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• Farid Mendez

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Hipótesis Es una «suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una o más consecuencias». Es una idea que puede no ser verdadera, basada en información previa. Su valor reside en la capacidad para establecer más relaciones entre los hechos y explicar por qué se producen. Normalmente se plantean primero las razones claras por las que uno cree que algo es posible. Y finalmente ponemos: en conclusión. Que la hipótesis se usa en el método científico, para luego comprobarla a través de los experimentos. Una hipótesis científica es una proposición aceptable que ha sido formulada a través de la recolección de información y datos, aunque no esté confirmada, sirve para responder de forma alternativa a un problema con base científica. Una hipótesis puede usarse como una propuesta provisional que no se pretende demostrar estrictamente, o puede ser una predicción que debe ser verificada por el método científico. En el primer caso, el nivel de veracidad que se otorga a una hipótesis dependerá de la medida en que los datos empíricos apoyan lo afirmado en la hipótesis. Esto es lo que se conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse mediante confirmación (para las hipótesis universales) o mediante verificación (para las hipótesis existenciales). Importancia de la Hipótesis Las hipótesis son el punto de enlace entre la teoría y la observación. Su importancia es que dan rumbo a la investigación al sugerir los pasos y procedimientos que deben darse en la búsqueda del conocimiento. Cuando la hipótesis de investigación ha sido bien elaborada, y en ella se observa claramente la relación o vínculo entre dos o más variables, es factible que el investigador pueda:  

Elaborar el objetivo, o conjunto de objetivos, que desea alcanzar en el desarrollo de la investigación. Seleccionar el tipo de diseño de investigación factible con el problema planteado.

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Seleccionar el método, los instrumentos y las técnicas de investigación acordes con el problema que se desea resolver.

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Seleccionar los recursos, tanto humanos como materiales, que se emplearán para llevar a feliz término la investigación planteada. Principales funciones de las hipótesis. 1. En primer lugar, son las guías de una investigación el formularlas nos ayuda a saber lo que estamos tratando de buscar y de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. 2. Son como los objetos de un plan administrativo. Las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a(los) problema(s) de investigación, si lo son o no, efectivamente, es la tarea del estudio.

3. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada vez que una hipótesis recibe evidencia empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno al cual está asociado o hace referencia. Si la evidencia es en su favor, la información sobre el fenómeno se incrementa; y aun si la evidencia es en su contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes. 4. La tercera función es la de probar teorías, si se aporta evidencia en favor de una. Cuando varias hipótesis de una teoría reciben evidencia en su favor, la teoría va haciéndose más robusta; y cuanto más evidencia haya en favor de aquéllas, más evidencia habrá en favor de ésta. 5. Una cuarta función es la de sugerir teorías. Algunas hipótesis no están asociadas con teoría alguna; pero puede ocurrir que como resultado de la prueba de una hipótesis, se pueda construir una teoría o las bases para esta. Esto no es muy frecuente pero ha llegado a ocurrir. Formulación de la Hipótesis En la formulación de la hipótesis se deben emplear términos claros y concretos, de modo que puedan ser definidos de modo operacional, a los fines de que otros investigadores puedan contradecir o corroborar la investigación realizada. Por lo tanto, toda hipótesis, en el campo de la investigación científica, debe estar sujeta a referencias y a una contrastación empírica. Por otra parte, deben ser objetivas y no se pueden incluir en ellas juicios de valor, del tipo que tal elemento o condición es "mejor o peor" que otro, sino simplemente plantearse tal como el investigador objetivamente postula que el fenómeno estudiado sucede en la realidad. Otro punto importante en la formulación de la hipótesis es la especificidad, de tal modo que se determinen los indicadores a emplear para medir las variables estudiadas. Asimismo, la hipótesis debe ser afín con los recursos y las técnicas de investigación disponibles, puesto que de su alcance y limitaciones dependerá la comprobación de la misma, y a la vez, debe sostenerse a partir del marco teórico empleado en la investigación, el cual brinda un soporte también para el análisis una vez que se inicie el proceso de contrastarla con los datos derivados de la metodología empleada para su contrastación. Es así que la hipótesis debe ayudar a la explicación de los fenómenos estudiados a partir de las relaciones que establece entre variables. A continuación sugerencia para la formulación de hipótesis correcta:        

Términos claros y concretos. En forma declaratoria o expositiva. Utilizando un condicional. Suposición basada en hechos. Pueden ser definidos de modo operacional. No incluirá juicios de valor. Debe sostenerse sobre un marco teórico. Sujeta a referencias y contrastación científica.

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Realista con los recursos, medios y técnicas. Explica los fenómenos a partir de las relaciones establecidas entre variables.

Características de la Hipótesis 1. Debe referirse a una situación real, social realizable. 2. Las variables de la hipótesis deben ser comprensibles, estar bien definidas y ser lo más concretas posibles. 3. La relación entre variable propuesta por una hipótesis deben ser claras y ser lo más concretas posibles. 4. Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos deben ser observables y medibles. 5. La hipótesis debe estar relacionada con técnicas disponibles para probarlas. Pasos de la hipótesis 1. Elegir un tema. Seleccionar un tema de interés y en el que se crea que sería bueno profundizar. 2. Informarse sobre las investigaciones existentes. Recopilar toda la información que se sobre el tema que se eligió. Convertirse en un experto en el tema y comprender muy bien lo que ya se sabe sobre este. 3. Enfocarse en la redacción académica y asegurarse de que la información sea imparcial, precisa y completa. 4. Búsqueda de información en los libros de texto, en una biblioteca y en línea. Si estás en la escuela, también podrías buscar ayuda de los maestros, bibliotecarios y compañeros de clase. 5. Analizar la información. Dedicar un tiempo a leer los materiales que se haya recopilado. Mientras se haga, se busca y toma nota de las preguntas sin respuesta en la información, pues podrá proporcionar ideas excelentes para las áreas que se deberá investigar.

Por ejemplo, si te interesan los efectos de la cafeína en el cuerpo humano pero te das cuenta de que nadie parece haber explorado si afecta a los hombres de una manera distinta de las mujeres,

podría ser un aspecto sobre el cual formular una hipótesis. Asimismo, si te interesa la agricultura orgánica, podrías notar que nadie ha probado si los fertilizantes orgánicos dan lugar a índices de crecimiento distintos en comparación con los inorgánicos. 6. Genera preguntas. Después de analizar la información sobre el tema, realiza una o más preguntas sin respuesta que te interesaría explorar a mayor profundidad. A continuación, estas son las respuestas de investigación: Con base al ejemplo anterior, puedes preguntar lo siguiente: “¿De qué manera afecta la cafeína a las mujeres en comparación con los hombres?” o “¿De qué forma los fertilizantes orgánicos afectan el crecimiento de las plantas en comparación con los fertilizantes inorgánicos?”. El resto de tu investigación estará orientado hacia la resolución de estas preguntas. 7. Busca pistas concernientes a lo que podría ser la respuesta. Una vez que hayas generado la(s) pregunta(s) de investigación, verifica si los hallazgos o teorías existentes relacionados con el tema proporcionan pistas que te permitan elaborar ideas acerca de las posibles respuestas a dichas preguntas. En ese caso, estas pistas pueden conformar la base de tu hipótesis. Con base al ejemplo anterior, si se descubre que existe un patrón donde se indique que algunos otros tipos de estimulantes parecen afectar a las mujeres en una proporción mayor a los hombres, esta podría ser una pista que indique que la cafeína puede tener los mismos efectos. Del mismo modo, si observas que los fertilizantes orgánicos parecen tener una relación con plantas de menor tamaño, podrías explicar este patrón con la hipótesis de que las plantas expuestas a un fertilizante orgánico crecen de forma más lenta que aquellas expuestas a un fertilizante inorgánico.

Después de hacer todos estos pasos (en la ciencia) se realiza una experimentación, en la que se confirma la hipótesis o no. Si la hipótesis es confirmada, entonces lo planteado como hipótesis es verdadero. En caso de que no sea confirmada, la hipótesis es falsa. Tipos de hipótesis Según su alcance: singulares (se refieren a un hecho singular, concreto) o generales (versan sobre hechos que se repiten sistemáticamente). 

Por su origen: Inductivas (se descubren secuencias y se confía en ellas; la inducción es circular: se basa en que todos los casos que no hemos visto serán iguales; es decir, se basa en cierta regularidad del orden de la naturaleza), deductivas (deducciones de otras hipótesis), por analogía (surgen a modo de metáfora, por el trasvase de hipótesis de unas disciplinas a otras, como es el caso del darwinismo social y económico o del mecanicismo –leyes de la mecánica adaptadas a la naturaleza–), Ad Hoc(para justificar fallos de otras), o por intuición.

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Por su profundidad: fenomenológicas (no buscan explicaciones de fondo, sino que se quedan en la observación de fenómenos: caja negra) o representacionales (pertenecen a un nivel más explicativo: caja traslúcida.

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Por su nivel natural: sociológicas, biológicas, psicológicas, físicoquímicas, de varios niveles, etc.

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Por su fundamento: empíricas (tienen a su base datos empíricos que le dan cierta consistencia, pero no el soporte teórico de otras hipótesis o teorías), teóricas (o plausibles, porque no tienen base empírica sino el apoyo de otras teorías) o convalidadas (esto no quiere decir comprobadas, pues si lo estuvieran ya no serían hipótesis).

Clasificación general de la hipótesis Hipótesis conceptual: Es la hipótesis que se formula en base al marco teórico aplicable al problema de investigación, y debe explicar desde alguna perspectiva el fenómeno estudiado. Este tipo de hipótesis orienta la investigación focalizando el problema como base para la búsqueda de datos que la confirmen o nieguen, y debe ser acorde con los objetivos propuestos. Se puede enunciar como relación causal o determinante derivada del planteamiento del problema, e implicar variables comprendidas en el marco teórico. Hipótesis de trabajo o de Investigación: Es la hipótesis que responde a las inferencias o creencias del investigador, es decir, aquella que utilizará para dar una explicación al fenómeno investigado. En otros términos, la hipótesis de trabajo es operacional, ya que muestra cuantitativamente lo planteado en la hipótesis conceptual. Hipótesis estadística: En el campo de la utilización y aprovechamiento de la estadística, las decisiones se toman siempre sobre determinadas hipótesis. La eficiencia de las campañas publicitarias o de los proceso de producción se fundan en criterios numéricos, y tales hipótesis se expresan en función de parámetros estadísticos. En el análisis de todo problema de investigación, la contratación de una hipótesis dada se realiza aceptando o rechazando la hipótesis nula. Cuando se estudian fenómenos que obedecen a leyes estadísticas se busca establecer relaciones numéricas bastante regulares, siendo más significativa esta regularidad cuando mayor es el número de fenómenos o la población (el alcance de su carácter cuantitativo), perdiendo cierta validez el criterio estadístico cuando la muestra tiende a ser poco representativa desde una perspectiva numérica.

Hipótesis nula: La hipótesis nula se utiliza en toda investigación, siendo aquella en la que se establece que no existen diferencias significativas y por lo tanto se define como la opuesta a la hipótesis estadística alterna. Es la que se contrasta estadísticamente, en el supuesto que los eventos pertenecen por definición a una misma población. Por ejemplo, un investigador se propone verificar una hipótesis, la cual sostiene que la práctica de ajedrez mejora el rendimiento escolar de los alumnos de escuela básica. Para ello, divide al azar una muestra de niños en dos grupos: uno que denominará experimental, el cual recibirá clases intensivas de ajedrez durante un mes, y otro que se llamará grupo control, que no recibirá clases del "juego ciencia". En este caso, la hipótesis nula será aquella que postula que no habrá diferencias en el rendimiento escolar entre el grupo que recibió las clases y el que no la recibió. La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba (el experimental y el de control), y si dichas diferencias son significativas.

Hipótesis alterna o alternativa: Es la complementaria y opuesta a la hipótesis nula. Es aquella donde se afirma la diferencia. En el ejemplo de la práctica de ajedrez y su incidencia en el rendimiento escolar de los alumnos de escuela básica, la hipótesis alterna señala que habrá diferencias en el rendimiento escolar favorables al grupo que recibió las clases de ajedrez. La importancia de la hipótesis nula radica en que es de directa comprobación, o sea, se acepta o se rechaza según el resultado de la prueba realizada, además de contribuir a determinar las diferencias entre los grupos sometidos a prueba (el experimental y el de control), y si dichas diferencias son significativas. Hipótesis causal: Toda hipótesis plantea una relación funcional entre variables. Esta relación puede ser causal, cuando una variable produce un efecto determinado sobre otra variable, o correlacional (cuando las variaciones de una se relacionan de algún modo con las variaciones de la otra). En una hipótesis que sustenta una relación causal, las variables se llaman dependientes e independientes. La variable que se supone causa el efecto en la otra - manejada por el investigador-, es la variable independiente, y sobre la que se produjo el efecto es la variable dependiente. La modificación entonces de la variable independiente produce un cambio en un parámetro (probabilidad, magnitud o frecuencia) en determinada variable dependiente. Cuando se pretende contrastar una hipótesis causal, el cambio que una variable produce en otra, se deben modificar los valores de la primera variable, independiente, y registrar si los valores de la segunda variable cambian en consecuencia. Un ejemplo de hipótesis causal sería: "La rebaja del precio de las entradas a las canchas de fútbol produce un aumento de los concurrentes a los estadios".

Hipótesis correlacional: La formulación de hipótesis correlacionales supone la evaluación de la relación entre variables. La investigación correlacional tiene de por sí un valor explicativo, ya que saber que dos conceptos o variables se relacionan de determinada manera, aporta información explicativa que establece una relación entre variables (en una correlación que puede ser múltiple), sin necesidad de plantear cómo se dan estas asociaciones. En una hipótesis correlacional, por lo tanto, no importa tanto el orden en que se coloquen las variables. A determinadas condiciones de prueba o contrastación, se busca ver cómo se comportan las variables objeto de estudio. Las hipótesis también se diferencian de acuerdo con el tipo de investigación al cual responden o desde donde son formuladas. La Variable Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. Ejemplo de variables : el sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje de conceptos, el conocimiento histórico sobre los esfuerzos de integración de Simón Bolívar, la religión a resistencia de un natural, la agresividad verbal, la personalidad autoritaria, la cultura fiscal y la exposición a una campaña de propaganda política. La variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales adquieren diversos valores o manifestaciones respecto a la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es posible clasificar a las personas de acuerdo con su inteligencia, varían en ello. Otras variables son la productividad de un determinado tipo de semilla, la rapidez con que se ofrece un servicio, la eficiencia de un procedimiento de construcción, la efectividad de una vacuna, el tiempo que tarda en manifestarse una enfermedad, etc. (Hay variación en todos los casos). Identificación de las variables Algunas hipótesis involucran variables cuantitativas que pueden poseer una relación causal establecida. En ocasiones el investigador tendrá control o capacidad de observación sobre unas variables y sobre otras no, en estas dimensiones las variables involucradas pueden clasificarse en: 

Variable independiente: valor real dado a una hipótesis en relación con la causa. Es la que determina, condiciona o explica una situación específica de la que es responsable. Es libre no depende de otra; es la antecedente del fenómeno o situación que explica se dice que es la causa. Independiente: edad del niño

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Variable dependiente: valor real que se refiere al efecto, más no a la causa. Es la que está determinada, explicada o condicionada por la anterior, es la consecuente o efecto. Muestra la condición a la que ha sido expuesta por la otra variable.

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Dependiente: Crecimiento de un niño Variable interviniente: aquella que no se refiere a factores de causa o efecto, pero que modifican las condiciones del problema investigado. Es aquella que participa con la variable independiente condicionando a la dependiente. Se interpone entre la independiente y la dependiente. Esta variable no es objeto de estudio o exploración; pero que al presentarse puede afectar los resultados, de allí que se le llaman también variable interviniente o interferente. Interviniente: entusiasmo de un niño en el método de lectura.

Definición conceptual de las variables: Básicamente, la definición conceptual de las variables constituye una abstracción articulada en palabras para facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación. Variable: Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra.

Variable: Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente.

La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis (o idea a defender) que la respalda.

Definición Operacional: Una definición operacional está constituida por una serie de procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente. En la definición operacional se debe tener en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto, y para ello se deberá hacer una cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema de investigación. La operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza. Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o cuantitativas. Variables, Dimensiones e Indicadores: Cuando encontramos variables complejas, donde el pasaje de la definición conceptual a su operacionalización requiere de instancias intermedias, entonces se puede hacer una distinción entre variables, dimensiones e indicadores. A modo de síntesis, puede afirmarse que el pasaje de la dimensión al indicador hace un recorrido de lo general a lo particular, del plano de lo teórico al plano de lo empíricamente contrastable. Las dimensiones vendrían ser sub-variables o variables con un nivel más cercano al indicador. Para el caso de definir a la variable productividad, nos encontramos con diferentes subdimensiones que forman parte de la variable, como ser: mano de obra, maquinaria, materiales o energía. Cada una de estas sub-variables son las dimensiones de la variable productividad. A su vez, estas dimensiones, para poder ser contrastadas empíricamente por el investigador, requieren operacionalizarse en indicadores, que no son otra cosa que parámetros que contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar. En un sentido restringido, los indicadores son datos. Para la variable productividad, por ejemplo, en la dimensión mano de obra, los indicadores podrían ser cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo.

Operacionalización de Variables Son los resultados que uno cree que eliminar el verbo infinitivo de los objetivos.

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Definición conceptual. Ej. La agresividad hace referencia a un conjunto de procesos emocionales y cognitivos que motivan intencionalmente al individuo a hacer daño a otra persona, a su entorno o a sí mismo. Estas expresiones pueden ser física, cuando se busca hacer daño a otra persona y verbal, cuando se quiere herir mediante las palabras.

En el proceso de operacionalización de unas variables es necesario determinar los parámetros de medición a partir de los cuales se establecerá la relación de variables enunciadas por la hipótesis (o idea a defender), para lo cual es necesario tener en cuenta: 

El enunciado de la hipótesis (o idea a defender) debe estar respaldado por una realidad o situación problemática.

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Realidad o situación problemática: Los niños de madres de embarazo precoz, presentan en su edad preescolar dificultades en la habilidad para aprender a leer. En la operacionalización de variables es necesario tener en cuenta dos factores de importancia:

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1. El conocimiento: Es necesario la reformación pertinente, lo cual permite construir dimensiones e indicadores. 2. La información mínima necesaria para el análisis en una investigación proviene de la operacionalización de variables, ya que los instrumentos de relación de recolección de los datos se construyen a partir de las dimensiones e indicadores de la variable. Clasificación de Variables Según su capacidad o nivel en que nos permitan medir los objetos. Es decir, que la característica más común y básica de una variables es la de diferenciar entre la presencia y la ausencia de la propiedad que ella enuncia. Variable continua: Se presenta cuando el fenómeno a medir puede tomar valores cuantitativamente distintos. Ejemplo: la edad cronológica. Variables discretas: Son aquellas que establecen categorías en términos no cuantitativos entre diversos individuos o elementos. Ejemplo: el temperamento de los niños en relación con el aprendizaje –los niños de temperamento calmado aprenden con mayor lentitud que los de temperamento agresivo.

Variables individuales: Presentan la característica o propiedad que caracteriza a individuos determinados, y pueden ser: Absolutas. Relacionales. Comparativas. Contextuales. Variables colectivas: Presentan las características o propiedades que distinguen a un grupo o colectivo determinado y pueden ser: Analíticas. Estructurales. Globales. Variable Antecedente: Es la que se supone como antecedente, es decir, que hay variables que son antecedentes de otras. Ejemplo: para realizar un aprendizaje se supone un grado mínimo de inteligencia. Por tanto, la variable inteligencia es un antecedente de la variable aprendizaje.

Variable independiente: Es la variable que antecede a una variable dependiente, la que se presenta como causa y condición de la variable dependiente, es decir, son las condiciones manipuladas por el investigador a fin de producir ciertos efectos. Hipótesis conceptual Es una idea propuesta por el investigador para explicar o comprender la aparición de un evento en relación con otros eventos específicos, procesos, condiciones, características, comportamientos o exposiciones. El proceso que sigue esta hipótesis es el de la inducción. Decimos que un razonamiento es inductivo si a partir de premisas específicas se concluyen generalizaciones. Ejemplo 1 Hipótesis conceptual: La estancia en prisión aumenta la probabilidad de desarrollar tuberculosis pulmonar. Ejemplo 2 Hipótesis conceptual: Trabajar en la unidad hospitalaria donde ingresan los pacientes con infección Virus de la inmunodeficiencia humana VIH aumenta el riesgo de desarrollar tuberculosis pulmonar. Hipótesis Operacional: Es una hipótesis de investigación donde se han definido operacionalmente todas sus variables. En otras palabras, es aquella en que se aplica a los términos de la hipótesis de investigación definiciones reductoras ya sean de manipulación o de medición. Plantean relaciones específicas y particulares entre cada categoría, dimensiones o variable secundaria de la variable principal. También se define que es: la predicción comprobable o expectación empírica que se deriva a partir de una hipótesis conceptual. El proceso que sigue este tipo de hipótesis es el de la inducción y la deducción consiste en obtener conclusiones a partir de leyes universales, que nos sirven como explicaciones de los procesos que estudiamos. Un razonamiento es válido cuando es imposible

que, siendo verdaderas sus premisas, sea falsa su conclusión. A continuación una serie de ejemplos: Hipótesis operativa: Escogemos una muestra aleatoria de 400 internos de la prisión de una provincia, con edades comprendidas entre 18 y 40 años, que han estado ingresado en prisión durante 5 años. Se realiza un estudio de prevalencia realizando encuestas de tuberculina a todos ellos para verificar que tienen un riesgo 20 veces mayor de desarrollar tuberculosis pulmonar en los años de internamiento. La premisa es que el porcentaje de casos tuberculosis pulmonar será mayor en los internos de la prisión que en los habitantes de esa provincia. Hipótesis operativa: Recogemos una muestra de 100 trabajadores sanitarios, de varios centros hospitalarios, que trabajan en la unidad de ingreso de VIH desde hace 5 años y otra muestra de 100 trabajadores de otras unidades, de esos mismos centros. Se realiza un estudio de prevalencia realizando encuestas de tuberculina a todos ellos para verificar que tienen un riego 10 veces mayor de desarrollar tuberculosis pulmonar en este tiempo. Si al realizar el estudio comprobamos que el riesgo de desarrollar tuberculosis es el mismo en ambos grupos, consideraremos falsa la hipótesis operativa, y por tanto, también la conceptual.

EJEMPLOS DE HIPÓTESIS CONCEPTUAL E HIPÓTESIS OPERACIONAL: Hipótesis conceptual 1: vivir en China en la provincia de Guandong aumenta la probabilidad de infección por coronavirus SRAS (síndrome respiratorio agudo severo por sus siglas en inglés). Hipótesis operativa 1: en una muestra de 5000 pacientes que viven en China en la provincia de Guandong se espera una incidencia de un 1% de infección por coronavirus durante los meses de invierno. Comentario: si el número de casos de infección por coronavirus en la zona de China es similar a las otras zonas del país, se considera que la hipótesis operativa es falsa, y por tanto la hipótesis conceptual también es falsa. Hipótesis conceptual 2: las medidas preventivas entre los profesionales sanitarios evitan la aparición de la infección por coronavirus. Hipótesis operativa 2: el tanto por ciento de sanitarios que siguen las medidas preventivas recomendadas ante el contacto con pacientes infectados se reducirá a un 50% respecto a aquellos que no las siguen en los hospitales estudiados en países donde la incidencia de infectados ha sido elevada.

Comentario: si los sanitarios que siguen las recomendaciones de aislamiento y contacto de pacientes infectados y contraen en menor número la infección, entonces, se considera verdadera la hipótesis operativa, y se asume que la hipótesis conceptual debe considerarse como cierta mientras no se demuestre lo contrario. Siguiendo el método inductivo-deductivo, si las premisas son verdaderas, la conclusión también debe ser verdadera. Si las premisas son falsas pueden llevarnos a conclusiones falsas.