Por: Patricio Yánez
Docente Investigador
En Ciencias Ambientales, una hipótesis es un enunciado conciso que explica, al menos tentativamente, un evento o fenómeno ambiental. Algunos ejemplos a continuación:
- Dos especies vegetales en una montaña tienen diferentes preferencias de temperatura ambiental media; por tanto, su distribución será diferente.
- Dos especies de anfibios tienen las mismas preferencias de humedad superficial en el suelo en un bosque.
- La velocidad del vuelo de los coleópteros se encuentra relacionada estrechamente con la altura a la que vuelan.
- La mayor temperatura ambiental local en una ciudad se debe a la acumulación de estructuras artificiales en ella.
Por lo tanto, la formulación de una hipótesis de trabajo constituye el primer paso formal, (generalmente imprescindible), para el desarrollo de un adecuado diseño de una investigación, el cual a su vez permitirá posteriormente definir las características de la toma de datos in situ y su análisis posterior en la oficina o laboratorio a través de las pruebas estadísticas correspondientes de acuerdo con la naturaleza de la hipótesis inicial, a su vez los resultados de tales análisis nos permitirán aceptar o no dicha hipótesis.
La prueba estadística escogida en función de la hipótesis formulada comparará los resultados obtenidos en el sitio de estudio con los resultados teóricos esperados asumiendo que la hipótesis nula (la opuesta a la alternativa o de trabajo) es cierta.
A continuación, algunos consejos para formular y examinar hipótesis de trabajo en ciencias ambientales:
- Sea capaz de formular y presentar en forma concisa la hipótesis que intenta probar.
- Descríbase a sí mismo y comente con sus colegas la población de la que desea tomar su(s) muestra(s), hasta que no quede duda con respecto a la misma.
- Muestree al azar preferentemente; a menos que exista algún indicio para realizarlo de manera estratificada.
- Tome suficientes réplicas de las muestras. Lo que es “suficiente” dependerá de la variabilidad dentro de cada tratamiento (condiciones experimentales, especies, sexos, áreas, etc.) y de las diferencias entre tratamientos.
- Verifique que el tamaño de la unidad de muestreo y el tiempo para medir la(s) variable(s) de interés (escalas de trabajo) sean los más adecuados y acordes posibles con el tamaño, las densidades, distribuciones de los organismos o fenómenos que esté muestreando.
- Decídase por un nivel de significancia (alfa) y un tipo de Prueba Estadística antes de que comience a colectar sus datos.
- Grafique sus datos periódicamente (inicialmente al haber colectado ¼ parte de sus datos, y luego más frecuentemente para tratar de detectar tendencias eventuales en los mismos y explicaciones posibles del evento de interés).
- Si, a pesar de ello, no lograra rechazar la Hipótesis Nula, recuerde que este evento también resulta a menudo muy interesante para el progreso científico…
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