QUÉ SON HIPÓTESIS CORRELACIONALES

Las Hipótesis Correlacionales

Éstas especifican las relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios correlacionales y pueden establecer la asociación entre dos variables por ejemplo la inteligencia está relacionada con la memoria o la exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, está asociada con la manifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual, etc.)

Las hipótesis correlacionales especifican las relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios correlacionales y pueden establecer la asociación entre dos variables o la asociación entre más de dos variables. Sin embargo, las hipótesis correlacionales pueden no sólo establecer que dos o más variables se encuentran asociadas, sino cómo están asociadas. Éstas son las que alcanzan el nivel predictivo y parcialmente explicativo.

Como se comprenderá, es diferente hipotetizar que dos o más variables están relacionadas a hipotetizar cómo son estas relaciones. Por el momento se dirá que, cuando se correlacionan dos variables, se le conoce como correlación bivariada y, cuando se correlacionan tres o más variables, se le llama correlación múltiple o Correlación Muntivariante.

Es necesario agregar que, en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no es importante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad). Es lo mismo indicar "a mayor X, mayor Y" que "a mayor Y, mayor X", o "a mayor X, menor Y" que "a menor Y, mayor X".

Ejemplo de hipótesis correlacional

"Los estudiantes que obtienen altas notas en tienden a tener las mejores notas en estadística " es igual que "Los que tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el examen de estadística son quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de matemática".

Es decir, que la dirección o sentido de la hipótesis es indiferente o "el orden de los factores (variables) no altera el producto” (la hipótesis). Desde luego, esto ocurre en la correlación mas no en las relaciones de causalidad, en donde se verá que sí importa el orden de las variables. Pero en la correlación no se habla de variables independiente y dependiente (cuando sólo hay correlación estos términos carecen de sentido).

Es por eso que los estudiantes que comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar en toda hipótesis cuál es la variable independiente y cuál la dependiente. Ello es un error. Solamente en hipótesis causales se pueden identificar variable independiente y variable dependiente.

Por otro lado, es común que cuando se pretende en la investigación correlacionar varias variables, se tengan diversas hipótesis, y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionar las variables "atracción física", “confianza", "proximidad física" y "equidad" en el noviazgo (todas entre sí), estableceríamos las hipótesis correspondientes.

Ejemplo de hipótesis correlacional múltiple

H₁ “A mayor atracción física, menor confianza”.

H₂ “A mayor atracción física, mayor proximidad física”.

H₃ “A mayor atracción física, mayor equidad”.

H₄ “A mayor confianza, mayor proximidad física”.

H₅ “A mayor confianza, mayor equidad”.

H₆ “A mayor proximidad física, mayor equidad”.

Estas hipótesis deben ser contextualizadas en su realidad (con qué novios) y sometidas a prueba empírica.

Hipótesis de la diferencia entre grupos

Estas hipótesis se formulan en investigaciones dirigidas a comparar grupos. Por ejemplo, supongamos que en una investigación de mercado un publicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuya finalidad es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar cigarrillos para que dejen de fumar, tiene una eficacia diferente que uno en color. Su pregunta de investigación podría ser: ¿es más eficaz un comercial televisivo en blanco y negro que uno en color, cuyo mensaje es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar cigarrillos para que dejen de hacerlo? Y su hipótesis podría quedar formulada así :

Ejemplo de hipótesis de la diferencia entre grupos

H_i: “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión del comercial televisivo a color que en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro”.

Otro ejemplo de este tipo de hipótesis sería:

H_i: "Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales".

En ambos ejemplos, se plantea una posible diferencia entre grupos; solamente que en el primero de ellos únicamente se establece que hay diferencia entre los grupos que se están comparando, pero no se afirma a favor de cuál de los grupos es la diferencia. No establece si el efecto persuasivo es mayor en los adolescentes que se exponen al comercial en blanco y negro o los que se exponen al comercial en color. Se limita a decir que se espera una diferencia. En cambio, en el segundo, además de establecer la diferencia, se especifica en favor de cuál de los grupos a comparar es la diferencia. (Los jóvenes son quienes según se piensa, atribuirán mayor importancia al atractivo físico.)

Cuando el investigador no tiene bases para presuponer en favor de qué grupo será la diferencia, formula una hipótesis simple de diferencia de grupos (como el primer ejemplo de los comerciales). Y cuando sí tiene bases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos (como el segundo ejemplo). Esto último, normalmente ocurre cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien el investigador está bastante familiarizado con el problema de estudio.

Esta clase de hipótesis puede abarcar dos, tres o más grupos.

Ejemplo hipótesis direccional de diferencia de grupos

H_i: "Las escenas de la telenovela filmadas en México presentarán mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela filmadas en Venezuela, y éstas, a su vez, mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela filmadas en Brasil.

Algunos investigadores consideran las hipótesis de diferencia de grupos como un tipo de hipótesis correlacionales, porque en última instancia relacionan dos o más variables. Por ejemplo, el caso de la importancia del atractivo físico tratado anteriormente relaciona las variables "sexo" con “atribución de la importancia del atractivo físico en las relaciones heterosexuales”. La diferencia entre ambas clases de hipótesis estriba en que normalmente en las hipótesis de diferencia de grupos una de las variables (aquella sobre la cual se dividen los grupos) adquiere un número más limitado de valores (habrá tantos valores como grupos se comparen) que los valores que adquieren las variables de las hipótesis correlacionales. Y han sido diferenciadas debido a que por su nivel de medición, requieren análisis estadísticos distintos.

Las hipótesis de diferencia de grupos (aunque son distintas de las hipótesis correlacionales) pueden formar parte de estudios correlacionales, si únicamente establecen que hay diferencia entre los grupos, aunque establezcan en favor de qué grupo es ésta. Ahora bien, si además de establecer tales diferencias explican el por qué de las diferencias (las causas o razones de éstas), entonces son hipótesis de estudios explicativos.

Asimismo, puede darse el caso de una investigación que se inicie como correlacional (con una hipótesis de diferencia de grupos) y termine como explicativa (en los resultados se expongan los motivos de esas diferencias).

En resumen, los estudios correlacionales se caracterizan por tener hipótesis correlacionales, hipótesis de diferencias de grupos o ambos tipos.

Hipótesis que establecen relaciones de causalidad

Este tipo de hipótesis no solamente afirman las relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones, sino que además proponen un "sentido de entendimiento" de ellas. Este sentido puede ser más o menos completo, dependiendo del número de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa - efecto.

Ejemplo de hipótesis que establecen relaciones de causalidad

Hi: "La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en los hijos". En el ejemplo, además de establecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.

Correlación y causalidad son conceptos asociados pero distintos. Dos variables pueden estar correlacionadas y esto no necesariamente implica que una será causa de la otra.

Por ejemplo, supóngase que una empresa fabrica un producto que se vende poco y decide mejorarlo, lo hace así y lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión. Después observa que aumentan las ventas del producto. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamiento de la campaña está relacionado con el incremento en las ventas, pero si no se demuestra la causalidad no pueden asegurar que la campaña haya provocado tal incremento (quizá sí ocurre que la campaña es causa del aumento, pero puede ser que la causa sea en sí la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor; o bien todas pueden ser causas).

Otro caso es en el que la estatura parecía estar correlacionada con la inteligencia, en niños cuyas edades oscilaban entre los 8 y 12 años (los niños con mayor estatura, tendían a obtener las calificaciones más altas en la prueba de inteligencia); pero la realidad era que la maduración era la variable que estaba relacionada con "la respuesta a una prueba de inteligencia" (más que a la inteligencia en sí). La correlación no tenía sentido; mucho menos lo tendría establecer una causalidad, afirmando que la estatura es causa de la inteligencia o que por lo menos influye en ella. 

Es decir, no todas las correlaciones tienen sentido y no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene una correlación se supusiera causalidad

Ello equivaldría a decir, cada vez que se ve a una señora y un niño juntos, que ella es su madre (cuando puede ser su tía, una vecina o una señora que casualmente se colocó' muy cerca del niño)

Para poder establecer causalidad se requiere que antes se haya demostrado correlación, pero además la causa debe ocurrir antes que el efecto. Asimismo cambios en la causa deben provocar cambios en el efecto.

Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como variables independientes y a los efectos como variables dependientes-

Solamente se puede hablar de variables independientes y dependientes cuando se formulan hipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuando en estas últimas se explique cuál es la causa de la diferencia hipotetizada

A continuación se exponen distintos tipos de hipótesis causales:

a. Hipótesis causales bivariadas. En estas hipótesis se plantea una relación entre una variable independiente y una variable dependiente. Por ejemplo: "Percibir que otra persona del sexo opuesto es similar a uno en cuanto a religión, valores y creencias nos provoca mayor atracción física hacia ella". La hipótesis podría esquematizarse como en la figura

b. Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre varias variables independientes y una dependiente, o una independiente y varias dependientes, o varias variables independientes y varias dependientes.

Ejemplo de hipótesis causales multivariadas

"La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, y el tipo de liderazgo que se ejerza dentro del grupo; determinan la efectividad de éste para alcanzar sus metas primarias". Esta hipótesis se esquematiza en la

"La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la retroalimentación proveniente del desarrollo de él, generan mayor motivación intrínseca y satisfacción laborales". Esta hipótesis se esquematiza a continuación

Las hipótesis multivariadas pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en donde ciertas variables intervienen modificando la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).

Ejemplo de hipótesis causales multivariadas con presencia de variables intervinientes

"La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores, cuando es administrada de acuerdo con el desempeño". La hipótesis se esquematiza a continuación

Así mismo, pueden tenerse estructuras causales de variables más complejas, que resulta difícil expresar en una sola hipótesis o porque las variables se relacionan entre sí de distintas maneras. Entonces se plantean las relaciones causales en dos o más hipótesis o gráficamente; por ejemplo, la estructura presentada a continuación

El esquema de la figura podría desglosarse en múltiples hipótesis; por ejemplo,

H₁: La paga incrementa la satisfacción laboral.

H₂: La integración, la comunicación instrumental y la comunicación formal incrementan la satisfacción laboral.

H₃: La centralización disminuye la satisfacción laboral.

H₄: La satisfacción laboral influye en la reasignación de personal.

Cuando las hipótesis causales se someten a análisis estadístico, se evalúa la influencia de cada variable independiente (causa) sobre la variable dependiente (efecto) y la influencia conjunta de todas las variables independientes sobre la dependiente o dependientes.

¿Que son las hipótesis nulas?

Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación propone: "Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres", la nula postularía: "Los jóvenes No le Atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las adolescentes".

Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamente tantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipótesis nulas es similar a la tipología de la hipótesis de investigación:

-       Hipótesis nulas descriptivas de una variable que se va a observar en un contexto,

-       Hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables,

-       Hipótesis que niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan, es decir afirmar que los grupos son iguales, e

-       Hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas).

Las hipótesis nulas se simbolizan como H_o.

Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas, que corresponden a ejemplos de hipótesis de investigación que fueron mencionados:

Ejemplos de hipótesis nulas

H_o: "la expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporación TEAQ no oscila entre $50.000 a $60.000 pesos colombianos" (es una hipótesis nula descriptiva de una variable que se va a observar en un contexto).

H_o: "No hay relación entre la autoestima y el temor de logro" (hipótesis nula respecto a una correlación).

H_o: "Las escenas de la telenovela 'Mexicanas' no presentarán mayor contenido de sexo que las escenas de las telenovelas "Venezolanas" ni éstas mayor contenido de sexo que las escenas de las telenovelas "Brasileñas".

H_o: "La percepción de la similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor atracción física" (hipótesis que niega la relación causal).

¿Qué son las hipótesis alternativas?

Como su nombre lo indica, son posibilidades 'alternativas " ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación establece: "Esta silla es roja", la nula afirmará: "Esta silla no es roja", y podrían formularse una o más hipótesis alternativas: "Esta silla es azul", "Esta silla es verde", "Esta silla es amarilla", etc. Cada una constituye una descripción distinta a las que proporcionan las hipótesis de investigación y nula.

Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investigación y nula. De ser así, no pueden existir.

Ejemplos de hipótesis alternativas

H_i: “El candidato W obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total".

H_o: "El candidato U no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un 60% de la votación total".

H_a: "El candidato N obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más del 60% de la votación total".

H_a: "El candidato 'N obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos del 50% de la votación total".

H_i: "Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

H_o: "Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

H_a: “Los jóvenes le atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

En este último ejemplo, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:

H_o: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia, o le atribuyen menos importancia, al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes".

No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativa puesto que las hipótesis de investigación y nula abarcan todas las posibilidades.

Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación adicionales a la hipótesis de investigación original.

¿Qué son las hipótesis estadísticas?

En una próxima entrega se trabajarán con las hipótesis estadísticas. Pero, ¿qué son las hipótesis estadísticas? Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas en símbolos estadísticos. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar y analizar para aprobar o desaprobar las hipótesis son cuantitativos (números, porcentajes, promedios). Es decir, el investigador traduce su hipótesis de investigación y su hipótesis nula (y cuando se formulan hipótesis alternativas, también éstas) en términos estadísticos. Básicamente hay tres tipos de hipótesis estadística, que corresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula:

-  Hipótesis estadística de estimación,

-  Hipótesis estadística de correlación e

-  Hipótesis estadística de diferencias de medias. En una próxima entrega se hablará de cada una de ellas dando los ejemplos respectivos.

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FUENTES BIBLIOGRÁFICAS Y DOCUMENTALES

Hernández, R. (2006) Metodología de la Investigación. Cuarta Edición. México. McGraw-Hill Interamericana.

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