A
las hipótesis se las contrasta con los datos para ver si se
mantienen o se rechazan. Pero las mejores hipótesis científicas no
son directamente contrastables.
- Operativización: es traducir las variables (dependientes o independientes) a consecuencias observables, cuantificables o medibles. La variable queda definida por las acciones y operaciones que deben llevarse a cabo para medirlo. Esto facilita la prueba de la hipótesis y permite el acuerdo entre observadores (característica científica)
Una
vez operativizadas las variables es necesario traducir la hipótesis
a formas estadísticas H1:
µA
>µB
- Ninguna hipótesis es válida en general (la del ejemplo del libro se limita a ese caso en concreto), se debe definir la población para la que se pretende validar la hipótesis, teniendo en cuenta todas las variables que puedan resultar relevantes. La muestra he de ser representativa, esto es, de tamaño suficiente y extraídas de forma aleatoria
- Elegir el diseño que permita responder a las preguntas formulas, de forma tal que el control de la variable extraña sea la única causa de los efectos que se aprecien posteriormente en la variable dependiente.
Una
vez operativizadas las variables y elegido el diseño, se valida la
hipótesis en sentido estricto. Se trata de recoger los datos que se
consideran pertinentes y relevantes, se elige un diseño:
- Un experimento
- Un procedimiento ex-post-facto: se investiga un fenómeno que ya ha ocurrido
- Observación (técnica fundamental en investigación pedagógica).
Para
Bunge: debe ser intencionada, con un objetivo determinado, e
ilustrada ya que debe ser guiada por un cuerpo de conocimiento
Para
Selltiz: la observación se convierte en técnica científica si:
- Responde a un objetivo ya formulado
- Se planifica sistemáticamente
- Se controla sistemáticamente y se relaciones con proposiciones más generales
- Está sujeta a comprobación y control de validez y fiabilidad
Los datos por sí mismos no dan respuesta a las preguntas planteadas, deben ser analizados y tratados adecuadamente. Operaciones a seguir con los datos:
- Depuración: necesario en situaciones de tratamiento mecanizado
- Organización: por ordenación, por categorización (tabla de frecuencias), distribuciones…todos estos sistemas ofrecen una visión de conjunto, que permiten una simplificación y facilitan el tratamiento; en ocasiones se transforman para facilitar el análisis posterior
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