El problema de investigación plantea qué se necesita conocer; los objetivos indican qué se pretende alcanzar y las hipótesis proponen respuestas tentativas que se contrastarán con evidencia.
En una tesis cuantitativa, estos componentes deben referirse a las mismas variables, población y contexto. Hernández Sampieri, Fernández Collado y Baptista Lucio desarrollan esta relación en los capítulos sobre planteamiento del problema, formulación de hipótesis y análisis de datos de Metodología de la investigación.
Cómo analizar un problema de investigación
El análisis comienza con una situación observable: demoras, diferencias de desempeño, fallas o relaciones entre variables que todavía necesitan comprenderse. Para convertirla en un problema investigable, se deben revisar datos y antecedentes, precisar la incertidumbre y delimitar el estudio.
Una secuencia práctica es:
- Describir la situación: identificar qué ocurre y con qué evidencia se sostiene.
- Revisar antecedentes: reconocer explicaciones y resultados previos.
- Precisar qué falta conocer: distinguir entre una necesidad operativa y una pregunta científica.
- Delimitar: establecer variables, unidades de estudio, lugar y periodo.
- Formular la pregunta: expresarla de manera clara y susceptible de respuesta mediante datos.
Por ejemplo, “la empresa necesita mejorar su mantenimiento” es una necesidad amplia. Una pregunta investigable sería: ¿qué relación existe entre el cumplimiento del mantenimiento preventivo y la disponibilidad de los equipos?
No debe darse por comprobada una causa antes de investigarla. Las fallas podrían relacionarse también con antigüedad, carga de trabajo o condiciones de operación.
Cómo determinar el objetivo general y los objetivos específicos
El objetivo general expresa el propósito central y responde directamente a la pregunta. Los objetivos específicos desarrollan los componentes necesarios para alcanzarlo.
Deben formularse con verbos que expresen resultados de conocimiento, como describir, medir, comparar o analizar. También deben ser claros, alcanzables y congruentes entre sí.
La siguiente propuesta es un ejemplo hipotético para ingeniería:
| Componente | Formulación |
|---|---|
| Problema general | ¿Qué relación existe entre el cumplimiento del mantenimiento preventivo y la disponibilidad de los bancos de molienda de la empresa X durante el periodo estudiado? |
| Objetivo general | Determinar la relación entre el cumplimiento del mantenimiento preventivo y la disponibilidad de los bancos de molienda. |
| Objetivo específico 1 | Cuantificar el cumplimiento del mantenimiento preventivo de los bancos de molienda. |
| Objetivo específico 2 | Medir la disponibilidad de los bancos de molienda durante el periodo estudiado. |
| Objetivo específico 3 | Analizar la dirección y magnitud de la asociación entre ambas variables. |
Los objetivos específicos permiten obtener las mediciones y el análisis que requiere el objetivo general. No deben introducir variables ajenas al problema.
“Aplicar encuestas”, “buscar bibliografía” o “usar un programa estadístico” son actividades metodológicas, pero no sustituyen por sí mismas los objetivos de conocimiento.
Cómo se enuncian las hipótesis
Hernández Sampieri y sus coautores presentan las hipótesis como explicaciones tentativas, sustentadas en conocimiento previo y expresadas mediante proposiciones o afirmaciones. No son preguntas ni conclusiones anticipadas.
Para el ejemplo anterior:
Hipótesis de investigación: “Un mayor cumplimiento del mantenimiento preventivo se relaciona con una mayor disponibilidad de los bancos de molienda”.
La formulación mantiene las variables del problema y expresa la dirección esperada de su asociación. Debe apoyarse en teoría y antecedentes, no únicamente en la expectativa del investigador.
Cuando corresponde, las hipótesis específicas desarrollan relaciones o diferencias particulares de la hipótesis general. No es necesario inventar una hipótesis para cada objetivo descriptivo: su formulación depende del alcance y de lo que se pretende contrastar.
Cómo cambia el planteamiento si se aplica una mejora
Estudiar una asociación y evaluar una intervención requieren planteamientos diferentes.
| Componente | Ejemplo de evaluación antes y después |
|---|---|
| Problema | ¿Qué cambios se observan en la disponibilidad de los bancos de molienda después de implementar el programa de mantenimiento preventivo? |
| Objetivo general | Evaluar los cambios en la disponibilidad antes y después de implementar el programa. |
| Objetivos específicos | Medir la disponibilidad inicial, documentar la ejecución del programa y comparar la disponibilidad entre ambos periodos. |
| Hipótesis | La disponibilidad media será mayor en la medición posterior que en la inicial. |
Este ejemplo propone un diseño preexperimental de un solo grupo. Su conclusión debe reconocer que otros cambios simultáneos podrían explicar parte del resultado.
Cómo realizar la contrastación de hipótesis
Contrastar consiste en evaluar la hipótesis con los datos mediante un procedimiento apropiado. Para ello:
1. Definir qué se medirá. Establecer indicadores, unidades, instrumentos y reglas de cálculo.
2. Formular las hipótesis estadísticas. Por ejemplo, para una asociación: H₀ plantea ausencia de correlación poblacional y H₁ plantea la relación prevista.
3. Elegir la prueba y sus condiciones. Considerar nivel de medición, distribución, independencia, tamaño de muestra y diseño.
4. Establecer previamente el nivel de significancia. Puede utilizarse α = 0,05, con una justificación acorde con el estudio.
5. Analizar y reportar. Presentar estimación, incertidumbre, estadístico y valor p.
6. Interpretar. Explicar qué evidencia se obtuvo y cuáles son sus límites.
| Pregunta que se contrasta | Análisis posible |
|---|---|
| Asociación lineal entre dos variables cuantitativas | Correlación de Pearson, si resulta apropiada. |
| Asociación monotónica entre rangos o variables ordinales | Correlación de Spearman. |
| Diferencia de medias entre dos grupos independientes | Prueba t para muestras independientes, con la variante adecuada. |
| Diferencia media entre mediciones emparejadas | Prueba t para muestras relacionadas, si se cumplen sus condiciones. |
En una comparación emparejada, cada medición anterior debe corresponder con una posterior de la misma unidad o de una pareja justificada. Medir pedidos diferentes antes y después, por ejemplo, no los convierte automáticamente en observaciones emparejadas.
Cómo interpretar la decisión estadística
Con la regla convencional previamente establecida, si p ≤ α, se rechaza H₀; si p > α, no se rechaza. El valor p se calcula bajo la hipótesis nula y los supuestos del modelo; no indica la probabilidad de que la hipótesis sea verdadera.
No rechazar H₀ tampoco demuestra ausencia de relación o igualdad. Además, una diferencia significativa no garantiza importancia práctica ni causalidad.
Una tesis coherente permite seguir el razonamiento completo: la pregunta orienta los objetivos, la hipótesis expresa una expectativa y el análisis aporta evidencia para evaluarla. La conclusión debe responder al problema sin superar lo que permiten los datos y el diseño.
Referencia principal
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, M. del P. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education. Capítulos 3, 6 y 10.
Los ejemplos de ingeniería son propuestas ilustrativas y no se atribuyen al libro.