Introducción: ¿Qué es una hipótesis?
En el ámbito de la investigación científica, una hipótesis es mucho más que una simple suposición (Sullivan, 2009). Es una afirmación conjetural que establece una relación entre dos o más variables, y es fundamental en el proceso de investigación para proporcionar dirección y estructura. Este post desglosará la naturaleza y los diferentes tipos de hipótesis, explorará cómo se distinguen las hipótesis viables de las comprobadas, y discutirá su relación con generalizaciones empíricas y leyes científicas.
Definición de hipótesis
Una hipótesis es una proposición que se establece para responder a una pregunta de investigación, y que se somete a prueba a través de métodos científicos. Hernández Sampieri et al. (2014) describen la hipótesis como un elemento que surge de preguntas específicas, estableciendo variables y delineando un plan para probar estas mediante un diseño experimental. La hipótesis no solo anticipa las relaciones entre variables sino que también sugiere una posible explicación a un fenómeno observado.
La Real Academia de la Lengua Española proporciona la siguiente definición nominal:
hipótesis
Tb. hipótesi, desus.
Del griego. ὑπόθεσις hypóthesis.
1. f. Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia.
Sin.: suposición, conjetura, posibilidad, presunción, especulación, supuesto, presupuesto, probabilidad, teoría, sospecha.
hipótesis de trabajo
1. f. hipótesis que se establece provisionalmente como base de una investigación que puede confirmar o negar la validez de aquella.
Fuente: https://dle.rae.es/hip%C3%B3tesis
Tipos de hipótesis
Las hipótesis pueden clasificarse en varias categorías, dependiendo de su naturaleza y función en la investigación:
- Hipótesis Descriptivas: Proporcionan pronósticos sobre la ocurrencia de un fenómeno.
- Hipótesis Correlacionales: Establecen relaciones entre dos variables y predicen cómo se influencian mutuamente.
- Hipótesis Causales: Proponen una relación causa-efecto entre variables.
- Hipótesis Nulas: Sostienen que no hay relación entre las variables estudiadas, sirviendo como contrapunto para prueba estadística.
Diferencia entre hipótesis viables y comprobadas
Es crucial distinguir entre hipótesis que necesitan verificación y aquellas que ya son ampliamente aceptadas como verdaderas. Por ejemplo, afirmar que «mañana saldrá el sol» es una hipótesis prácticamente comprobada dada la regularidad observada del fenómeno. Sin embargo, hipótesis como las fuerzas centrípetas propuestas por Newton hace más de 300 años, aunque inicialmente fueron objeto de investigación, ahora son consideradas conocimientos fundamentales y no requieren investigación adicional.
Distinción entre hipótesis, generalizaciones empíricas y leyes
La evidencia empírica es clave para entender la transformación de una hipótesis en ley científica. Una hipótesis sin evidencia empírica sigue siendo una proposición tentativa. Si se acumula evidencia moderada, la hipótesis puede ascender a «generalización empírica». Finalmente, si la evidencia empírica es abrumadora y consistentemente reproducible, se clasifica como «ley». Las generalizaciones empíricas, aunque no tan universalmente aceptadas como las leyes, son fundamentales en campos donde las teorías completas aún no están disponibles.
Frase
La evidencia empírica, en el enfoque cuantitativo, se refiere a los datos de la “realidad” que apoyan o dan testimonio de una o varias afirmaciones. Se dice que una teoría ha recibido apoyo o evidencia empírica cuando hay investigaciones científicas que han demostrado que sus postulados son ciertos en la realidad observable o medible. Las proposiciones o afirmaciones de una teoría llegan a tener diversos grados de evidencia empírica: a) si no hay evidencia empírica a favor ni en contra de una afirmación, a ésta se le denomina “hipótesis”; b) si hay apoyo empírico, pero éste es moderado, la afirmación o proposición es una “generalización empírica”, y c) si la evidencia empírica es abrumadora, hablamos de “ley” (Reynolds, 2006; Sullivan, 2009).
Larry Sullivan, 2009, The SAGE Glossary of the Social and Behavioral Sciences, first Edition y Paul Davidson Reynolds, 2006, A Primer in Theory Construction.
Cómo Elaborar una Hipótesis: Características Clave
La formulación de una hipótesis es un paso crucial en el proceso de investigación científica, pues establece una relación conjetural entre variables que el investigador busca probar. Para que una hipótesis sea efectiva y funcional dentro del contexto de una investigación científica, debe adherirse a ciertas características esenciales que garantizan su validez y aplicabilidad. A continuación, se describen las características clave que debe poseer una hipótesis bien estructurada:
- 1. Contexto y Realidad Específica: Una hipótesis debe estar claramente vinculada a un contexto real y específico. Esto implica que debe referirse a situaciones o fenómenos que puedan ser observados y medidos dentro de un universo definido. Por ejemplo, una hipótesis que explore la relación entre la motivación de los empleados y su rendimiento debe especificar el tipo de empleados, la industria, y la localización geográfica para contextualizar adecuadamente la investigación. Esto no solo ayuda a delimitar el estudio, sino que también facilita la replicación y la verificación de los resultados obtenidos.
- 2. Claridad y Precisión en las Variables: Las variables incluidas en una hipótesis deben ser comprensibles, precisas y concretas. Es fundamental evitar términos ambiguos o excesivamente generales que puedan confundir o diluir el foco de la investigación. En lugar de utilizar conceptos amplios como «globalización de la economía», se deberían emplear términos más específicos y medibles que clarifiquen exactamente qué aspectos de la globalización están siendo estudiados y cómo se definen dentro del contexto de la investigación.
- 3. Relación Lógica y Verosímil entre Variables: La hipótesis debe proponer una relación entre variables que sea lógica y plausible. Esta relación debe tener un fundamento teórico o empírico que justifique la conexión propuesta entre las variables. Por ejemplo, sugerir que el aumento de la satisfacción laboral conduce a una mayor productividad es una hipótesis plausible porque se apoya en estudios previos que documentan una correlación positiva entre ambos factores.
- 4. Observabilidad y Medibilidad: Para que una hipótesis sea científicamente válida, tanto las variables como la relación entre ellas deben ser observables y medibles. Esto significa que deben existir métodos o instrumentos que permitan cuantificar las variables de interés y evaluar la relación hipotética. Las hipótesis que involucran variables abstractas o inmedibles, como «la felicidad» o «la voluntad angelical», deben reformularse para incluir términos que puedan ser operacionalizados y evaluados empíricamente.
- 5. Factibilidad de Verificación: Finalmente, la hipótesis debe ser tal que pueda ser probada con las técnicas y herramientas de investigación disponibles. Al formular una hipótesis, es crucial considerar si existen métodos existentes para verificarla o si es posible desarrollar nuevas metodologías para este propósito. Además, estas técnicas deben ser accesibles y practicables para el investigador, asegurando así que la hipótesis no solo sea teóricamente válida, sino también empíricamente verificable.
El respeto por estas características asegura que la hipótesis no solo dirija eficazmente el curso de la investigación, sino que también contribuya al desarrollo de conocimientos válidos y replicables, fortaleciendo el cuerpo de la literatura científica en el campo de estudio.
Incorporación de la Retórica de Aristóteles en la Elaboración de Hipótesis
La retórica de Aristóteles, enfocada en los elementos del Ethos, Pathos y Logos, ofrece una estructura rica y profunda para la presentación persuasiva de argumentos. Aplicar este marco a la formulación de hipótesis puede enriquecer la manera en que estas se estructuran y comunican, asegurando que no solo sean científicamente válidas, sino también convincentes y relevantes para su audiencia. A continuación, se propone una metodología para escribir hipótesis en tres partes, adaptando cada elemento del triángulo retórico de Aristóteles.
1. Ethos: Estableciendo Credibilidad
El Ethos se refiere al carácter o credibilidad del hablante o escritor. En el contexto de una hipótesis, esto implica establecer la autoridad científica del investigador y el rigor metodológico del estudio. La hipótesis debe comenzar por fundamentarse en investigaciones previas y teorías establecidas, mencionando estudios anteriores o datos que apoyen la relevancia y la seriedad de la pregunta de investigación. Esto puede incluir una breve revisión de la literatura que demuestre cómo la hipótesis se conecta con y extiende el conocimiento existente.
Ejemplo de Ethos:
«Basado en la teoría de motivación de Maslow y respaldado por múltiples estudios sobre la satisfacción laboral, esta investigación propone que…»
2. Logos: Lógica y Evidencia
Logos es el uso de la lógica racional en un argumento. Para las hipótesis, esto se refiere a la construcción lógica de la relación entre las variables y la claridad en la definición y operacionalización de estas. La hipótesis debe articular claramente la relación propuesta y por qué se espera que esta relación exista. Debe utilizar definiciones precisas y asegurarse de que la relación entre variables es lógica y basada en principios racionales.
Ejemplo de Logos:
«…se hipotetiza que un aumento en la satisfacción laboral entre los empleados de nivel medio conducirá a un incremento del 15% en la productividad general, dado que una mayor satisfacción reduce el absentismo y mejora el rendimiento.»
3. Pathos: Apelando a la Emoción
Pathos implica apelar a las emociones del público para persuadir. En el contexto de formular hipótesis, esto podría interpretarse como hacer que la hipótesis resuene con preocupaciones actuales o de gran importancia para la comunidad científica o la sociedad en general. Se trata de demostrar la relevancia y el impacto potencial de los resultados de la hipótesis, destacando cómo estos resultados pueden afectar positivamente a grupos de interés o contribuir a resolver problemas sociales importantes.
Ejemplo de Pathos:
«…lo cual es crucial en un momento donde la retención de empleados se ha convertido en un desafío significativo para las organizaciones globalmente, especialmente en industrias con alta rotación laboral.»
Al estructurar hipótesis siguiendo los principios de Ethos, Logos y Pathos, no solo se refuerza la validez científica de estas, sino que también se maximiza su impacto y persuasión. Este enfoque retórico no solo facilita la aceptación de las hipótesis por parte de la comunidad académica y otros stakeholders, sino que también subraya la importancia de la investigación propuesta y potencia su aplicabilidad práctica.
Ejemplos
En la sección «Ejemplos» que sigue, presentamos dos matrices detalladas que sirven como herramientas esenciales para guiar la formulación de hipótesis en el contexto de trabajos académicos. Estas matrices están diseñadas para proporcionar claridad y estructura tanto a estudiantes como a investigadores, facilitando la definición precisa de los tipos de hipótesis que pueden ser aplicados en distintos niveles de estudio y en variados formatos de trabajos académicos.
Tabla 1
Matriz de Hipótesis para Trabajos Académicos
| Tipo de Trabajo | Licenciatura | Maestría | Doctorado | Postdoctorado |
| Memoria | La aplicación de conocimientos teóricos y técnicas de análisis de datos específicas mejorará significativamente la calidad de los proyectos en Licenciatura. | La profundidad y detalle en la aplicación de conocimientos avanzados en proyectos de Maestría produce resultados significativamente más impactantes. | Las investigaciones originales en Doctorado que tienen implicaciones prácticas claras tenderán a ser más aplicables y valiosas en contextos reales. | Las nuevas aplicaciones desarrolladas en investigaciones postdoctorales influirán significativamente en la evolución de su campo de estudio. |
| Monografía | Una cuidadosa selección y análisis objetivo de fuentes incrementa significativamente la comprensión de un tema específico en Licenciatura. | Un análisis crítico profundo en Maestría cambia fundamentalmente la comprensión de áreas específicas del conocimiento. | Las investigaciones originales en Doctorado que contribuyen de manera significativa a un campo específico suelen abrir nuevos caminos teóricos o metodológicos. | Los horizontes explorados en investigaciones postdoctorales introducirán nuevas direcciones teóricas o prácticas significativas en su campo. |
| Tesina | No aplica. | Las tesinas en Maestría que ofrecen contribuciones específicas a su campo tienden a ser adoptadas rápidamente en prácticas profesionales actuales. | No aplica. | No aplica. |
| Tesis | Las tesis en Licenciatura que enfrentan y superan desafíos específicos en la aplicación del conocimiento tienden a preparar mejor a los estudiantes para trabajos futuros en su campo. | Las tesis en Maestría que utilizan métodos innovadores para asegurar contribuciones originales probablemente tendrán un impacto mayor en su campo de estudio. | Las tesis doctorales que aportan de manera significativa al conocimiento existente son más propensas a establecer nuevos paradigmas o direcciones de investigación en su campo. | No aplica, aunque proyectos equivalentes en Postdoctorado tendrán impactos comparables a las tesis doctorales en términos de originalidad y profundidad. |
Tabla 2
Matriz de Hipótesis para Trabajos Académicos a Nivel Licenciatura
| Tipo de Trabajo a nivel Licenciatura | Hipótesis Descriptiva | Hipótesis Correlacional | Hipótesis Causal | Hipótesis Nula |
| Memoria | La aplicación de conocimientos teóricos y técnicas de análisis de datos conduce a una mejor comprensión del proyecto investigado. | Existe una relación positiva entre el nivel de análisis de datos y la calidad de los resultados del proyecto. | La aplicación adecuada de técnicas de análisis de datos causa una mejora directa en la calidad del proyecto de investigación. | No hay relación entre la aplicación de conocimientos teóricos y la calidad del proyecto investigado. |
| Monografía | La selección y análisis de fuentes influyen en la profundidad con la que se trata el tema en la monografía. | Existe una correlación entre la cantidad de fuentes primarias utilizadas y la objetividad del análisis en la monografía. | Un enfoque crítico en la selección de fuentes causa una mayor comprensión y profundización del tema tratado. | La profundidad del tratamiento del tema en la monografía no está relacionada con la selección y análisis de las fuentes. |
| Tesis | La confrontación con desafíos metodológicos mejora las habilidades de investigación del estudiante. | Hay una relación directa entre la originalidad del método utilizado y la contribución al campo de estudio. | El uso de métodos de investigación originales y rigurosos causa una contribución significativa al conocimiento en el campo de estudio. | Los desafíos enfrentados durante la investigación no tienen impacto en la calidad final de la tesis. |
En esta matriz:
- Las hipótesis descriptivas establecen lo que ocurre en los trabajos académicos al aplicar ciertos métodos o enfoques.
- Las hipótesis correlacionales exploran la relación entre dos variables dentro del contexto del trabajo académico.
- Las hipótesis causales proponen una relación de causa y efecto entre elementos del proceso de investigación.
- Las hipótesis nulas sugieren que no hay relación o efecto entre los elementos estudiados, sirviendo como punto de control para verificar la validez de las otras hipótesis.
Esta matriz puede servir como guía para formular proyectos de investigación en Licenciatura, ayudando a los estudiantes a estructurar sus enfoques y a validar sus métodos y resultados.
Tabla 3
Matriz de Hipótesis por Niveles Académicos
| Nivel Académico | Hipótesis Descriptiva | Hipótesis Correlacional | Hipótesis Causal | Hipótesis Nula |
| Licenciatura | «El porcentaje de estudiantes que abandonan la universidad en el primer año aumentará en un 10% en 2025, específicamente en la Universidad de X.» | «A mayor uso de redes sociales, menor es el rendimiento académico de los estudiantes de Licenciatura en la Universidad de X.» | «La implementación de un programa de tutoría reduce significativamente la tasa de abandono escolar entre los estudiantes de primer año en la Universidad de X.» | «No habrá un incremento en la tasa de graduación en la Universidad de X en 2025 a pesar de los nuevos programas de apoyo estudiantil introducidos en 2023.» |
| Maestría | «El número de publicaciones científicas de estudiantes de Maestría en Ciencias Ambientales en la Universidad de Y aumentará en un 15% como resultado de la nueva política de investigación de 2024.» | «Existe una relación directa entre el acceso a financiamiento de investigación y la calidad de las tesis producidas por estudiantes de Maestría en la Universidad de Y.» | «La introducción de un seminario avanzado sobre métodos cualitativos mejorará las habilidades de investigación de los estudiantes de Maestría en Sociología en la Universidad de Y.» | «El cambio en el currículo de Maestría en Ciencias de la Computación en la Universidad de Y no afectará el número de estudiantes que reciben ofertas de trabajo antes de la graduación.» |
| Doctorado | «La tasa de colaboraciones internacionales en proyectos de investigación de Doctorado en la Universidad de Z se duplicará en los próximos cinco años debido al nuevo programa de becas globales.» | «A mayor experiencia en investigación colaborativa internacional, mayor es el impacto y la citación de las disertaciones de Doctorado en Ciencias Políticas en la Universidad de Z.» | «El estrés percibido durante el Doctorado en Psicología en la Universidad de Z causa un deterioro en la calidad de vida de los estudiantes.» | «La duración de la carrera doctoral en Biología en la Universidad de Z no se reducirá a pesar de las recientes reformas administrativas destinadas a acelerar los procesos académicos.» |
Esta matriz ofrece ejemplos concretos de cómo formular hipótesis en diferentes niveles de estudios académicos, adaptándose a las especificidades y exigencias de cada nivel. Los ejemplos proporcionados muestran cómo las hipótesis pueden ser utilizadas para explorar relaciones entre variables, describir fenómenos esperados, establecer causalidades y testear la inexistencia de efectos, ayudando a guiar la investigación y a establecer claras direcciones de estudio.
Conclusión
Comprender qué es una hipótesis y cómo funciona dentro del proceso científico es esencial para cualquier investigador. Las hipótesis son las herramientas que permiten a los científicos construir y refinar el conocimiento. Al diferenciar entre tipos de hipótesis y comprender su evolución hacia generalizaciones empíricas y leyes, los investigadores pueden diseñar estudios más precisos y avanzar significativamente en su disciplina. Por lo tanto, una hipótesis es mucho más que una suposición; es la piedra angular de la indagación científica.
Bibliografía
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la investigación, Sexta Edición (6ta Edición). McGraw-Hill / Interamericana Editores, S.A. de C.V.
Reynolds, P. D. (2006). A Primer in Theory Construction (1st edition). Routledge.
Sullivan, L. (2009). The SAGE Glossary of the Social and Behavioral Sciences, first Edition (1st ed.). SAGE Publications, Inc. https://doi.org/10.4135/9781412972024