Evidencias de los trabajos hechos en clase.

Tipos de hipótesis.

¿Qué es una hipótesis?

Pero, ¿qué es exactamente una hipótesis y para qué sirve? Las hipótesis concretan las posibles características y resultados que pueden existir entre ciertas variables que van a ser estudiadas.

Mediante el método científico, un investigador debe tratar de verificar la validez de su hipótesis inicial (o principal). Es lo que se suele denominar hipótesis de trabajo. En otras ocasiones, el investigador tiene en mente varias hipótesis complementarias, o alternativas.

Si examinamos estas hipótesis de trabajo y alternativas nos encontramos con tres subtipos: hipótesis atributivas, causales y asociativas. Las hipótesis generales o teóricas sirven para establecer una relación (negativa o positiva) entre las variables, mientras que las hipótesis de trabajo y alternativas son las que efectivamente cuantifican dicha relación.

Por otra parte, la hipótesis nula es la que refleja que no hay ningún vínculo apreciable entre las variables estudiadas. En el caso en que no se pueda comprobar que las hipótesis de trabajo y las hipótesis alternativas sean válidas, se admite como correcta la hipótesis nula.

Aunque las mencionadas se consideran los tipos de hipótesis más comunes, también existen las hipótesis relativas y condicionales. En este artículo descubriremos todos los tipos de hipótesis, y cómo se usan en las investigaciones científicas.

¿Para qué sirven las hipótesis?

Cualquier estudio científico debe iniciarse teniendo en cuenta una o varias hipótesis que se pretenda confirmar o refutar.

Una hipótesis no es más que una conjetura que puede ser confirmada, o no, mediante un estudio científico. Dicho de otro modo, las hipótesis son la forma que tienen los científicos de plantear el problema, estableciendo relaciones posibles entre variables.

Tipos de hipótesis que se usan en un estudio científico

Hay varios criterios que se pueden seguir a la hora de clasificar los tipos de hipótesis que se usan en ciencia. Los conoceremos a continuación.

1. Hipótesis nula

La hipótesis nula hace referencia a que no existe ninguna relación entre las variables que han sido objeto de investigación. También es llamada “hipótesis de no relación”, pero no debe ser confundida con una relación negativa o inversa. Simplemente, las variables estudiadas parecen no seguir ningún patrón concreto.

Se acepta la hipótesis nula si el estudio científico da como resultado que las hipótesis de trabajo y alternativas no son observadas.

Ejemplo

“No hay relación entre la orientación sexual de las personas y su poder adquisitivo”.

2. Hipótesis generales o teóricas

Las hipótesis generales o teóricas son las que los científicos establecen de forma previa al estudio y conceptualmente, sin cuantificar las variables. Generalmente, la hipótesis teórica nace de procesos de generalización a través de ciertas observaciones preliminares sobre el fenómeno que desean estudiar.

Ejemplo

“A mayor nivel de estudios, mayor sueldo”. Existen varios subtipos dentro de las hipótesis teóricas. Las hipótesis de diferencia, por ejemplo, concretan que hay una diferencia entre dos variables, pero no miden su intensidad o magnitud. Ejemplo: “En la facultad de Psicología hay un mayor número de alumnas que de alumnos”.

3. Hipótesis de trabajo

La hipótesis de trabajo es la que sirve para intentar demostrar una relación concreta entre variables a través de un estudio científico. Estas hipótesis se verifican o se refutan por medio del método científico, por lo que en ocasiones también se conocen como “hipótesis operacionales”. Generalmente, las hipótesis de trabajo nacen de la deducción: a partir de ciertos principios generales, el investigador asume ciertas características de un caso particular. Las hipótesis de trabajo tienen varios subtipos: asociativas, atributivas y causales.

3.1. Asociativa

La hipótesis asociativa concreta una relación entre dos variables. En este caso, si conocemos el valor de la primera variable, podemos predecir el valor de la segunda.

Ejemplo

“Hay el doble de matriculados en primero de bachillerato que en segundo de bachillerato”.

3.2. Atributiva

La hipótesis atributiva es la que se usa para describir los hechos que ocurren entre las variables. Se usa para explicar y describir fenómenos reales y mensurables. Este tipo de hipótesis solo contiene una variable.

Ejemplo

“La mayoría de personas sin hogar tienen entre 50 y 64 años de edad”.

3.3. Causal

La hipótesis causal establece una relación entre dos variables. Cuando una de las dos variables aumenta o disminuye, la otra sufre un aumento o disminución. Por tanto, la hipótesis causal establece una relación causa-efecto entre las variables estudiadas. Para identificar una hipótesis causal se debe establecer un vínculo de causa efecto, o relación estadística (o probabilística). También es posible verificar esta relación a través de la refutación de explicaciones alternativas. Estas hipótesis siguen la premisa: “Si X, entonces Y”.

Ejemplo

“Si un jugador entrena 1 hora adicional cada día, su porcentaje de acierto en los lanzamientos se incrementa un 10%”.

4. Hipótesis alternativas

Las hipótesis alternativas intentan ofrecer una respuesta a la misma pregunta que las hipótesis de trabajo. No obstante, y tal como se puede deducir por su denominación, la hipótesis alternativa explora relaciones y explicaciones distintas. De este modo es posible investigar acerca de distintas hipótesis durante el transcurso de un mismo estudio científico. Este tipo de hipótesis también puede subdividirse en atributivas, asociativas y causales.

Más tipos de hipótesis usados en ciencia

Existen otros tipos de hipótesis no tan comunes, pero que también son usados en distintos tipos de investigaciones. Son los siguientes.

5. Hipótesis relativas

Las hipótesis relativas dan constancia de la influencia de dos o más variables sobre otra variable.

Ejemplo

“El efecto del descenso del PIB per cápita sobre el número de personas que tienen planes de pensiones privados es inferior al efecto de la caída del gasto público sobre la tasa de malnutrición infantil”.

• Variable 1: descenso del PIB
• Variable 2: caída del gasto público
• Variable dependiente: número de personas que tienen plan de pensión privado

6. Hipótesis condicionales

Las hipótesis condicionales sirven para señalar que una variable depende del valor de otras dos. Se trata de un tipo de hipótesis muy parecido a las causales, pero en este caso existen dos variables “causa” y solo una variable “efecto”.

Ejemplo

“Si el jugador recibe una tarjeta amarilla y además es apercibido por el cuarto árbitro, deberá ser excluido del juego durante 5 minutos”.

• Causa 1: recibir tarjeta amarilla
• Causa 2: ser apercibido
• Efecto: ser excluido del juego durante 5 minutos. Como vemos, para que la variable “efecto” se dé, no solo es necesario que se cumpla una de las dos variables “causa”, sino ambas.

Otras clases de hipótesis

Los tipos de hipótesis que hemos explicado son los más comúnmente empleados en las investigaciones científicas y académicas. De todos modos, también se pueden clasificar en base a otros parámetros.

7. Hipótesis probabilísticas

Este tipo de hipótesis indican que hay una relación probable entre dos variables. Es decir, la relación se cumple en la mayoría de casos estudiados.

Ejemplo

“Si el estudiante no dedica 10 horas al día a leer, (probablemente) no aprobará el curso”.

8. Hipótesis determinísticas

Las hipótesis determinísticas indican relaciones entre variables que se cumplen siempre, sin excepción.

Ejemplo

“Si un jugador no lleva botas con tacos, no podrá disputar el partido”.

3 Estadística Investigación Método Científico

Cultura científica: Comprensión de la ciencia

La tarea de fomentar la cultura científica.

Características del método científico.

¿Qué es Método científico?

Se conoce como método científico al proceso destinado a explicar fenómenos y a enunciar leyes que den cuenta de dichos fenómenos sobre la base de diferentes mecanismos, entre ellos el razonamiento, la observación y el establecimiento de relaciones. Es a través de la aplicación del método científico que se realizan las investigaciones y se generan los conocimientos que llevan a los avances de las ciencias.

El método científico puede conceptualizarse como una abstracción de las actividades que llevan a cabo los investigadores y que explica el complejo proceso cognitivo y material que desemboca en la adquisición de un nuevo conocimiento.

¿Cuáles son los pasos del método científico?

Existen siempre cinco etapas o pasos del método científico:

• Observación. La primera es la de la observación, se debe estar atento al mundo para reparar en algo puntual.

• Preguntas. La segunda es la de formulación de preguntas acerca de lo observado.

• Hipótesis. La tercera es la etapa de formulación de una hipótesis: tomando todas esas preguntas que surgieron tras la observación, uno puede plantear una idea que explica de modo general lo observado.

• Experimentación. La cuarta etapa es la de la experimentación: a través de uno o varios experimentos cuidadosamente pensados uno trata de poner a prueba la hipótesis planteada.

• Conclusiones. En quinto lugar se analizan los resultados de los experimentos y se saca la conclusión, es decir, es el momento en el que el científico se da cuenta de que lo que “conjeturó” o “hipotetizó” era verdadero o bien falso. Algunos agregan a estos pasos básicos uno más: el de la comunicación del conocimiento generado.

Aunque la denominación de método científico engloba diferentes formas de trabajo, es común a todas ellas la instancia de la verificación a través de la experimentación.

Características del método científico

• Es fáctico. Se basa en observación e información. El método científico se nutre de datos concretos, es decir, de medidas; estas pueden ser cualitativas o cuantitativas, pero siempre existen.

• Exige verificabilidad empírico. Un conocimiento adquiere el carácter de científico cuando pudo ser contrastado o verificado, es decir, superó la prueba de confrontación con la realidad.

• Es objetivo. A través del método científico se aspira a generar conocimientos sobre la base de hechos concretos, sin tomar en cuenta valores o creencias del propio investigador o instaladas en la comunidad.

• Es riguroso y de orden lógico. No se trabaja de cualquier manera en el método científico, no se pueden omitir pasos, tampoco alterar el orden lógico, ya que no se arribaría a ninguna conclusión válida en ese caso.

• Exige experimentación controlada y sistemática. Plantea la etapa de experimentación de manera muy cuidadosa, tratando de que esta resulta reproducible y de que ningún factor se convierta en una amenaza para la robustez del experimento, aun cuando se acepta que existe siempre el denominado error experimental.

• Apela al razonamiento deductivo o inferencia. Una vez formulada la hipótesis, se infieren de ella algunas posibles consecuencias prácticas, que luego son sometidas a verificación. Es necesario poder establecer con claridad estas inferencias.

• Recurre al razonamiento inductivo. A veces es útil la observación de fenómenos particulares, con la intención de arribar a premisas generalizadoras. Sin embargo esto no se considera suficiente para avanzar en el conocimiento.

• Exige permanente análisis y síntesis. Mediante el análisis se identifican cada una de las partes que integran una realidad; a través de la síntesis todas las partes identificadas se integran en un todo más abarcador, que contribuye al entendimiento de un fenómeno.

• Es autocorrectivo. En la medida que surgen incongruencias conceptuales el método científico va rechazando o modificando sus propias conclusiones. Es bastante común que esto suceda con el correr de los años, el vertiginoso avance tecnológico tiende a acortar los tiempos en este sentido.

• Es didáctico. Muchas de las cuestiones cotidianas fueron analizadas por el método científico, y es probable que un niño o un joven se interesen mucho más en las ciencias si se les permite pensar como alguna vez pensó el científico que llegó a determinado hallazgo.

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Constructo

Método científico.El conocimiento científico es el que se adquiere por la aplicación del método científico. 

La sistematización del conocimiento científico se realiza a través de elaboración de teorías.

La elaboración de teorías

iguiendo a Delclaux, el objetivo de la ciencia es conocer mejor los fenómenos que tienen lugar en la naturaleza para explicarlos, predecirlos y controlarlos. El investigador tiene que observar, recoger y ordenar los datos que tales acontecimientos proporcionan. Podemos definir la teoría como una agrupación de esquemas conceptuales formados por conjuntos de hipótesis con los que representamos el conocimiento científico de forma sistematizada.

Una hipótesis científica es un enunciado teórico referido directa o indirectamente a acontecimientos no sujetos hasta el momento a contrastación empírica y que es modificable a la luz de nuevos datos. Tienen el objetivo de enunciar aspectos determinados relacionados con la teoría y de hacer que ésta sea contrastable empíricamente.

Una ley científica es una hipótesis de amplio alcance explicativo que ha sido confirmada y que refleja las regularidades de la naturaleza. No todas las hipótesis confirmadas pasan a ser leyes científicas, deben cumplir tres características:

1. que expresan regularidades de comportamiento bajo determinadas condiciones,
2. que sean universales y
3. que establezcan una relación necesaria entre las condiciones antecedentes y consecuentes de su enunciado.

Los términos primitivos son del lenguaje común o de otras teorías científicas para describir los fenómenos observados en la naturaleza, provienen de ámbitos externos a la propia teoría y no es función de la misma definirlos, ya que pertenecen a otras áreas de conocimiento en las que ya están definidos.

Los constructos o conceptos son términos que pueden aparecer en las teorías, hipótesis o leyes y que utilizamos para referirnos a variables que no son directamente observables. Adquirir o generar un constructo consiste en extraer de todos los posibles ejemplos de naturaleza, las características que tienen en común, lo que redunda en la mejor organización de nuestro conocimiento.

Un modelo es una representación arbitraria de una parcela de la realidad que sirve para simular su funcionamiento. Conviene hacer hincapié en el hecho de que la representación que constituye el modelo es metafórica.

Características de las teorías científicas:

• Susceptibles de prueba: de ellas se derivan hipótesis que pueden ser contrastadas con los hechos de la naturaleza, para poder determinar si se ajustan o no a ellos.
• Relevantes: una teoria tiene que ocuparse de aspectos significativos y que supongan un incremento del conocimiento en alguna parcela concreta de la realidad.
• Simples: dadas dos teorias que expliquen lo mismo, debe preferirse la que esté fomulada en términos más sencillos.
• Susceptibles de modificación: las teorías deben poder modificarse si aparecen evidencias en contra de sus predicciones.

Funciones de las teorías científicas:

• Sistematizar el conocimiento, estableciendo relaciones lógicas entre entidades antes inconexas.
• Explicar los hechos mediante hipótesis que impliquen las proposiciones que expresar dichos fenómenos.
• Incrementar el conocimiento derivando nuevas proposiciones de las premisas.
• Reforzar la contrastabilidad de las hipótesis, sometiendo las al control de las demás hipótesis del sistema teórico.
• Orientar la investigación bien sea mediante el planteamiento o en reformulación de problemas científicos relevantes o sugiriendo la recolección de nuevos datos.
• Ofrecer una representación o modelo de un sector de la realidad y un procedimiento para producir datos nuevos.

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El método científico

Características del método científico:   

• Tiene una base empírica: es un proceso conjunto de contrastación con los hechos de la naturaleza al que deben someterse sus enunciados o hipótesis.
• Diversidad de formas: el método puede ser cualitativo o cuantitativo, adoptando distintas estrategias en función del fenómeno que se estudia.
• Sistematicidad: para que la investigación sea fiable y válida el proceso de investigación debe ser sistemático y controlado.
• Fiabilidad o replicabilidad: Un estudio debe ser fiable, consistente y replicables sus métodos, condiciones y resultados.
• Validez: hace referencia tanto a la exactitud de la interpretabilidad de los resultados (validez interna), como a la generalización de las conclusiones (validen externa).
• Flexibilidad: el método se adapta al objeto de estudio de las diversas ciencias.

Tipos de método científico:

• El método inductivo: considera que solo se puede llegar al conocimiento a través de la experiencia. Observa la realidad para acumular datos, ordenarlos y establecer a partir de ellos conclusiones o leyes generales aplicables a todo el conjunto de observaciones.
• El método deductivo: se caracteriza por partir de un conjunto de axiomas o principios indemostrables a los que se llega por procesos de razonamiento o que no se apoyan en observaciones empíricas, y por establecer un conjunto de reglas de procedimiento a partir de las cuales se realizan deducciones lógicas aplicables a los datos reales. Formulan la teoría y la aplican a los datos.
• El método hipotético-deductivo: utiliza de forma combinada la inducción y la deducción.

Fases del método hipotético-deductivo:

1.     Planteamiento del problema u objeto de estudio y definición de variables.
2.     Formulación de hipótesis contrastables.
3.     Establecimiento de un procedimiento o plan de recogida de datos: selección de la muestra, aparatos y/o materiales.
4.     Análisis de datos.
5.     Interpretación de los resultados: discusión y conclusiones.
6.     Elaboración del informe de investigación comunicación de resultados.

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1. Planteamiento del problema y definición de variables

El problema

La investigación parte siempre de la identificación de un problema al que no se puede responder con los conocimientos existentes hasta el momento. Se propone una posible solución que tendrá que ser contrastada a través del diseño de procedimiento, la recogida y el análisis de datos.

El problema de la investigación suele formularse en términos de pregunta en la que suelen expresarse cómo se relacionan las variables.

Fuentes de problemas:

• La experiencia.
• Las teorías científicas.
• El conocimiento previo.

Criterios para elegir el problema:

• Su solución debe contribuir a incrementar el cuerpo de conocimientos de la disciplina.
• El problema debe conducir a nuevos interrogantes e investigaciones posteriores.
• Hay que elegir un problema que se pueda investigar.
• El problema debe ser viable para el investigador.

Definición, medición y clasificación de las variables

Una variable es una característica que puede asumir más de un valor. Los valores pueden ser numéricos o categóricos. Estos conceptos serían constructos, pero los consideramos variables cuando los definimos en términos explícitos y determinamos que indicios son los que nos permiten obtener una medida de ellos. Una constante es una característica con un solo valor.

Medición de variables

Medir es asignar números, de forma congruente, a los fenómenos observados. La medición en psicología es la asignación de números a objetos o características, mediante una serie de reglas, que permiten operativizar la conducta.

Tipos de escalas de medida:

• Escala nominal: establece relaciones de igualdad-desigualdad.
• Escala ordinal: los objetos pueden manifestar determinada cracterística en mayor grado unos que otros. Las transformaciones que admite la escala ordinal son las que preserven el orden de magnitud, creciente o decreciente, en que los objetos presentan determinada caracteristica.
• Escala de intervalo: si además de la posibilidad de evaluar la igualdad-desigualdad de los objetos y la mayor o menor magnitud que presenten, se puede contar con alguna unidad de medida, aunque esta sea albitraria, se permitirá establecer la igualdad o desigualdad de las diferencias entre las manitudes de los objetos medidos. El punto cero es arbitrario y no significa carencia absoluta de la característica medida.
• Escala de razón: el punto cero es absoluto y significa ausencia de la característica: la distancia, el peso, la velocidad, el tiempo… etc.

Clasificación de variables (perspectiva metodológica)

• Variables independientes: también llamadas variables antecedentes, variables causales, variables predictoras y factores. Llamamos variable independiente a la que el experimentador decida manipular, de acuerdo con su hipótesis para estudiar sus efectos sobre otra. Será variable independiente la que se considere “causa”.
• Variables dependientes: también llamadas variables de la tarea, variables consecuentes, variables pronostico o variables criterio. Son variables que queremos predecir utilizando otras variables. Denominaremos variable dependiente a aquello que decida medir para ver los efectos producidos por la manipulación de la variable independiente, también de acuerdo con su hipótesis.  Será variable dependiente lo que se tome como “efecto” en hipótesis de la que se parte. La variable independiente podrá adoptar distintos niveles, condiciones o tratamientos.
• Variables extrañas: son las variables ajenas a la relación buscada entre las dos variables anteriores y que pueden influir en dicha relación. Estas variables se deben prevenir, detectar y controlar en la investigación.
• Las variables de selección de valores, son variables que por su propia naturaleza o por razones éticas no pueden ser planteadas directamente por el investigador a su criterio.

Clasificación de variables (según nivel de medición y valores categóricos numéricos que pueden proporcionar)

• cualitativas

•   nominal (o categórico)
  •     dicotómica (dos categorías)
  •     politómicas (más de dos categorías)

• cuasi cuantitativas

•   ordinal

• cuantitativas

•   Intervalo y Razón
  •     discretas (no admiten valores intermedios)
  •     continuas (admiten valores intermedios)

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2. Formulación de hipótesis

La formulación de hipótesis consiste en ofrecer a partir de los supuestos teóricos una predicción tentativa del problema objeto de estudio, de forma que se pueda contrastar con los datos obtenidos.

Doble función:

• epistemológica, dado que son los elementos que permiten relacionar las teorías con los hechos de la naturaleza; y
• metodológica, porque orienta todo el proceso de la investigación.

Requisitos/principios para la formulación de la hipótesis:

• ser consistente,
• ser compatible con otras teorías, leyes.
• ser comprobable empíricamente.
• simplicidad y
• la generalización.

Operativización

Las hipótesis formuladas en términos generales deberán operativizarse para ser contrastadas. La operativización es el acto de traducir el constructo en su manifestación externa, por tanto conlleva definir con exactitud las variables implicadas y la relación entre ellas, cuáles serán las condiciones antecedentes y las consecuentes.

Contrastación

¿Qué significa contrastar una hipótesis? Es ponerla en relación con los hechos para determinar si se adecua o no a ellos. Una hipótesis nunca se puede probar, sólo se puede contrastar. La decisión sobre aceptar o rechazar la hipótesis, se hace con un cierto margen de error o nivel de confianza, que es una probabilidad.

Una hipótesis de tipo causal, también llamada hipótesis experiemtal, se suele formular en términos condicionales. Es decir, formulada dentro de uan estructura gramatical de tipo: “Si…, entonces…”

La hipótesis de trabajo es una forma muy concreta de formular un aspecto del problema, de manera que pueda ser objeto inmediato de comprobación empírica. Para formular adecuadamente la hipótesis de trabajo es necesario que exprese la relación que se espera entre las variables, lo cual, además, exige una correcta formulación de las variables que intervienen en la situación.

Para la contrastación estadística a partir de hipótesis de trabajo se formulan las hipótesis estadísticas: hipótesis nula e hipótesis alternativa.

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3. Establecimiento de un procedimiento para la recogida de datos

Hay que planificar la recogida de datos de la investigación. Las conclusiones del estudio se basarán en dichos datos. El investigador debe decidir qué clase de datos necesita recoger y con qué instrumentos o técnicas debe recogerlos. Tendrá que tomar decisiones sobre el procedimiento que mejor se ajuste a sus objetivos dentro de la estrategia metodológica con la que se desarrolla el estudio. Esto supondrá tomar decisiones sobre el diseño concreto y sobre las técnicas de recogida de datos.

Se recomienda hacer un estudio piloto que es la aplicación del procedimiento previsto para la investigación en una pequeña muestra de personas con el objeto de detectar problemas, inconvenientes  o ambigüedades susceptibles de ser corregidas.

Selección y descripción de la muestra

Para elegir una muestra, primero hay que especificar la población del estudio. Luego, se elegirá la muestra. Si la muestra elegida no representa a la población, nuestros resultados no serán generalizables a dicha población.

A cada elemento de la muestra se le denomina unidad muestral. Los sujetos constituyentes de la muestra utilizada en el estudio se denominan participantes.

Es muy importante determinar cuántas unidades muestrales vamos a necesitar en función de las necesidades del estudio y las técnicas estadísticas previstas y que procedimiento de muestreo debe seguirse, con el objetivo de que la muestra sea lo más representativa posible de la población.

Conceptos

• Población: conjunto, finito o infinito, de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y sólo ellos.
• Censo: estudio de todos los elementos que componen la población.
• Muestra: su conjunto o de elementos de una población.
• Muestreo: proceso por el cual es elegida la muestra. Este puede ser probabilístico y no probabilístico.
• Inferencia estadística: generalización de los resultados de la muestra a la población.

Tipos de muestreo

• probabilístico:   aquel en que puede calcularse de antemano la probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles. Es el único tipo de muestreo capaz de darnos el riesgo que cometemos en la inferencia. Con él se obtiene una muestra representativa de la población.

• no probabilístico:  muestreo basado en criterios fijos, o por razones de accesibilidad.

Aparatos y materiales

Una decisión importante es que la elección de los instrumentos y materiales de la investigación.

El investigador debe tener buenos conocimientos de psicometría para la selección y elaboración de los instrumentos de medida.

Deben considerarse las distintas opciones disponibles, sus prestaciones y su coste, así como la fiabilidad del aparato. Todos estos aspectos habrá que detallarlos en el informe de investigación.

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4. Análisis de datos

Después de recoger los datos procedemos a su análisis mediante técnicas estadísticas, con el fin de obtener resultados interpretables en relación con los objetivos de la investigación.

Lo primero que debemos hacer con los datos es organizarlos y describirlos a través de puntuaciones resumen, para que resulten manejables y sobre todo más informativos, esta tarea le corresponde a la estadística descriptiva, la cual permite:

• resumir los datos, utilizando

• Tablas de distribución de frecuencias o representaciones gráficas, tanto para variables cualitativas como cuantitativas
• índices de tendencia central (nos indican dónde está el centro de la distribución): la medida, la mediana y la moda, e índices de posición, como los percentiles.
• Índices de variabilidad (nos indican la dispersión de los datos): la varianza y la desviación típica.
• Índices de asimetría (nos indican si la distribución es simétrica o asimétrica positiva o negativa): el intercuartílico, el de Fisher.
• Índices de apuntamiento (nos indican si la distribución es más o menos achatada respecto a la curva normal): el coeficiente de curtosis.
• Índices que informan de la relación entre variables: la correlación, la covarianza

• buscar regularidades en los datos

• utilizando representaciones gráficas a través del análisis exploratorio

• pronosticar resultados en función de los datos

• a través de la regresión

La estadística inferencial nos permite considerar las posibilidades de generalización a la población desde la muestra.

El estadístico de contraste se plantea como una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis de partida (nula) que se hace sobre la población y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra (los datos de los dos grupos del estudio).

La elección del estadístico de contraste más adecuado para analizar nuestros datos se basará en los objetivos del análisis y en la comprobación de que los datos cumplen un conjunto de supuestos o características:

• El nivel de medida y el tipo de variables: niveles de escala de medida más altos permiten aplicar técnicas estadísticas más potentes. Debemos tender a medir en el nivel más alto posible para disponer de más información y más posibilidades de trabajo con los datos.
• La independencia/dependencia de las observaciones: puntuaciones procedentes de participantes proporcionan medidas independientes, mientras que dos medidas de la misma variable proporcionada por los mismos participantes, tomada en dos momentos o condiciones distintas, son medidas que se consideran dependientes o relacionadas, ya que la fuente de medidas es la misma, los mismos individuos.
• Aspectos de la distribución.

En función de que nuestros datos cumplan unos u otros supuestos podemos elegir entre los llamados contrastes paramétricos (permiten contrastar hipótesis referidas a alguna parámetro, necesitan supuestos exigentes pero se obtiene mucha información) y no paramétricos (no necesitan establecer supuestos exigentes).

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5. La interpretación de los resultados de la investigación

Supone interpretar los resultados obtenidos procediendo a su discusión y extrayendo las conclusiones de la investigación. Hay que vincular los resultados del análisis de los datos con las hipótesis de la investigación, con las teorías y con los conocimientos ya existentes y aceptados en el tema. En un primer momento, los resultados se deben interpretar en cuanto a la magnitud del efecto obtenido y las tendencias o regularidades observadas. En un segundo momento se deben comparar estos resultados con los obtenidos por otros investigadores en trabajos semejantes.

No se trata sólo de describir los resultados en unas conclusiones, sino además se realizará una discusión en la que se pondrán en relación los hallazgos con las hipótesis formuladas, los modelos teóricos y las investigaciones afines. Se debe señalar las implicaciones y la utilidad de los descubrimientos. También se debe hacer un análisis crítico de las limitaciones del estudio. El autor deberá acabar la discusión sugiriendo nuevas vías de investigación, reconociendo las limitaciones de su propio trabajo y evaluando el alcance de los logros conseguidos. La interpretación a debe terminar con unas conclusiones claras sobre el trabajo realizado.

6. Comunicación de los resultados de la investigación

Todos los trabajos deben acabar con la redacción de un informe escrito u oral que comunique lo realizado y las conclusiones obtenidas. Se debe exponer de forma sintética, clara y comprensible tanto los métodos empleados como los resultados de la investigación, con el fin de poder recibir una evaluación crítica de la misma y que con ello se enriquezca el saber científico.

Con respecto a los trabajos escritos, en casi todas las revistas o libros se deben seguir las normas de redacción de la American Psychological Association, recomienda que el informe conste de las siguientes partes:

• resumen o abstract,
• introducción,
• método,
• análisis y resultados,
• discusión y conclusiones,
• referencias bibliográficas y
• anexos o apéndices.

Las ciencias de la Epistemología

Clasificación de la Ciencia.

La ciencia se puede clasificar según, su objeto, su método, otros por su afinidad, su complejidad y dependencia, sin embargo toda clasificación tiende a buscar los vínculos o relaciones existentes entre las diferentes disciplinas o formas de conocimiento, así una clasificación o división acertada implica la presencia del objeto propio de cada ciencia y sus relaciones con otras áreas afines, el método o requerimiento de cada ciencia para enfrentar su objeto, e igualmente su propósito para los cuales produce el hecho de investigación.

Esta clasificación parte del objeto de estudio de cada ciencia y las presenta en ciencias formales y fácticas, según traten las relaciones lógicas o hechos de la realidad.

Ciencias formales:

·         Los objetos de la ciencias formales son ideales.

·         Su método es la deducción.

·         Y su criterio de verdad: la consistencia o no contradicción de los resultados.

·         Todos sus enunciados son analíticos: es decir se deducen de postulados o teoremas.

Ciencias fácticas:  

·         Los objetos de las ciencias fácticas son materiales

·         Su método es la observación y la experimentación, aunque también la deducción

·         Su criterio de verdad es la verificación

·         Los enunciados son predominantemente sintéticos aunque también hay enunciados analíticos

Áreas de la ciencia y la tecnología y ciencias que la integran

1.    Ciencias Exactas y Naturales:

Astronomía, bacteriología, bioquímica, biología, botánica, química, entomología, geología, geofísica, matemáticas, meteorología, mineralogía, informática, geografía física, física, zoología y otras áreas afines.

2.    Ingeniería y Tecnología:

Ingenierías, tales como química, civil, electrotécnica y mecánica y subdivisiones especializadas de éstas; productos forestales; ciencias aplicadas, como la geodesia, química industrial, etc.; arquitectura, ciencia y tecnología de alimentos, tecnologías especializadas o campos interdisciplinarios, ejemplo: análisis de sistemas, metalurgia, minería, tecnología textil y otras materias afines.

3.    Ciencias Médicas:

Anatomía, estomatología, medicina, pediatría, obstetricia, optometría, osteopatía, farmacia, fisioterapia, salud pública, asistencia técnica sanitaria y otra áreas afines.

4.    Ciencias Agrarias:

Agronomía, zootecnia, pesca, silvicultura, horticultura, veterinaria y otras áreas afines.

5.    Ciencias Sociales:

Antropología (cultural y social) y etnología, demografía, economía, educación y didáctica, geografía (humana, económica y social), derecho, lingüística, dirección, ciencias políticas, psicología, sociología, organización científica del trabajo, ciencias sociales diversas y actividades científicas y tecnológicas de carácter histórico, metodológico e interdisciplinario, relativas a áreas de este grupo. La antropología física, la geografía física y la psicofisiología deberían considerarse normalmente como ciencias exactas y naturales.

6.    Humanidades:

Arte (Historia y crítica del arte), excluyendo la "investigación artística"), lenguas y literaturas antiguas y modernas, filosofía (incluyendo la historia de la ciencia y de la tecnología), prehistoria e historia, junto con otras disciplinas auxiliares de la historia, tales como la arqueología, numismática, paleografía, etc.; religión, otras disciplinas y ramas humanísticas, así como otras actividades científicas y tecnológicas de carácter metodológico, histórico e interdisciplinario, relacionadas con las áreas de este grupo.

La ciencia está dividida en dos; ciencias formales y ciencias fácticas.

Las ciencias formales son racionales y exactas; las lógico-matemáticas, más en mi opinión son las ciencias falsas, ideológicamente intentan explicar la realidad, las cuales pueden ser muy interesantes pero no son tan importantes como las ciencias fácticas.

Las ciencias fácticas por su parte son ciencias reales, que aunque no son exactas y pueden ser cambiantes, son más importantes porque investigan la realidad del ser humano y todo el entorno físico natural; estas ciencias utilizan el empirismo como método de conocimiento.

Las ciencias fácticas están divididas en ciencias naturales y ciencias sociales.

Las ciencias naturales trabajan con los seres vivos y con materia física.

Y las ciencias sociales se dedican al estudio de los seres humanos.

Que las ciencias se dividan entre reales e irreales está muy bien y es sencillo, pero en lo que son las ciencias fácticas hay muchas más divisiones, en el resumen de arriba se ven seis, lo cual no parece mucho; pero dentro de estas seis hay muchas más ciencias, las cuales pueden ser mucho más difíciles de recordar. Pero si se recuerda una de cada una, es más fácil recordar todas, porque una de una rama se parece a las demás de su misma rama.

Las que más fáciles de recordar para mi son éstas:

1.    Naturales: Biología.

2.    Ingenierías: Química.

3.    Medicas: Medicina.

4.    Agrarias: Veterinaria.

5.    Sociales: Psicología.

6.    Humanidades: Historia.