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Los investigadores organizar su investigación mediante la formulación y definición de un problema de investigación. Esto los ayuda a enfocarse en el proceso de investigación para que puedan sacar conclusiones que reflejen el mundo real de la mejor manera posible.
Hipótesis
En investigación, una hipótesis es una explicación sugerida de un fenómeno.
Una hipótesis nula es una hipótesis que el investigador trata de refutar. Normalmente, la hipótesis nula representa la visión actual o explicación de un aspecto del mundo que el investigador desea desafiar.
La metodología de la investigación consiste en que el investigador aporte una hipótesis alternativa, una hipótesis de investigación, como una manera alternativa de explicar el fenómeno.
El investigador pone a prueba la hipótesis para refutar la hipótesis nula, no porque le guste la hipótesis de investigación sino porque significaría estar más cerca de encontrar una respuesta a un problema específico. En general, la hipótesis de investigación se basa en observaciones que provocan la sospecha de que la hipótesis nula no siempre es correcta.
En el Experimento de Stanley Milgram, la hipótesis nula fue que la personalidad determina si una persona haría daño a otra persona, mientras que la hipótesis de investigación fue que el papel, las instrucciones y las órdenes eran mucho más importantes en la determinación de si la gente lastimaría a otros.
Variables
Una variable es algo que cambia. Cambia dependiendo de diferentes factores. Algunas variables cambian fácilmente, como el valor bursátil, mientras que otras son casi constantes, como el nombre de alguien. Los investigadores generalmente están buscando medir las variables.
La variable puede ser un número, un nombre o cualquier cosa en donde el valor pueda cambiar.
Un ejemplo de una variable es la temperatura. La temperatura varía de acuerdo con otra variable y factores. Se puede medir una temperatura diferente interior y exterior. Si es un día soleado, lo más probable es que la temperatura sea mayor que si estuviera nublado. Otra cosa que puede provocar un cambio de temperatura es si se ha hecho algo para manipular la temperatura, como encender un fuego en la chimenea.
En investigación se suelen definir variables de acuerdo con lo que se está midiendo. La variable independiente es la variable que el investigador desea medir (la causa), mientras que la variable dependiente es el efecto (o efecto asumido), que depende de la variable independiente. Estas variables son generalmente establecidas en la investigación experimental, en una hipótesis, por ejemplo, “¿cuál es el efecto de la personalidad en la conducta de ayuda?”.
En la metodología de la investigación exploratoria, por ejemplo, en algunas investigaciones cualitativas, puede ocurrir que la variable independiente y la dependiente no estén identificadas de antemano. Esto puede ocurrir porque el investigador todavía no tiene una idea clara de lo que está ocurriendo realmente.
Las variables de confusión son variables con un efecto significativo sobre la variable dependiente que el investigador no pudo controlar o eliminar (a veces sucede porque el investigador no es consciente del efecto de la variable de confusión). La clave es identificar las posibles variables de confusión y tratar de eliminarlas o controlarlas de alguna manera.
Operacionalización
La operacionalización consiste en tomar un concepto difuso, como un “comportamiento de ayuda”, y tratar de medirlo con observaciones específicas
La elección del método de investigación es crucial para las conclusiones que se pueden hacer sobre un fenómeno. Afecta lo que puedas decir sobre la causa y los factores que influyen en el fenómeno.
También es importante elegir un método de investigación que se encuentre dentro de los límites de lo que el investigador puede hacer. Tiempo, dinero, viabilidad, ética y disponibilidad para medir el fenómeno correctamente son ejemplos de cuestiones que limitan la investigación.
Elección de la Medición
La elección de la mediciones científicas también son esenciales para obtener la conclusión correcta.
Para probar una hipótesis, la investigación cuantitativa utiliza pruebas de significancia para determinar qué hipótesis es correcta.
La prueba de significancia puede mostrar si la hipótesis nula es más probablemente correcta que la hipótesis de investigación. La metodología de la investigación en una serie de áreas, tales como las ciencias sociales, depende en gran medida de las pruebas de significancia.
Una prueba de significancia puede incluso llevar el proceso de investigación en una dirección totalmente nueva, en base a los resultados.
La prueba t (también llamada la Prueba T de Student) es una de las tantas pruebas de significancia estadísticas. Compara dos grupos de información supuestamente iguales para ver si realmente son iguales o no. La prueba t ayuda al investigador a concluir si una hipótesis es respaldada o no.