Page 335 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

304 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

Prueba de hipótesis
4 Hay dos tipos de análisis estadísticos que pueden realizarse para probar hipótesis: los análisis paramé-
tricos y los no paramétricos. Cada tipo posee sus características y presuposiciones que lo sustentan; la
elección de qué clase de análisis efectuar depende de los supuestos. De igual forma, cabe destacar que
en una misma investigación es posible llevar a cabo análisis paramétricos para algunas hipótesis y
variables, y análisis no paramétricos para otras. Asimismo, como vimos, los análisis a realizar depen-
den del planteamiento, tipo de hipótesis y el nivel de medición de las variables que las conforman.

Análisis paramétricos

3 y 4 Para realizar análisis paramétricos debe partirse de los siguientes supuestos: 19
1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución
normal.
2. El nivel de medición de las variables es por intervalos o razón.
3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea: las poblaciones en
cuestión poseen una dispersión similar en sus distribuciones.
Ciertamente estos criterios son tal vez demasiado rigurosos y algunos investigadores sólo basan
sus análisis en el tipo de hipótesis y los niveles de medición de las variables. Esto queda a juicio del
lector. En la investigación académica y cuando quien la realiza es una persona experimentada, sí debe
solicitársele tal rigor.

¿Cuáles son los métodos o las pruebas estadísticas
paramétricas más utilizados?
Existen diversas pruebas paramétricas, pero las más utilizadas son:
• Coeficiente de correlación de Pearson y regresión lineal.
• Prueba t.
• Prueba de contraste de la diferencia de proporciones.
• Análisis de varianza unidireccional (ANOVA en un sentido).
• Análisis de varianza factorial (ANOVA).
• Análisis de covarianza (ANCOVA).
Algunos de estos métodos se tratan aquí en este capítulo y otros se explican en el capítulo 8 adi-
cional, “Análisis estadístico: segunda parte”, que puede descargarse del centro de recursos en línea de
la obra.
Cada prueba obedece a un tipo de hipótesis de investigación e hipótesis estadística distinta. Las
hipótesis estadísticas se comentan en el capítulo 8 del centro de recursos en línea.

¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson?
Es una prueba estadística para analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por inter-
valos o de razón. Se le conoce también como “coeficiente producto-momento”.
Se simboliza: r
Hipótesis a probar: correlacional, del tipo de “a mayor X, mayor Y”, “a mayor X, menor Y”, “altos
valores en X están asociados con altos valores en Y”, “altos valores en X se asocian con bajos valores de
Y”. La hipótesis de investigación señala que la correlación es significativa.
Variables: dos. La prueba en sí no considera a una como independiente y a otra como dependien-
te, ya que no evalúa la causalidad. La noción de causa-efecto (independiente-dependiente) es posible
establecerla teóricamente, pero la prueba no asume dicha causalidad.

19 O’Leary (2014), Ryan (2013), Babbie (2012), Martin y Bridgmon (2012), Kantor y Kershaw (2010), y Wiersma y Jurs (2008).

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