Formulación de hipótesis para la investigación.

Obtenga la respuesta de: ¿Cómo debería el investigador formular idealmente la hipótesis para la investigación?

RL Ackoff ha intentado responder esta pregunta de manera sistemática. Todos los problemas de investigación se reducen en última instancia a la pregunta, cuál de un conjunto de medios alternativos es el más eficiente. Una vez que se formulan esos medios alternativos, el investigador está en posición de plantear una pregunta sobre cada uno de los medios, en cuanto a lo que puede constituir la evidencia de que este medio en particular es el más eficiente entre las alternativas.

La respuesta a estas preguntas generalmente estaría en la forma:

"Los medios particulares pueden aceptarse como las más eficientes entre las alternativas en condiciones específicas". Tales condiciones específicas deben formularse para cada uno de los medios alternativos. Las declaraciones de estas condiciones de aceptación son las hipótesis. El investigador, por supuesto, no sabe cuál de estas hipótesis alternativas es cierta; esto es precisamente lo que la investigación está diseñada para determinar.

Idealmente, un investigador debería comenzar intentando determinar todos los medios alternativos (soluciones de explicaciones) para enfrentar su problema. Esto significa que el investigador debe realizar una 'encuesta de recursos' que incluya una encuesta de teorías u orientaciones relacionadas, que pueda poner de manifiesto los medios, soluciones o explicaciones alternativas que se pueden aplicar al problema.

El investigador intentará determinar cuál de los cursos alternativos de acción, solución o explicación es más eficiente en términos de ciertos criterios, por ejemplo, la previsibilidad de la economía, etc. Supongamos ahora que un investigador tiene un problema cuya solución depende de ciertas predicciones y el el investigador sabe que hay tres teorías alternativas (medios) que son pertinentes al problema.

Ahora, si es más probable que una de las tres teorías prediga eventos con mayor precisión que las otras dos, puede tomarse como la más eficiente como solución al problema. Si el problema es que tiene que ver con preocupaciones prácticas o programáticas, el criterio de eficiencia del curso de acción alternativo puede ser la economía en los reinos, el tiempo, el dinero y la energía.

Las hipótesis alternativas que el investigador se propone formular no son más que una declaración de condiciones para cada uno de los medios alternativos bajo las cuales se puede considerar que (cada medio alternativo) es el más eficiente.

En pocas palabras, las hipótesis alternativas son las declaraciones de condiciones de aceptación para cada uno de los cursos de acción alternativos o soluciones alternativas al problema. Supongamos que el problema del investigador es decidir cuál de los dos tipos de métodos de enseñanza debería recomendarse para una institución educativa en particular.

La investigación decide utilizar, digamos, los puntajes del examen del estudiante como una medida de eficiencia (de los medios).

Luego, para cada uno de los métodos de enseñanza alternativos, su declaración de condiciones de aceptación, es decir, hipótesis alternativas, será la siguiente:

H1:

El puntaje promedio del examen producido por el método de enseñanza No. 1 es mayor que el puntaje promedio de la prueba producido por el método de enseñanza No. 2

H2:

El puntaje promedio del examen producido por el método de enseñanza No. 2 es mayor que el del método de enseñanza No. 1. Por lo tanto, recomiende el Método No. 2 si el H2 demuestra ser correcto.

Aquí notamos que no se ha considerado un posible resultado, es decir, los puntajes de las pruebas son iguales para ambos métodos de enseñanza (No. 1 y No. 2). Ahora, si los puntajes de las pruebas fueron realmente iguales, es decir, si ambos métodos fueran igualmente eficientes, el investigador no tendrá un curso de acción para seleccionar para la recomendación, por lo tanto, es posible que tenga que agregar otro curso de acción.

Ahora está claro que la formulación de hipótesis alternativas implica los siguientes pasos:

(1) Se selecciona una medida de eficiencia aplicable a todos los cursos de acción alternativos (Puntuación del examen: ventas, productividad, etc.)

(2) Sobre la base de esta medida de eficiencia seleccionada, se asigna un conjunto de condiciones de aceptación para cada curso de acción alternativo.

(3) Las condiciones de aceptación se reformulan como hipótesis que son mutuamente excluyentes y conjuntamente exhaustivas.

En todas las investigaciones (teóricas o orientadas a la acción), los cursos alternativos de acción (soluciones, explicaciones) condiciones de aceptación (economía, predicciones, etc.) o hipótesis deben hacerse explícitas.

De hecho, si la aceptación de un conjunto de hipótesis alternativas en lugar de otro no haría ninguna diferencia en lo que respecta al comportamiento posterior (científico o práctico), entonces el problema o su formulación carece de sentido científico.

Es obvio que no hay una manera científica de seleccionar una de las hipótesis alternativas como válidas, salvo cuando hay algún índice de eficiencia que se puede aplicar a cada uno de los cursos de acción alternativos. La aplicabilidad de la medida de la eficiencia a un curso de acción alternativo depende de ciertas condiciones de tenencia.

Por ejemplo, en nuestra ilustración de los métodos alternativos de enseñanza, el uso del puntaje del examen como medida de eficiencia puede ser adecuado solo si a cada estudiante se le permite un período igual para completar el examen común.

Tales condiciones constituyen los puntos de concordancia entre las hipótesis. Estos puntos de acuerdo entre las hipótesis son conocidos o se consideran válidos. Si se hace tal suposición, el investigador debe hacerlo explícito.

Si el investigador establece dos hipótesis, debe haber al menos un punto de acuerdo entre ellas y un punto de variación o desacuerdo.

Estas hipótesis alternativas pueden representarse simbólicamente como en:

H1 - MN1

H2 - MN2

H3 - MN3

H4 - MN4

Las hipótesis alternativas deben abarcar todos los resultados posibles de la investigación, es decir, deben ser exhaustivos con respecto a los puntos de desacuerdo que se probarán. En segundo lugar, por supuesto, las hipótesis deben ser mutuamente excluyentes.

Si no se cumplen estos dos requisitos, la investigación no indicará qué curso de acción o solución debe seleccionarse entre todas las posibilidades representadas por las hipótesis alternativas.

Una forma muy efectiva de asegurarnos de que las hipótesis son mutuamente excluyentes y conjuntamente exhaustivas del universo de posibilidades es utilizar la técnica lógica conocida como la "expansión booleana".

Supongamos que tenemos un punto de acuerdo común (M) entre las hipótesis nativas posteriores y tres puntos de desacuerdo (p. Ej., N, O y P), entonces las hipótesis alternativas según los requisitos de exhaustividad y exclusión mutua podrían presentarse como debajo.

El punto común de acuerdo entre estas hipótesis puede ser el puntaje del examen bajo condiciones específicas. Por lo tanto, M = puntuación del examen. Los puntos de diferencia pueden ser N = más que x; N '= menos que x; de manera similar O = más que y, O '= menos que y y P = más que z, p' = menos que z.

(Lea H4 ya que el puntaje del examen es más que x e y pero menos que z.)

En general, si hay puntos de desacuerdo, habrá 2 n (2 x 2 x 2 x 2.n veces) hipótesis alternativas en una clasificación exclusiva. Solo uno de ellos puede ser verdadero y debe serlo.

En una investigación que involucre más de dos hipótesis, es aconsejable formular los puntos de desacuerdo simbólicamente de una manera indicada para facilitar la construcción de hipótesis. La intuición a menudo no es una guía satisfactoria.

Se sugirió anteriormente que idealmente debería haber una hipótesis para cada curso alternativo de acción. Un problema de este tipo es el que implica una estimación, por ejemplo, la estimación de un número óptimo de trabajadores para una unidad de producción 100, 250, 300, etc.

La selección del curso de acción más eficiente depende de una estimación del valor de una variable crítica (es decir, el número exacto de trabajadores) en tales casos, no es económico formular explícitamente cada curso de acción alterativo y asociar una hipótesis con respecto a cada uno. Solo podemos usar una formulación taquigráfica.

La hipótesis alternativa puede expresarse simplemente como: "Se necesitan K trabajadores" y el problema de la investigación es estimar este K. Ahora, ya que la estimación del valor de cualquier variable está sujeta a error, es recomendable expresar la estimación como se necesita un rango de valores en lugar de un solo valor, por ejemplo, 300 = 50 trabajadores (250 a 350).