Hipótesis frente a predicción: ¿cuál es la diferencia?

Por el equipo editorial de Indeed

Publicado el 22 de junio de 2021

La creación de hipótesis y predicciones efectivas puede ayudarlo a identificar variables de prueba importantes, enfocar sus experimentos y producir resultados de prueba bien pensados. Comprender estas dos herramientas puede afectar el éxito de sus experimentos y su trabajo. Si bien tanto las predicciones como las hipótesis son elementos importantes del proceso científico, existen varias distinciones clave entre los dos. En este artículo, definimos qué son las hipótesis y las predicciones, explicamos en qué se diferencian y brindamos ejemplos para ayudarlo a comprender mejor las dos herramientas de investigación.

¿Qué es una hipótesis?

Una hipótesis es una declaración que proporciona una respuesta a una pregunta propuesta utilizando hechos conocidos e investigación de antecedentes. Por lo general, las hipótesis sirven como puntos de partida para estudios posteriores. En la ciencia, los investigadores a menudo formulan hipótesis para explicar un fenómeno y, por lo general, formulan su hipótesis antes de comenzar sus experimentos. Por lo general, esperan que su investigación respalde sus teorías, pero es posible que encuentren más información que refute su hipótesis. Las investigaciones a menudo siguen su hipótesis utilizando la experimentación y el método científico.

La mayoría de las hipótesis se esfuerzan por definir las variables independientes y dependientes involucradas en la investigación relevante. El uso de un lenguaje preciso puede ayudar a los investigadores a diseñar experimentos relevantes, comunicar sus hallazgos a otros y proporcionar toda la información que necesitan para probar su idea.

¿Qué es una predicción?

Una predicción también puede ser un tipo de conjetura. Sin embargo, por lo general, las predicciones provienen directamente de las observaciones y usan datos existentes para pronosticar eventos futuros. Por ejemplo, si un repartidor llega a su casa todos los días a las 2 p. m. durante cuatro días seguidos, podría predecir que el repartidor llegará al día siguiente a la misma hora. Con base en sus observaciones anteriores, su predicción es una predicción probable del comportamiento futuro.

Las declaraciones “si, entonces” pueden ser una opción popular para expresar predicciones. Podría decir: “Si el repartidor viene todos los días a las 2 p. m., entonces también puedo esperar que venga a las 2 p. m. hoy”. Es posible hacer predicciones con una hipótesis. Por ejemplo, podría hacer una predicción sobre la precisión de la hipótesis o el resultado esperado de un experimento.

Hipótesis vs predicción

Aunque a veces se usan indistintamente, las hipótesis y las predicciones expresan dos cosas diferentes. Estas son algunas de las principales diferencias entre ellos:

como se escriben

Una de las diferencias clave entre hipótesis y predicciones es cómo se expresan. Por lo general, los científicos e investigadores escriben hipótesis como declaraciones con variables. En la investigación, por lo general hay variables independientes y dependientes. Las variables independientes son las partes del experimento que controla el investigador. Las variables dependientes son los resultados medibles. La clave para escribir una buena hipótesis es generar una declaración o afirmación que se pueda probar con una variable independiente que puedas manipular para comprender mejor su relación con las variables dependientes. Las hipótesis a menudo muestran claras correlaciones y efectos entre las variables.

Por el contrario, es posible que vea predicciones escritas más comúnmente como declaraciones “si, entonces”. Puede basarlos en su hipótesis, pero por lo general se ven un poco diferentes por escrito. Las predicciones a menudo usan patrones y observaciones. Para la parte “si” de su declaración, puede declarar algo que tiene que ser cierto para experimentar un resultado. Por ejemplo, en una predicción, puede expresar su declaración como: Si esto sucede, entonces espero que esto suceda a continuación.

Lo que hacen

Otra área clave que puede ayudar a ilustrar la diferencia entre hipótesis y predicciones es su función general. Una hipótesis proporciona una afirmación comprobable para su investigación. El estudio subsiguiente puede probar o refutar su hipótesis, pero siempre que su declaración identifique claramente sus variables, ambos resultados son resultados de investigación dignos.

En comparación, las predicciones utilizan sus observaciones sensoriales y empíricas existentes para formar conclusiones. Como conjeturas informadas, utilizan su comprensión actual de las variables de investigación para predecir los resultados, pero ponen menos énfasis en las relaciones.

como se forman

La forma en que llega a su hipótesis o predicción también puede diferir. Las hipótesis suelen partir de una pregunta y un deseo de comprender mejor las relaciones entre dos o más cosas. Por ejemplo, preguntar cómo la luz del sol afecta el crecimiento de las flores le da al investigador una pregunta para responder con múltiples variables. Al controlar la exposición a la luz de las plantas, pueden medir su efecto en las flores. Podrían tener su hipótesis afirmando que más luz solar ayuda a que las flores crezcan.

Las predicciones generalmente provienen de una observación en lugar de una pregunta. Por ejemplo, puede notar que las flores que crecen en el lado sur de su casa, donde hay más luz solar, crecen más rápido que las flores en el lado norte. Podrías predecir que más luz solar ayuda a que las flores crezcan.

Ejemplos de hipótesis y predicciones

Debido a que las hipótesis y las predicciones pueden parecer muy similares, aquí hay algunos ejemplos adicionales que pueden ayudarlo a comprender mejor cada uno de los tipos de estimación:

Ejemplo 1

Notas que un cambio en tu dieta ha hecho que tu piel sea más grasa y propensa a los brotes. Podría hacer la siguiente hipótesis y predicción:

  • *Hipótesis: comer alimentos grasosos y ricos en grasas causa acné.*

  • *Predicción: si como alimentos más saludables, mi piel producirá menos grasa*

En este ejemplo, su variable independiente es su dieta y su variable dependiente es su piel. Para probar su hipótesis, puede cambiar su variable independiente y registrar las diferencias en su variable dependiente.

Ejemplo 2

Una joven con un puesto de limonada en una calle concurrida gana más dinero el lunes que el martes. El lunes fue un día soleado con una temperatura máxima de 88 grados. El martes llovió y la temperatura bajó a 67 grados. Ella podría usar lo siguiente para realizar un experimento:

  • *Hipótesis: Las ventas de limonada son mayores cuando la temperatura es más cálida.*

  • *Predicción: si mañana está soleado y agradable, ganará más dinero que el martes.*

En este ejemplo, el clima es la variable independiente y la venta de limonada es la variable dependiente. Aunque no puede controlar el clima, puede probar su hipótesis registrando las temperaturas variables y sus ventas cada día para ver si puede establecer una correlación que demuestre que su predicción es correcta.

Ejemplo 3

Un jardinero nota que cuando planta sus plantas de tomate junto a caléndulas, menos nematodos afectan las raíces de sus cultivos. Puede crear la siguiente hipótesis y predicción:

  • *Hipótesis: Las caléndulas son un buen cultivo complementario para los tomates porque reducen los nematodos.*

  • *Predicción: si planto caléndulas junto a mis tomates, entonces podré producir más tomates.*

En este escenario, las plantas son las variables independientes y los nematodos son la variable dependiente. El jardinero puede plantar caléndulas cerca de sus tomates y dejar algunas sin un cultivo asociado. Para probar su hipótesis, puede registrar los resultados de sus variables dependientes y ver si su predicción es cierta.

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