Una prueba estructurada de hipótesis es un proceso formal y organizado utilizado en investigación científica para evaluar un reclamo o declaración sobre una población. Implica una serie de pasos diseñados para recopilar sistemáticamente evidencia y determinar si la reclamación es apoyada o refutada por los datos.
Aquí hay un desglose de los elementos clave de una prueba estructurada de hipótesis:
1. Formulando la hipótesis:
* Hipótesis nula (H0): Esta es la declaración sin efecto o ninguna diferencia. Representa el status quo o la suposición predeterminada.
* Hipótesis alternativa (H1): Esta es la declaración que contradice la hipótesis nula. Representa la creencia del investigador o el efecto que están tratando de demostrar.
2. Selección del nivel de significancia:
* Este es el umbral utilizado para determinar si los resultados observados son estadísticamente significativos. Representa la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es realmente cierto (error tipo I). Los niveles de significancia comunes son 0.05 (5%) y 0.01 (1%).
3. Elegir la estadística de prueba y la distribución de muestreo:
* Estadística de prueba: Esta es una medida calculada a partir de los datos de la muestra para resumir la evidencia a favor o en contra de la hipótesis nula. Puede ser una media, proporción o coeficiente de correlación, dependiendo de la pregunta de investigación.
* Distribución de muestreo: Esta es la distribución de probabilidad de la estadística de prueba bajo el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera.
4. Recopilar datos y calcular la estadística de prueba:
* Recopilación de datos: Los datos necesarios para calcular la estadística de prueba se recopilan a través de métodos apropiados como encuestas, experimentos u observaciones.
* Cálculo estadístico de prueba: La estadística de prueba se calcula a partir de los datos recopilados, teniendo en cuenta el método estadístico elegido.
5. Determinación del valor p:
* Valor P: Esta es la probabilidad de observar la estadística de prueba obtenida o los resultados más extremos bajo el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera. Cuantifica la fuerza de la evidencia contra la hipótesis nula.
6. Toma de decisiones:
* rechazar h0: Si el valor p es menor que el nivel de significancia elegido (por ejemplo, <0.05), entonces la hipótesis nula se rechaza, proporcionando evidencia a favor de la hipótesis alternativa.
* no puede rechazar h0: Si el valor p es mayor que el nivel de significación, entonces la hipótesis nula no se rechaza, lo que indica evidencia insuficiente para apoyar la hipótesis alternativa.
7. Interpretación de los resultados:
* Los resultados se interpretan en el contexto de la pregunta de investigación, considerando las limitaciones del estudio y las posibles explicaciones alternativas.
* Esto implica discutir las implicaciones de los hallazgos para el campo de estudio y posibles direcciones futuras para la investigación.
Beneficios de una prueba estructurada de hipótesis:
* objetividad: Proporciona un marco sistemático y objetivo para evaluar las afirmaciones.
* Reproducibilidad: El proceso es claro y bien definido, lo que hace posible que otros investigadores replicen el estudio.
* Validez estadística: Permite una evaluación cuantitativa de la evidencia y reduce el riesgo de sacar conclusiones basadas en impresiones subjetivas.
Ejemplo:
Imagine que un investigador quiere probar la afirmación de que un nuevo medicamento mejora el tiempo de recuperación del paciente. Formularían la hipótesis nula (H0:el fármaco no tiene ningún efecto en el tiempo de recuperación) y la hipótesis alternativa (H1:el fármaco reduce el tiempo de recuperación). Luego recopilarían datos sobre los tiempos de recuperación para los pacientes que reciben el medicamento y los pacientes que reciben un placebo, calcularían la estadística de prueba apropiada y compararían el valor p con el nivel de significancia elegido. Según esta comparación, rechazarían o no rechazarían la hipótesis nula, proporcionando evidencia a favor o en contra de la efectividad del nuevo medicamento.
Recuerde, una prueba estructurada de hipótesis es una herramienta poderosa en la investigación científica, pero debe usarse adecuadamente y con una comprensión crítica de sus limitaciones.
