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3.3: Armarlo todo- Estadísticas inferenciales y pruebas de hipótesis

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    ¿Qué es una hipótesis y hay diferentes tipos?

    Hipótesis biológica (científica): Una idea que propone una explicación tentativa sobre un fenómeno o un conjunto estrecho de fenómenos observados en el mundo natural. ¡Esta es la columna vertebral de toda investigación científica! Como tal, es importante tener una hipótesis biológica sólida antes de avanzar en el método científico (es decir, procedimientos, resultados, discusión). Después de la creación de una hipótesis biológica sólida, se puede simplificar en una hipótesis estadística (como se define a continuación) que se convertirá en la base de cómo se analizarán e interpretarán los datos.

    Hipótesis estadísticas: Después de definir una hipótesis biológica fuerte, se puede crear una hipótesis estadística basada en lo que se predecirá será el resultado (s) medido (s) (variable (s) dependiente (s)). Si un estudio tiene múltiples resultados medidos, puede haber múltiples hipótesis estadísticas. Cada hipótesis estadística tendrá dos componentes (Nulo y Alternativo).

    • Hipótesis nula (Ho): esta hipótesis establece que no hay relación (o ningún patrón) entre las variables independientes y dependientes.
    • Hipótesis alternativa (H1) — Esta hipótesis establece que existe una relación (o es un patrón) entre las variables independientes y dependientes.

     

    Variables independientes versus dependientes: Para las hipótesis biológicas y estadísticas se deben definir dos variables básicas:

    • Variable independiente (explicativa) — Por lo general, es qué fenómenos crees que afectarán a la medida que te interesa (variable dependiente).
    • Variable dependiente (respuesta) — Una variable dependiente es lo que se mide en el experimento y lo que se ve afectado durante el experimento. La variable dependiente responde a (depende de) la variable independiente. En un experimento científico, no se puede tener una variable dependiente sin una variable independiente.

     

    Ejemplo

    Los nidos de cuco pico amarillo se contabilizaron durante la temporada de reproducción en hábitats ribereños degradados, restaurados e intactos para ver que la preferencia general del hábitat por los sitios de anidación aumentó con la salud del hábitat.

    • Hipótesis científica: El cuco pico amarillo tendrá preferencias de hábitat debido a la salud/estado del hábitat.
    • Hipótesis estadísticas: (Ho) No habrá diferencias en el número de nidos entre hábitats con diferente salud/estado. (H1) Habrá más nidos en hábitats restaurados e intactos en comparación con los degradados.
    • Variable independiente = Salud/estado del hábitat
    • Variable dependiente = Número de nidos contados

     

    ¿Cómo sacas conclusiones?

    Finalmente, después de definir la hipótesis biológica, la hipótesis estadística y recopilar todos sus datos, un investigador puede comenzar el análisis estadístico. Una prueba estadística matemáticamente “probará” sus datos contra la hipótesis estadística. El tipo de prueba estadística que se utilice depende del tipo y cantidad de variables en el estudio, así como de la pregunta que el investigador quiera hacer. Después de computar la prueba estadística, el resultado indicará qué hipótesis estadística es más probable. Esto, a su vez indica a los científicos qué nivel de inferencia se puede obtener de los datos en comparación con la hipótesis biológica (el punto focal del estudio). Entonces se puede llegar a una conclusión con base en la muestra sobre toda la población. Es importante señalar que el proceso no se detiene aquí. Los científicos querrán continuar probando esta conclusión hasta que surja (o no) un patrón claro o investigar preguntas similares pero diferentes.

     

    Atribución

    Rachel Schleiger (CC-BY-NC)

    This page titled 3.3: Armarlo todo- Estadísticas inferenciales y pruebas de hipótesis is shared under a CC BY-NC 4.0 license and was authored, remixed, and/or curated by Melissa Ha and Rachel Schleiger (ASCCC Open Educational Resources Initiative) .