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TIPOS DE HIPOTESIS - Coggle Diagram

- - - - Dos variables: Relaciona claramente una variable independiente (causa) con una variable dependiente (efecto).
      - Relación directa: Establece una conexión directa entre ambas variables, sin intermediarios.
      - Concisa y clara: Se expresa de manera concisa y fácil de entender, evitando ambigüedades.
      - Verificable: Puede ser sometida a prueba empírica mediante un experimento o estudio.
- - - - Generalidad: No establece una dirección específica para la relación entre las variables.
      - Flexibilidad: Permite explorar diferentes posibilidades sin limitar la investigación a un resultado concreto.
      - Adecuada cuando: No hay suficiente evidencia previa para establecer una dirección específica o cuando se desea explorar todas las posibilidades.
- - - - Relación entre variables: Establece una conexión entre dos o más variables.
      - No causalidad: No implica que una variable sea la causa directa de la otra.
      - Correlación: Sugiere una relación de covariación, donde los cambios en una variable tienden a ir acompañados de cambios en la otra.
      - Bidireccional: La relación puede ser bidireccional, es decir, ambas variables pueden influirse mutuamente.
- - - - Relación de Causa y Efecto: La hipótesis causal sugiere que un cambio en una variable (la causa) produce un cambio en otra variable (el efecto)
        
        .Variables Involucradas: Generalmente incluye al menos dos variables: la independiente (la que se manipula) y la dependiente (la que se mide).
        
        Prueba Empírica: Debe ser susceptible de ser probada mediante métodos científicos, como experimentos o análisis estadísticos.
        
        Temporalidad: La causa debe preceder al efecto en el tiempo. Esto implica que para que una variable sea considerada causa, debe ocurrir antes que el efecto.
- - - - Características de una Hipótesis Empírica
    - - Basada en la Observación: Se formula a partir de datos observables y medibles en el mundo real
      - Prueba Empírica: Debe ser susceptible de ser verificada o refutada a través de la recolección de datos y la realización de experimentos.
      - Falsabilidad: Una buena hipótesis empírica debe ser falsable, lo que significa que debe ser posible demostrar que es falsa mediante evidencia
    - - .Especificidad: Debe ser clara y específica en cuanto a las variables involucradas y la relación entre ellas.
- - - - Definición Clara: La hipótesis debe ser específica y claramente formulada, describiendo la relación entre variables o el parámetro poblacional a evaluar.
        
        Tipos de Hipótesis:•Hipótesis Nula (H0): Proposición que establece que no hay efecto o relación.•Hipótesis Alternativa (H1 o Ha): Proposición que sugiere que sí hay un efecto o relación
        
        .Prueba de Hipótesis: Utiliza métodos estadísticos para determinar si hay evidencia suficiente en los datos para rechazar la hipótesis nula
        
        Nivel de Significancia (α): Se establece un nivel de significancia (comúnmente 0.05) que determina el umbral para rechazar la hipótesis nula.
- - - - Múltiples variables: Involucra más de dos variables en su enunciado.
      - Relaciones interactivas: Puede establecer relaciones de interacción entre las variables, donde el efecto de una variable depende del valor de otra.
      - Mayor complejidad: Requiere un análisis estadístico más sofisticado para su comprobación.