Hipótesis de investigación e hipótesis estadística

1 · Definición

La hipótesis de investigación es la respuesta provisoria que el trabajo propone a su pregunta. La hipótesis estadística es el par de enunciados formales —nula y alternativa— que una prueba contrasta.

2 · La diferencia, en una tabla

	Hipótesis de investigación	Hipótesis estadística
Lenguaje	Del problema	De los parámetros
Cuántas	Una por pregunta	Un par ($H_0$ y $H_1$) por prueba
Se escribe en	Marco teórico / objetivos	Plan de análisis / resultados
Se contrasta	Con el conjunto del trabajo	Con una prueba concreta
Ejemplo	“El nivel educativo se asocia al ingreso”	$H_0: \mu_1 = \mu_2$

Una sola hipótesis de investigación puede requerir varias hipótesis estadísticas: una por cada comparación que haga falta.

3 · Cómo se traduce una en la otra

El recorrido, con el ejemplo de la EPH:

Pregunta. ¿Difiere el ingreso de la ocupación principal entre varones y mujeres ocupados?

Hipótesis de investigación. El ingreso medio de las mujeres ocupadas es menor que el de los varones.

Operacionalización. Ingreso = variable P21 de la EPH. Grupos = variable CH04. Universo = ocupados con ingreso declarado.

Hipótesis estadísticas.

$$H_0: \mu_{\text{varones}} = \mu_{\text{mujeres}}$$ $$H_1: \mu_{\text{varones}} \neq \mu_{\text{mujeres}}$$

Prueba. t para dos muestras independientes, o su alternativa no paramétrica si no se cumplen los supuestos.

Fijate el salto: la hipótesis de investigación habla de “las mujeres ocupadas”; la estadística habla de $\mu$, un parámetro. La traducción entre las dos es exactamente lo que hace la operacionalización.

4 · La asimetría que confunde

La hipótesis de investigación casi siempre se corresponde con la alternativa, no con la nula. Es contraintuitivo y tiene una consecuencia práctica importante:

Eso explica por qué no se dice “se acepta $H_1$” sino “se rechaza $H_0$”, y por qué un resultado no significativo no prueba que no haya diferencia: puede significar que no hubo potencia suficiente para detectarla.

5 · Cuándo no hace falta hipótesis estadística

En un trabajo puramente descriptivo no hay hipótesis estadística, y está bien que no la haya. Si el objetivo es caracterizar una población, se describe: tablas, medidas resumen, gráficos. No hay nada que contrastar.

Agregar pruebas de hipótesis a un trabajo descriptivo, solo porque se espera verlas, produce p-valores que no responden ninguna pregunta.

Tampoco hace falta cuando se tiene toda la población: si relevaste a los 22 hospitales de la provincia y querés hablar de esos 22, la diferencia que observás es la diferencia.

6 · Cómo se escriben

Hipótesis de investigación, en el cuerpo del trabajo:

Se espera que el ingreso mediano de la ocupación principal sea menor entre las mujeres ocupadas que entre los varones, en los aglomerados urbanos relevados por la EPH.

Direccional, específica, y con el universo declarado.

Hipótesis estadísticas, en el plan de análisis, con notación de parámetros y sin ambigüedad sobre si la prueba es uni o bilateral.

7 · Errores frecuentes

• Escribir la hipótesis nula como hipótesis de investigación. Casi nadie investiga esperando no encontrar nada. La conjetura del trabajo es la alternativa.
• “Se acepta la hipótesis nula”. No se acepta: no se rechaza. La diferencia no es de estilo.
• Una sola hipótesis estadística para un trabajo con cinco comparaciones. Cada comparación tiene su par, y eso trae el problema de las comparaciones múltiples.
• Formular la hipótesis después de ver los resultados. Invalida la inferencia y tiene nombre propio en la literatura metodológica.
• Hipótesis en trabajos descriptivos. Si no hay nada que contrastar, no hay hipótesis estadística.
• Hipótesis de investigación no falsable. Si ningún resultado posible la contradice, no es una hipótesis.
• Confundir la dirección. Si la hipótesis es direccional, la prueba puede ser unilateral — pero eso hay que decidirlo antes de ver los datos.

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