Si estás preparando tu TFG, TFM o una investigación académica, entender qué es una hipótesis estadística y cómo comprobarla correctamente es fundamental. A través de este artículo podrás conocer su definición, formulación, ejemplos, prueba de la misma, entre otros aspectos.
¿Qué es una hipótesis estadística?
Para Hernández Sampieri las hipótesis estadísticas son proposiciones acerca de parámetros poblacionales que se formulan para ser contrastadas mediante procedimientos estadísticos.
En términos generales, una hipótesis estadística es una afirmación sobre una característica de una población que puede verificarse mediante el análisis de datos y pruebas estadísticas. Su propósito es evaluar si existe evidencia empírica suficiente para aceptar o rechazar dicha afirmación.
Características de una buena hipótesis estadística
Para que sea válida, debe cumplir con ciertos criterios:
- Debe ser clara y precisa, redactada sin ambigüedades.
- Tiene que referirse a un parámetro poblacional concreto (media, proporción, varianza, diferencia entre medias).
- Debe poder someterse a prueba a través de métodos estadísticos.
- Tiene que apoyarse en antecedentes teóricos, estudios previos o en el marco conceptual de la investigación.
- Responde directamente a la pregunta de investigación o a los objetivos planteados.
Tipos de hipótesis estadísticas
Conocer y entender los tipos más comunes te permitirá estructurar mejor tu investigación:
Hipótesis nula (H₀)
Es la afirmación principal que se pone a prueba en un análisis estadístico. Parte de la idea de que no ocurre ningún efecto, diferencia o relación entre las variables estudiadas.
En el proceso de investigación, se asume de forma provisional que la hipótesis nula es verdadera. A partir de los datos recogidos, el objetivo es evaluar si existe evidencia suficiente para rechazarla. Si la evidencia no es suficiente, simplemente no se rechaza, pero tampoco se considera definitivamente verdadera.
Ejemplo:
H₀: No existe diferencia en el rendimiento académico entre estudiantes que estudian online y presencial.
Hipótesis alternativa (H₁)
Es la proposición que el investigador espera respaldar con los datos. Plantea que sí existe un efecto, diferencia o relación entre las variables analizadas.
Su rol es oponerse a la hipótesis nula. Por eso, en una prueba estadística, la hipótesis alternativa solo se apoya cuando hay evidencia suficiente para rechazar la H₀.
La H₁ puede formularse:
- De forma bilateral: muestra que hay diferencia, sin especificar dirección.
- De forma unilateral: indica si el efecto es mayor o menor.
Ejemplo:
H₁: Los estudiantes que estudian en grupo obtienen mejores calificaciones que quienes estudian de manera individual.
Hipótesis bilateral (de dos colas)
Es la que se usa cuando solo quieres saber si existe diferencia, pero no sabes ni afirmas hacia qué lado va (si es mayor o menor).
Se usa cuando no se tiene evidencia previa sólida, cuando la investigación es exploratoria.
Ejemplo
H₁: El método A produce resultados diferentes al método B.
Hipótesis unilateral (de una cola)
El investigador sí especifica la dirección del efecto. En ella solo interesa comprobar si el efecto va en un sentido concreto.
Puede ser unilateral derecha (plantea que el valor es mayor). Por ejemplo:
H₁: Los estudiantes que usan la técnica X obtienen mayor puntuación. O unilateral izquierda (plantea que el valor es menor) Ejemplo: H₁: El nuevo método reduce menos el tiempo de estudio.
¿Cómo formular una hipótesis estadística?
1. Define el problema de investigación
Antes de escribir debes tener clara la pregunta que quieres responder.
Pregúntate:
- ¿Qué quiero comprobar?
- ¿Qué variables estoy estudiando?
- ¿En qué población?
2. Identifica las variables
Generalmente hay dos tipos:
- Variable independiente: la causa o factor que se manipula.
- Variable dependiente: el resultado que se mide.
3. Fórmula la hipótesis
Ésta debe ser clara, medible y comprobable con datos.
4. Expresa la hipótesis en términos estadísticos
Convierte la idea conceptual en símbolos significa traducir lo que planteas con palabras a lenguaje matemático para poder hacer la prueba estadística.
En investigación primero se formula la idea de forma descriptiva y luego se expresa con parámetros (como la media μ) para que sea medible y contrastable.
Para ello tendrás que identificar lo qué vas a comparar, determinar el parámetro estadístico (normalmente la media, μ). Asignar un símbolo a cada grupo: H₀ y H₁ con igualdad o desigualdad.
¿Cómo se hace la prueba de una hipótesis estadística?
La prueba de hipótesis es el proceso mediante el cual se determina si los datos respaldan o no la afirmación inicial.
Paso 1: Plantear H₀ y H₁
Siempre se formulan ambas para poder contrastarlas.
Paso 2: Elegir el nivel de significancia (α)
En este paso decides qué tan estricto será tu criterio para detectar un efecto real. El nivel de significancia (α) representa la probabilidad máxima de cometer un error tipo I: rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera.
El valor más utilizado es α = 0,05 (5%), lo que significa que aceptas un 5% de riesgo de equivocarte al concluir que existe un efecto cuando podría deberse al azar.
Cómo interpretarlo:
- α pequeño → criterio más exigente.
- α mayor → criterio más flexible.
Paso 3: Seleccionar la prueba estadística adecuada
En este paso corresponde elegir el método estadístico que mejor se adapte a tus datos y a tu pregunta de investigación. No existe una prueba única para todos los casos: usar la incorrecta puede llevar a conclusiones erróneas.
La elección depende principalmente del tipo de variable (numérica o categórica) y objetivo del análisis.
Algunas de las pruebas más utilizadas
- t de Student: se usa para comparar medias entre uno o dos grupos cuando los datos son numéricos.
- ANOVA: permite comparar las medias de tres o más grupos al mismo tiempo.
- Chi-cuadrado: se emplea para analizar la relación entre variables categóricas.
- Correlación: sirve para medir la fuerza y dirección de la relación entre variables numéricas.
Paso 4: Analizar los datos
Se procesan los datos recolectados para determinar si respaldan o no la hipótesis nula (H₀). La idea es convertir la información numérica en evidencia estadística.
Se calcula el valor estadístico y el p-valor.
- Si p ≤ α → se rechaza la hipótesis nula.
- Si p > α → no se puede rechazar.
Paso 5: Interpretar los resultados
El último paso consiste en traducir los hallazgos estadísticos a conclusiones claras y comprensibles dentro del contexto de tu investigación. No se trata solo de presentar números o valores p, sino que se debe explicar qué significan los resultados en el contexto de tu investigación.
Ejemplo práctico de hipótesis estadística
Pregunta:
¿El ejercicio físico regular aumenta la concentración en estudiantes universitarios?
Hipótesis nula (H₀):
El ejercicio físico no tiene efecto sobre la concentración.
Hipótesis alternativa (H₁):
El ejercicio físico mejora la concentración.
Prueba estadística:
Se realiza una prueba t con α = 0,05 y se obtiene un p-valor = 0,02.
Resultado:
Como 0,02 < 0,05 → se rechaza la hipótesis nula.
Conclusión:
Hay evidencia estadística de que el ejercicio físico regular mejora la concentración en los estudiantes evaluados.
Conclusión
La hipótesis estadística es una herramienta de gran importancia para cualquier estudiante o investigador que desee desarrollar un trabajo académico sólido. Saber cómo formularla y ponerla a prueba fortalece la credibilidad de los resultados.
Preguntas frecuentes sobre hipótesis estadística
¿Qué es una hipótesis en estadística?
Es una afirmación sobre un parámetro de la población que puede ser probada mediante datos y técnicas estadísticas. Sirve para guiar la investigación y establecer relaciones entre variables.
¿Qué es la prueba de hipótesis estadística inferencial?
La estadística inferencial permite generalizar resultados de una muestra a toda la población. La prueba de hipótesis inferencial usa datos muestrales para decidir si se rechaza H₀, aplicando pruebas como t de Student, ANOVA, Chi-cuadrado o correlación según el tipo de variable.
¿Qué significa el p-valor?
El p-valor mide la probabilidad de obtener los resultados observados si la hipótesis nula fuera cierta.
- p ≤ α → se rechaza H₀
- p > α → no se rechaza H₀