Tipos de Hipótesis
también se llama una hipótesis básica. Muestra la relación entre dos variables donde una se llama variable independiente o ‘causa’ y la otra se llama variable dependiente o ‘efecto’.
Ejemplo: El calentamiento global hace que los icebergs se derritan.
Aquí la causa es el calentamiento global y el efecto es el derretimiento de los icebergs.
- Hipótesis compleja
- Hipótesis empírica
- Hipótesis nula
- Hipótesis alternativa
- Hipótesis lógica
- Hipótesis estadística
- Hipótesis asociativa y Causal
- Hipótesis direccional
- Hipótesis no Direccional
- Pruebas de Tipo de Distribución Variable (Gaussiano)
- Pruebas de Relación variable (correlación)
- Comparar Medias de muestra (paramétricas)
- Comparar Medias de muestra (no paramétricas)
Hipótesis compleja
La hipótesis compleja es aquella en la que hay múltiples variables dependientes e independientes.
Ejemplo: El calentamiento global hace que los icebergs se derritan, lo que a su vez causa cambios importantes en los patrones climáticos.
La diferencia entre una hipótesis simple y una hipótesis compleja :
hipótesis simple: La relación existe solo entre dos variables.
hipótesis compleja: Existe relación entre múltiples variables.
Hipótesis empírica
También se denomina “hipótesis de trabajo”. Es solo una suposición durante la fase de formulación, pero cuando se prueba ya no es solo una idea o noción. En realidad está pasando por algunos cambios en torno a esas variables independientes.
Ejemplo: La ropa de algodón es mejor para el verano que la ropa de terciopelo.
Hipótesis nula
Es contraria a la hipótesis empírica, ya que afirma que no hay relación entre variable dependiente e independiente. En esencia, afirma que los datos y las variables que se están probando no existen realmente.
Ejemplo: El agua no afecta el crecimiento de una planta.
Hipótesis alternativa
También se conoce como hipótesis mantenida o hipótesis de investigación
En primer lugar se proponen muchas hipótesis. Luego, entre ellos, se selecciona uno que es el más eficiente.
Hay cuatro tipos principales de hipótesis alternativas:
- Hipótesis alternativa puntual: La distribución de la población en la prueba de hipótesis está completamente definida y no tiene parámetros desconocidos.
- Hipótesis alternativa no direccional: Establece que la hipótesis nula es falsa.
- Hipótesis direccional de una cola: Solo se refiere a la región de rechazo para una cola de una distribución de muestreo.
- Hipótesis direccional de dos colas: Se refiere a ambas regiones de rechazo de la distribución del muestreo.
Hipótesis lógica
Como su nombre indica, se verifica lógicamente. El proceso de verificación consiste en:
- Acuerdo
- Desacuerdo
- Diferencia de opinión.
Ejemplo:
declaración de Hipótesis: Un animal no puede sobrevivir sin agua.
Verificación lógica: Esto es cierto porque todos los seres vivos necesitan agua.
Hipótesis estadística
La declaración podría ser lógica o ilógica, pero si la estadística la verifica, se convertirá en una hipótesis estadística.
La vitamina C es buena para la piel. Tendría que probar esta hipótesis en un grupo de personas para verificarla. Este es un método estadístico para verificar la declaración.
Hipótesis asociativa y Causal
Las hipótesis asociativas establecen que hay una relación entre dos variables. Observa cómo co-ocurren eventos específicos.
Las hipótesis causales establecen que cualquier diferencia en el tipo o cantidad de una variable en particular afectará directamente la diferencia en el tipo o cantidad de la siguiente variable en la ecuación. Analiza cómo la manipulación afecta a los eventos en el futuro.
Hipótesis direccional
Una hipótesis direccional especifica la dirección o naturaleza de la relación entre dos o más variables independientes y dos o más variables dependientes. Se desarrollan a partir de preguntas de investigación y utilizan métodos estadísticos para su validación.
Se basan en aspectos como:
- Teoría aceptada
- Investigación pasada
Hipótesis no Direccional
Esta hipótesis establece que hay una relación entre dos variables, pero no predice la naturaleza o dirección exacta de la relación.
Pruebas de Tipo de Distribución Variable (Gaussiano)
- Prueba de Shapiro-Wilk
- Prueba de K2 de D’Agostino
- Prueba de Anderson-Darling
Pruebas de Relación variable (correlación)
- Coeficiente de Correlación de Pearson
- Correlación de Rango de Spearman
- Correlación de Rango de Kendall
- Prueba de Chi Cuadrado
Comparar Medias de muestra (paramétricas)
- Prueba t de Student
- Prueba t de Student emparejada
- Prueba de análisis de Varianza (ANOVA)
- ANOVA de medidas repetidas Prueba
Comparar Medias de muestra (no paramétricas)
- Prueba U de Mann-Whitney
- Prueba de Rango Firmado de Wilcoxon
- Prueba H de Kruskal-Wallis
- Prueba Friedman
