Generador gratuito de hipótesis Redactadas como pares emparejados y falsables

La hipótesis alternativa (H1) expresa tu predicción real: existe algún efecto, diferencia o asociación. La nula (H0) expresa lo contrario exacto: no existe ninguno. Una prueba de significación se construye en torno a la nula, y pregunta cuán improbable sería ver tus datos si la nula fuera el estado real del mundo, por eso una alternativa sin su nula exactamente emparejada es solo la mitad de una hipótesis funcional. Esta herramienta no devolverá una sin la otra.

Una hipótesis direccional (de una cola) se compromete con hacia qué lado se produce un efecto, por ejemplo, que el ejercicio reduce la frecuencia cardiaca en reposo. Una hipótesis no direccional (de dos colas) afirma solo que la frecuencia cardiaca cambia, sin especificar en qué dirección. Elige una direccional solo cuando la teoría o la evidencia previa apunten genuinamente en una dirección, porque el compromiso tiene un coste: la prueba estadística elegida se deriva de ello, y un efecto que se produzca en la dirección opuesta se convierte en un resultado nulo en lugar de un hallazgo. Cuando no estás realmente seguro, la no direccional es la opción predeterminada más segura.

Comprobable significa que sus variables pueden medirse con instrumentos que usted realmente tiene, dentro de un diseño que usted realmente puede ejecutar. Falsable significa que al menos un resultado realista contaría en contra de la afirmación. Una declaración que ningún resultado podría contradecir, algo como que la atención plena cambia el bienestar de algún modo, es un tema vestido con ropaje de hipótesis. Una comprobación práctica: antes de que exista cualquier dato, escriba el patrón exacto de resultados que le obligaría a abandonar la afirmación. Si nada cumple ese criterio, la hipótesis necesita ser afinada.

No. Las hipótesis pertenecen al trabajo cuantitativo confirmatorio, en el que existe un diseño específicamente para probar una predicción formulada. Los proyectos exploratorios y la mayoría del trabajo cualitativo se basan en preguntas de investigación, y forzar una hipótesis en ellos tergiversa lo que el estudio está haciendo realmente. ¿No sabe en qué categoría cae un proyecto? Escriba primero la pregunta de investigación; su tipo resolverá si después corresponde una hipótesis.

Sí, siempre que la descripción nombre ambas variables y establezca de forma clara que se espera que una cambie el efecto de la otra, por ejemplo, que el efecto del sueño sobre las puntuaciones de las pruebas depende de la ingesta de cafeína. El generador construye entonces el par en torno a esa afirmación conjunta, en lugar de tratar las dos variables como predicciones separadas e independientes. Deja la interacción sin enunciar en tu descripción y la herramienta no tiene nada a partir de lo cual construirla, así que el par que devuelva evaluará cada variable por separado.

Se envía a nuestro servidor y se usa una sola vez para generar los pares de hipótesis. No ocurre nada más con ella.

Nombre sus variables y su diseño: qué va a manipular o comparar, qué va a medir y con qué instrumento, y quiénes son los participantes. La salida se mantiene estrictamente dentro de las variables que usted nombró; el generador no inventará una variable mediadora que usted nunca mencionó ni añadirá un tamaño del efecto que usted nunca midió. Una descripción vaga devuelve una hipótesis vaga, deliberadamente, como señal para volver atrás y nombrar las cosas con más precisión.

No, y no debería hacerlo: la prueba correcta depende de las escalas de medición, las distribuciones y los detalles del diseño que solo usted conoce. Lo que le proporcionan los pares es la base para esa decisión, ya que la direccionalidad determina si se usa una prueba de una cola o de dos colas, y la redacción exacta de la hipótesis nula le indica qué debe poder rechazar su prueba. A partir de ahí, la elección corresponde a un manual de métodos o a su director de tesis.