigación.
• De igual forma, han de tener siempre una contraparte. O sea otra hipótesis que se oponga.
• También corresponde tomar en cuenta los conceptos de contraste y P-valor. Ya que caracterizan a las hipótesis estadísticas.

El contraste de hipótesis hace relación a un modelo de inferencial estadístico. En el cual se tiene como objetivo la verificación de alguna estimación. Es decir, si es o no adaptable a la realidad de manera confiable. Este procedimiento es útil para analizar si una cualidad propia de la población estudiada corresponde con lo que se ve. Es decir, con lo que se observa en la población de muestra.

Por su parte, el P-valor es un valor estadístico dentro del contraste. Se puede definir como la probabilidad mínima. Sirve para rechazar en un principio la hipótesis nula.

La letra P se refiere a probabilidad. Mientras que la palabra valor, se asocia con un número. Por lo tanto, es el estadístico (número) que nos permitirá rechazar la hipótesis nula.

¿Cuáles son los tipos de hipótesis estadística?

Hay cuatro tipos principales de hipótesis estadísticas. A continuación te los explicamos:

Causales

Se relacionan con las causas. En un inicio esta clase de hipótesis sugieren la relación entre variables. Pero también sirve para determinar cuál variable es considerada la causa. Lo que indica que si una variable aumenta o llega a disminuir, impacta a la otra hipótesis. Aquí se estudia la causalidad y los efectos.

Dentro de ellas están las hipótesis explicativas y las predictivas. La primera guarda relación con el hecho de poder comprobar los efectos de una variable sobre otra. Es decir, el comportamiento de una está sujeta a lo que pasa con la primera. Y la segunda propone establecer una relación de causa y efecto entre las variables pero a futuro.

De igual forma, ambos tipos de hipótesis pueden encontrar su formulación por dos modos. El inductivo y el deductivo.

• Deductivo: va de lo macro a lo micro. De lo general a lo singular. De una teoría pasa a explicar un caso en particular.
• Inductivo: van de forma opuesta. De un concepto pequeño tiene lugar uno grande. O sea, que desde la observación de un fenómeno en especial se pueden formular nociones mayores.

Correlacionales

Estas hipótesis buscan establecer relaciones entre las variables. La afinidad es mutua. Es decir, en qué manera y a qué nivel afecta una a la otra. Pueden parecerse a las causales. Pero se expresan de distinta forma. Pues la correlación tiende a ser positiva, negativa o mixta.

• Positiva: “A mayor lectura, mayor conocimiento”
• Negativa: “A menor peleas, menor discordia”
• Mixta: “A menor seguridad, mayor incertidumbre”

Estas pueden llegar a ser predictivas y explicativas. Pues las correlacionales no sólo proponen la relación entre dos variables. Si no que también expone cómo una incide sobre la otra.

Diferencia de grupos

Estas hipótesis se adelantan a predecir el comportamiento de la variable en grupos. En su esencia comparan los grupos.  Y a partir de esto se establecen diferencias. La representación es estadística. En este tipo hay dos formas de representación:

La que hace comparaciones y determina las diferencias. Sin importar en qué grupo recae. Por ejemplo, hay una diferencia entre los puntajes de excelencia académica de estudiantes de ingeniería y estudiantes de medicina.

Y en el otro caso la divergencia recae sobre un grupo específico. Por ejemplo, el puntaje de excelencia académica es mayor en estudiantes de medicina que de ingeniería.

Descriptivas

Estas hipótesis tienen el objetivo de informar. Dan conocimiento acerca de la relación entre las variables. Se suelen usar en estudios descriptivos. Cada hipótesis, sin importar de qué tipo sea, debe presentar una hipótesis nula y una alternativa.

Ejemplo de hipótesis estadística

La hipótesis es aquello que conducirá nuestra línea de investigación. Al momento de hacer la formulación de esta es importante fijarse en lo más sencillo. Que lo simple sea capaz de argumentar la realidad. De demostrar que lo que afirmamos es cierto o no. Y a partir de allí encontrar la explicación. El por qué. Recuerda que una hipótesis estadística es aquella aplicable a una población. Y debe tener una hipótesis nula y una alternativa.

A continuación, ejemplos sobre hipótesis estadísticas:

Supongamos que queremos saber cuántos gramos pesan las bolsas de galletas que preparamos para vender todos los fines de semana. Paula, una clienta, afirma que la bolsa tiene un peso aproximado de 250 gramos. Pero nosotros al prepararlas no las pesamos. Por lo tanto, esto es un factor o variable causal, pues no todas tienen ese mismo peso.

Por ello, establecemos una hipótesis nula, en la que Paula afirma que el peso por bolsa de galleta es de 250 gramos. Y una hipótesis alternativa, en la que proponemos que el peso puede variar.

A continuación, te ilustramos otro ejemplo. Lucía se dedica a dar clases en una escuela. Dicha institución se encuentra un poco alejada de la ciudad. Por lo tanto, ella afirma que la cantidad de estudiantes a los que da clases es de 15. Y que con los años esto no podrá variar. No obstante, los factores de movilización han podido cambiar. Y¿por qué no con ello la cantidad de estudiantes a los que Lucía da clases?

Entonces establecemos una hipótesis nula, en la que la maestra expresa que su cantidad de alumnos es de 15 y no aumentará o disminuirá. Y una hipótesis alternativa. En la que la cantidad de chicos que asistan al grado del que se encarga la profesora llegue a cambiar.

Ambos ejemplos acarrean una investigación. Todo a partir de las hipótesis. Pues son las que marcan el camino para nuestro trabajo dentro del método científico.

La hipótesis sirve como orientación en la labor de investigación. Asimismo, para delimitar el estudio. Ya que las investigaciones pueden contener amplios temas. Y nos invitan a explorar las profundidades de conocimiento de la temática que abordamos. Para formular la hipótesis estadística es importante tomar en cuenta lo siguiente:

La forma más sencilla de explicártelo es mostrándote un ejemplo. Imaginemos que el tema de estudio de tu proyecto es identificar la edad en qué las personas en tu ciudad comienzan a trabajar. Por ello, lo primero a realizar, en este caso, es el proceso de indagación. Comenzarás a entrevistar a unas 2000 personas. Y te das cuenta de que el promedio de edad en qué las personas comienzan a trabajar es 17 años. Ya obtuviste tu primer dato. Esto dará paso a lo siguiente: formular las hipótesis.

Ten presente que debes realizar la formulación de una hipótesis alternativa y otra nula. Así la investigación tiene un sentido. Ya sea de comprobación o rechazo.

• Hipótesis principal: las personas buscan trabajo a la edad de 17 años.
• Hipótesis nula (H0): las personas no buscan trabajo a la edad de 17 años.
• Hipótesis alternativa (H1): es la que queremos comprobar: las personas buscan trabajo a la edad de 17 porque deben colaborar con dinero en su hogar.

Siempre recuerda que establecer la hipótesis nula es muy importante. Puesto que, ella está ahí, ya sea para que nuestra investigación sea rechazada o no. Y con la hipótesis alternativa buscamos validar el motivo de la investigación. La hipótesis nula nos permitirá hacer posible eso.

Tal vez los temas estadísticos no son muy fáciles de comprender. Pero la importancia de la hipótesis estadística existe. Más que todo en la verificación de un asunto de interés por medio de pruebas tangibles. Estas están en algo que llamamos datos. Que como ya explicamos, un dato es un valor. Ya sea que esté representado por un número o una letra. Casi siempre por números. Son la base para los estudios estadísticos. Pues sin los datos no se podrían realizar la estadística. Ya sea para validar algo, o conocer el estado de una materia en particular.

Las investigaciones usando la estadística suelen ser las más confiables. De hecho, en cualquier tipo de proyecto que necesite contar con el aval científico debe presentar estadísticas. Puede que no sea un diseño de investigación único sobre la estadística. Pero sí un esquema que contará con pruebas. Estas le darán fundamento al método utilizado para llevar a cabo el plan de acción. Y así no necesitas una aprobación científica, ten en cuenta la estadística. Pues le dará soporte a cualquier idea que presentes.