Introducción al Pensamiento Científico · Unidad 4 — El proceso de investigación social
Marco teórico, hipótesis y variables
Una hipótesis es una respuesta provisoria al problema, formulada de modo que pueda ser desmentida. Para que eso sea posible, sus variables tienen que estar definidas operacionalmente.
La explicación
Para qué sirve el marco teórico
No es un relleno de citas. Cumple funciones concretas: muestra qué se sabe ya y qué no, aporta las categorías con las que se va a pensar el problema, justifica las hipótesis y permite después discutir los resultados contra lo que otros encontraron.
Hipótesis
Una respuesta tentativa al problema, que afirma una relación entre variables y que puede resultar falsa. Requisitos: ser clara, referirse a variables medibles, proponer una relación precisa, y tener apoyo en el marco teórico.
- Descriptiva: «la tasa de deserción en primer año supera el 30%».
- Correlacional: «a mayor cantidad de horas trabajadas, menor rendimiento».
- Causal: «el programa de tutorías reduce la deserción».
- Nula: «no existe asociación entre X e Y». Es la que se pone a prueba en estadística, y rechazarla es lo que permite afirmar la asociación.
Variables
De confusión (o confundidora): es causa común de las otras dos. No está en el medio del camino, está detrás de las dos. Si la controlás, la asociación desaparece — y desaparece porque nunca fue real.
Mediadora: ésta sí está en el medio del camino (X → M → Y). Si la controlás, la asociación también desaparece, pero acá la causa era genuina y lo que encontraste es por dónde pasa.
Mismo resultado en la cuenta, lecturas contrarias. Por eso, cuando digas «hay una variable interviniente», decí también de cuál de las dos estás hablando.
Niveles de medición
- Nominal: categorías sin orden. Carrera, provincia, estado civil.
- Ordinal: hay orden pero no distancias iguales. Nivel educativo, grado de acuerdo.
- De intervalo: distancias iguales, cero arbitrario. Temperatura en °C.
- De razón: distancias iguales y cero absoluto. Edad, ingreso, cantidad de horas.
El nivel de medición decide qué análisis se puede hacer. Promediar una variable nominal no significa nada, y promediar una ordinal es discutible aunque se haga todo el tiempo.
Definición operacional: el paso decisivo
Por eso la definición operacional tiene que estar explícita y justificada. Es el punto donde la investigación se vuelve discutible: sin ella, cualquier resultado es imposible de evaluar y de replicar.
Formulá una hipótesis para el problema «¿qué relación existe entre horas de trabajo y rendimiento académico en estudiantes del CBC?», identificá sus variables y definilas operacionalmente.
Es correlacional, afirma un sentido (negativo) y puede resultar falsa: si los datos mostraran independencia, o relación positiva, quedaría desmentida.
Independiente: horas semanales de trabajo remunerado.
Dependiente: rendimiento académico.
Intervinientes a controlar: nivel socioeconómico del hogar, tiempo de traslado, cantidad de materias inscriptas, responsabilidades de cuidado.
Horas de trabajo: cantidad de horas semanales declaradas en la encuesta, variable de razón; agrupada en 0 / 1-20 / 21-35 / más de 35, pasa a ser ordinal.
Rendimiento: promedio de calificaciones obtenidas en el cuatrimestre: ordinal en sentido estricto (una nota no tiene cero absoluto), aunque en la práctica se la trata como de intervalo. Alternativa: proporción de materias aprobadas sobre inscriptas. Hay que elegir y justificar: el promedio premia al que cursa poco y le va bien; la proporción premia al que aprueba todo aunque sea raspando.
Por qué la definición operacional decide el resultado: si «rendimiento» es el promedio, alguien que cursa una materia y saca 9 rinde más que quien cursa cuatro y saca 7. Si es la proporción de aprobadas, los dos rinden igual. La misma hipótesis puede confirmarse con una definición y refutarse con la otra — y por eso la definición tiene que estar explícita desde el principio, no elegida después de ver los datos.
Para la pregunta "¿influye el tamaño del curso en el rendimiento de los estudiantes?", formular la hipótesis, identificar las variables con sus indicadores, y explicar por qué una correlación fuerte no alcanza para afirmar la influencia.
La hipótesis es una respuesta provisoria a la pregunta, formulada de modo que se pueda poner a prueba. No es una intuición ni una pregunta disfrazada:
académico promedio del curso.
Tres condiciones que tiene que cumplir, y conviene verificarlas:
· relaciona dos variables que se pueden medir
· podría resultar falsa
Las variables:
dependiente (la que se supone influida): rendimiento académico
Los indicadores son lo que efectivamente se mide, y elegirlos es donde se juega la seriedad de la investigación. "Rendimiento académico" no se mide: se miden cosas concretas que uno decide tomar como su expresión.
(¿o de asistentes promedio? no es lo mismo)
rendimiento: nota promedio del curso
porcentaje de aprobados
porcentaje que abandona
Los tres indicadores de rendimiento pueden dar resultados distintos. Un curso puede subir su promedio justamente porque los más flojos abandonaron. Por eso hay que decir cuál se usa y por qué, y no hablar de "rendimiento" en abstracto.
Ahora supongamos que se miden cinco cursos y sale esto:
promedio: 8,2 8,0 7,1 6,8 6,2
El coeficiente de correlación da r = −0,995, que es prácticamente el máximo posible en valor absoluto: los puntos casi caen sobre una recta que baja.
Y aun así eso no alcanza para afirmar la hipótesis. Tres razones, y hay que darlas todas.
1. La correlación no distingue la dirección. Podría ser al revés: los cursos con peor rendimiento previo tienden a llenarse porque los estudiantes buscan a los docentes que aprueban más, o porque son las comisiones de horarios menos convenientes. La estadística no dice quién causa a quién.
2. Puede haber una variable interviniente. Este es el problema serio:
que además tienen mejor biblioteca, docentes con más dedicación
y estudiantes con más tiempo disponible
Si eso es así, el tamaño del curso no causa nada: es un síntoma de otra cosa que sí causa las dos. La correlación aparecería igual y sería igual de fuerte.
3. Con cinco casos, el azar alcanza. Con pocos datos es fácil que salga una correlación alta por casualidad, sobre todo si los casos no se eligieron al azar. r = −0,995 impresiona; con n = 5 impresiona bastante menos.
Qué haría falta para poder afirmar la influencia:
en todo lo demás)
· tener muchos más casos
· idealmente, asignar estudiantes a cursos de distinto tamaño al azar
Lo último es lo que convierte una correlación en evidencia causal, porque el azar rompe la asociación con cualquier variable interviniente. En educación casi nunca se puede hacer por razones prácticas y éticas, y por eso estas investigaciones concluyen en términos de asociación y no de causa.
Cómo se escribe la conclusión con honestidad: "se observó una asociación negativa entre el tamaño del curso y el promedio", no "se demostró que los cursos grandes bajan el rendimiento".
Dónde se pierde el punto: confundir la hipótesis con el objetivo. El objetivo dice qué se va a hacer ("analizar la relación entre…"); la hipótesis dice qué se espera encontrar ("a mayor tamaño, menor rendimiento"). Son dos cosas distintas y el parcial pide las dos por separado.
Dónde se cae la mayoría
- Escribir hipótesis que no pueden ser falsas («los jóvenes usan tecnología»).
- Confundir variable con indicador: «pobreza» es la variable, «ingreso del hogar bajo la línea» es un indicador.
- Promediar variables nominales u ordinales sin advertir el problema.
- Dejar la definición operacional implícita: sin ella la investigación no se puede replicar ni discutir.
Hasta acá la explicación. La práctica es la otra mitad: 7 ejercicios de este tema, en cuatro niveles, que no te dicen sólo si está bien al final sino que te corrigen en cada paso y te explican por qué. Además trae una animación que muestra la idea en movimiento.
Practicar Marco teórico, hipótesis y variables →Dónde entra este tema en el parcial
- Segundo parcial — Las huertas y el abejorro10 puntos · resuelto paso a paso
- Segundo parcial — Leer el cuadro en la dirección correcta10 puntos · resuelto paso a paso
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