1. HIPÓTESIS Y VARIABLES
Facilitador: Leonardo Castillo
Integrante: Elluz Sierraalta
UNIVERSIDAD DE YACAMBÚ
VICERRECTORADO DE INVESTIGACION Y POSTGRADO
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
MAESTRÍA EN CIENCIAS AMBIENTALES MENCION
IMPACTO AMBIENTAL
CATEDRA: DISEÑOS CUANTITATIVOS DE LA
INVESTIGACIÓN
Julio 2013
2. •Definición de Hipótesis
•Tipos de hipótesis y características
•Definición de Variables
•Tipos y características
•¿En qué consiste la definición
conceptual y operacional de las
variables?
•Presentar la operacionalización de las
variables de tu investigación Tema de
Investigación.
3. Se entiende por hipótesis todo
suposición, proposición, condición o
principio que expresa una
solución, racional y demostrable de un
problema en base en un hecho lógico
y comprobar su concordancia
con los hechos ya conocidos o
que puedan determinarse
mediante la relación entre
elementos que los caracterizan.
5. La hipótesis nula es aquella que sirve
para refutar o negar lo que afirma la hipótesis
de investigación. Puede presentarse como
proposiciones acerca de la relación entre
variables. La hipótesis nula es una expresión
de igualdad representa la ausencia de
relación entre las variables que se investigan.
La importancia de la hipótesis nula radica
en que es de directa comprobación, se
acepta o se rechaza según el resultado de la
prueba realizada, además de contribuir a
determinar las diferencias entre los grupos
sometidos a prueba (el experimental y el de
control), y si dichas diferencias son
6. Son aquellas que
especifican la relación entre
dos ó más variables .
En una hipótesis
correlacional, no importa el
orden en que se coloquen
las variables. A
determinadas condiciones
de prueba o
contrastación, se busca ver
cómo se comportan las
variables objeto de estudio.
7. La hipótesis alternativa es
aquella que plantea con variables
independiente distintas a la
hipótesis de trabajo.
En toda investigación científica
resulta más que conveniente
proponer una hipótesis alternativa
en la cual se incluyan variables
independientes distintas de las que
aparecen en la hipótesis de trabajo.
8. La hipótesis estadística es aquella
que estudia los fenómenos que obedecen
a leyes estadísticas donde se busca es la
conversión en datos estadísticos de
cualquier hipótesis, esto se puede realizar
cuando los datos de estas de las hipótesis
están expresadas en términos
cuantitativos (números, porcentajes y/o
promedios).
Las condiciones que se requieren
para aplicar hipótesis estadísticas son las
siguientes:
a) Una gran masa de elementos
b) Independencia de estos entre sí
9. En la hipótesis causales establecen
relaciones causa-efecto, afirman las
relaciones entre dos ó más variables y
cómo se producen esas relaciones.
En una hipótesis que sustenta una
relación causal, las variables se llaman
dependiente e independiente. La
variable que se supone causa el efecto
en la otra manejada por el
investigador, es la variable
independiente, y sobre la que se
produjo el efecto es la variable
dependiente.
10. Este tipo de hipótesis se
toman las variables de un
determinado contexto en
donde podrán ser
observadas. Indican la
presencia de algún fenómeno
o acontecimiento.
12. Las hipótesis deben referirse a una situación social real.
Solo pueden someterse a prueba en un universo y
contexto bien definido.
Expresa una relación entre dos ó más objetos.
Responde al objeto de estudio que está siendo
investigado.
Las variables de la hipótesis deben ser
comprensibles, precisas y lo más concretas posibles
La relación entre variables propuesta por una hipótesis
debe ser clara, verosímil y lógica.
Los términos de la hipótesis y la relación planteada
entre ellos, debe tener referentes en la realidad, es
decir, ser observables y medibles.
Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas
disponibles para probarlas, verificarlas, si es posible
desarrollarlas.
Deben de estar relacionadas con técnicas disponibles
13. Una variable es una
propiedad que puede variar y
cuya variación es susceptible
de medirse. Las variables
adquieren valor para la
investigación cuando pueden
ser relacionadas con otras
(formar parte de una hipótesis
o una teoría).
15. Es la variable que
representa los tratamientos o
condiciones que el investigador
controla para probar sus
efectos sobre algún resultado.
Variable que se manipula
en el curso de la investigación
para entender los efectos de
tal manipulación sobre la
variable independiente.
Las variables
independientes deben asumir
más de un valor. Por lo menos
16. Es la variable que refleja
los resultados de un estudio de
investigación.
Variable que indica si el
tratamiento o la manipulación
de la variable independiente
tuvo algún efecto.
La mejor variable
dependiente es sensible a
cambios en lo diferentes
niveles de la variable
independiente.
17. Son aquellas características
o propiedades que de una
manera u otra alteran el
resultado que se espera y están
vinculadas con las variables
independiente y
dependiente, que aparecen en
el proceso del experimento
entre el factor causal y el efecto
18. Son aquellas que se
refieren a atributos y cualidades
de un fenómeno. Sabino señala
que sobre este tipo de variable
no puede construirse una serie
numérica definida.
19. Son aquellas variables en las
que características o propiedades
pueden presentarse en diversos
grados de intensidad, es
decir, admiten una escala
numérica de medición.
Estas pueden ser:
Variables discreta: Son aquellas
que no admiten posiciones
intermedias entre dos números.
Variable continua: son aquellas en
que la variable que puede adquirir
cualquier valor dentro de un rango
20. Son mensurables, es
decir, susceptibles de ser
medidas.
Las variables emanan de las
hipótesis.
Son parte de un todo. El
conjunto de variables
constituye el todo.
Son observables directa e
indirectamente.
Son susceptibles de variación
cuantitativa o cualitativamente
por ser una magnitud en
proceso.
Las que tiene que ser coherentes
con las variables del problema y
21. En todos los diseños de
investigación, experimentales
o no, se deben identificar y
definir las variables que se
pretenden medir.
En lo que a definición de
variables se refiere, se les
debe definir tanto conceptual
como operacionalmente.
22. La definición conceptual de una
variable es el proceso a través del
cual se definen teóricamente las
variables.
Los conceptos se incluyen en el
marco teórico en el contenido
“Definición de términos básicos”.
Mientras que la definición
operacional de una variable apunta
más hacia la descripción de los
indicadores de la variable en cuestión;
es decir, un indicador es un rasgo
característico de una variable que nos
permite identificar cuándo esa variable
se hace presente en el estudio, nos
23. Tema de investigación: EFECTO OCASIONADO AL ECOSISTEMA MARINO POR
EL FUNCIONAMIENTO DE LAS CAMARONERAS EN BUCHUACO -ESTADO
FALCÓN.
VARIABLES DEF. CONCEPTUAL DIMENSIONES INDICADORES
Efecto
ocasionado al
ecosistema
marino por el
funcionamient
o de
Camaroneras
Estudiar el efecto ocasionado
al ecosistema marino por el
funcionamiento de
camaroneras en la costas de
Buchuaco en el estado Falcón,
consiste en presentar un
informe del Manejo Ambiental
del ecosistema marino,
mediante un diagnóstico de la
situación actual, mediante
determinación de análisis
fisicoquímico y biótico del área
de influencia que opera la
camaronera, para realizar una
evaluación del impacto
ambiental del desarrollo de las
camaroneras sobre el
ecosistema marino para
prevenir, mitigar, controlar,
Diagnóstico de la
situación actual
del ecosistema
marino
• Descripción del área de influencia
• Propiedades de las condiciones
actuales
Determinación del
ambiente
fisicoquímico y
biótico del área de
influencia de las
camaroneras
• Análisis de Resultados de Muestras
de aguas, Los parámetros analizados
son: Oxígeno disuelto, Salinidad, PH,
Turbidez, Sólidos suspendidos,
DBO5, Sulfuros, Nitrógeno Total,
Amoniaco, Nitritos, Fósforo total,
Hidrocarburos de petróleo,
Coliformes fecales, Plomo.
• Análisis de desechos peligrosos
• Análisis de niveles de ruido
Evaluación del
impacto ambiental
del desarrollo de
las camaroneras
• Medidas de prevención para las
actividades productivas
• Estrategias de Comunicación y
Cooperación
24. Pestana, F y Stracuzzi, S. (2010).Metodología de la Investigación
Cuantitativa. Caracas: Fondo Editorial UPEL.
Hernández Sampieri, Fernández Collado. (2006) Metodología de la
Investigación. Mac Graw Hill, Cuarta Edición.
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México
