Variables, tipos, funciones y, control y estrategías.


**Tipos de
hipótesis

**Hipótesis de
investigación:** proposiciones tentativas acerca de la o las posibles relaciones entre dos o más variables

Hipótesis predictivas de un valor
en un tiempo específico.

Hipótesis correlacionales: bivariadas, multivariadas;
direccionales, no direccionales.

Hipótesis de comparación de grupos: direccionales,
no direccionales.

Hipótesis causales: bivariadas y multivariadas,
direccionales, no direccionales.

Son explicaciones tentativas del fenómeno o problema investigado formuladas como
proposiciones o afirmaciones y constituyen las guías de un estudio.

Hipótesis estadísticas: son las hipótesis de investigación traducidas a términos estadísticos

  1. Referirse a una situación “real”. /
  2. Las variables o términos de las hipótesis deben ser lo más concretos, entendibles y precisos
    que sea posible.
  3. los términos o variables de una hipótesis deben ser observables o medibles, así como la relación planteada entre ellas.

Se fundamentan en el análisis de tendencias pasadas y un sólido marco
teórico. Pueden ser específicas de una cifra o rango.

Estas hipótesis pretenden contrastar dos o más grupos, categorías, procesos o hechos en términos
cuantitativos Además, no solo pueden establecer que dos o más variables
se encuentran asociadas

Estas hipótesis pretenden contrastar dos o más grupos, categorías, procesos o hechos en términos
cuantitativos .

Las hipótesis de comparación no direccionales simplemente establecen que habrá diferencia, Las hipótesis de comparación no direccionales simplemente establecen que habrá diferencia
entre los grupos pero no especifican ni anticipan el vínculo entre la variable que divide a los grupos
y la variable de contraste (en favor de qué grupo es o será la diferencia

Los investigadores deben
definir las variables que se incluyen en sus hipótesis, en forma tal que puedan ser medidas u observadas,
comprobadas y contextualizadas.

Relacionan variables

DEFINICIÓN OPERACIONAL

Conjunto
de procedimientos y actividades que deben realizarse para medir una VARIABLE E interpretar los datos conenidos.

DEFINICIÓN CONCEPTUAL

Las definiciones conceptuales y
operacionales son necesarias en todos los estudios,

Hipótesis nulas y Alternativas : refutan o niegan lo que afirman las hipótesis
de investigación. Son su reverso, su contradicción. y las alternativas son una opción a la hipótesis de investigación y la nula

Se definen de acuerdo a una comunidad de discurso.

Las variables en una investigación

Variables extrañas: son importantes controlarlas y definir las técnicas utilizadas para monitorearlas

Variables de estímulo, son variaciones cuntificables que se pueden estudiar para ver si afectan la conducta. Se habla de grupo experimental y de contro**l

Variables dependientes: medidas de respuestas

Debe ser operacionalmente válida: mide lo que estás especificando en la condición consecuente de la hipótesis

Debes ser descritas en función de una marco común

Confiabilidad de la V. D, el grado en que las repeticiones de la mediciones, dan resultados similares.

Variables organismicas, variables que se pueden estudiar sitemáticamente para ver si se relacionan con algunas conductas. Se habla de grupos de comparación, Se hace una observación sistemática. **

Multiples medidas de la V.D/ Medidas de desarrollo, medidas de seguimiento.

Relaciones empíricas

Relaciones empíricas

Leyes de estímulo-respuesta: Experimentos **

Leyes organísmicas-respuestas: que se obtienen de la observación sistémica.

Vinculación

*La eliminación de las V.I

  1. Constancia de las condiciones
  2. Balancear las variables que no se pueden controlar. Sobre todo porque no se pueden identificar el efecto de las mismas.
  3. Aleotorizar el efecto de las V. E.
  4. Controlar las Variables del Investigador

VE

**El investigador como una variable extraña: 1. Efecto paradigma del investigador. Los sesgos del investigador (la historia natural)

  1. no utilizar el diseño experimental apropiado/
  2. Efecto procedimientos laxos. 4. Efecto del análisis de datos.**

La manipulación intencional de una variable independiente*, ocurre cuando el investigador asigna valores determinados para ver que efecto produce.

¿Cómo se pueden controlar las V.E? Mantener constantes las condiciones que no se vinculan con la V:I text

Variable independiente

TIPOS DE DISEÑO EXPERIMENTAL: CASO 1. Diseño de 2 grupos independientes

Investigación sistemática

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Investigación Experimental

Asignación aleatoria de grupos y asignación de los tratamientos

Se estudian grupos ya formados

Para distribuir los grupos se utiliza un método que permita que ambos grupos se conformen en igualdad de condiciones.

Utilizar grupos de muestras grandes, reduce la formación de grupos desiguales.

Implementación de los tratamientos:

  1. Se compara las medias.
  2. Se aplica una prueba t, para establecer si hay diferencias significativas. La Prueba t, trata de probar que la hipótesis nula es falsa. H0: M1-M2 = 0

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Medidas de tendencia central;
Se calculan Además de la Media, Las medidas de tendencia central nos indican donde se ubican el promedio de los datos y la desviación estándar, nos indican la dispersión de los datos con respecto a esa media. (REVISAR p+agina 71 que habla de los supuestos sobre los que aplicar una prueba T
La varianza

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