Ecología Austral 14:201-203. Diciembre 2004Asociación Argentina de Ecología

¿Son hipótesis las hipótesis estadísticas?

ALEJANDRO G FARJI-BRENER

Laboratorio Ecotono, Centro Regional Universitario Bariloche, Univ. Nac. del Comahue, Bariloche, Argentina

[Palabras clave: hipótesis biológicas, método científico, predicciones]

[Keywords: biological hypothesis, scientific method, statistics, predictions]

Recibido: 5 de enero de 2004; Fin de arbitraje: 3 de marzo de2004; Revisión recibida: 17 de marzo de 2004; Aceptado: 17 demarzo de 2004

Laboratorio Ecotono, Centro Regional Univer-sitario Bariloche, Univ. Nacional del Comahue,Quintral 1250, (8400) Bariloche, Argentina.alefarji@crub.uncoma.edu.ar

Dado que la ciencia avanza por la acumula-ción de conocimientos, el aporte de una inves-tigación científica depende de que su conteni-do pueda trasmitirse y comprenderse correct-amente. Para ello es importante que existaconsenso sobre el significado de los términosutilizados, minimizando confusiones en laplanificación de los proyectos de investiga-ción y en la comprensión e interpretación desus resultados. Entre los ecólogos, un ejemplomuy común de confusión en el uso de la ter-minología es la utilización de los términos“hipótesis” y “predicciones” como si fuesensinónimos (ver Farji-Brener 2003). Esta brevenota pretende expandir el debate sobre sucorrecta utilización, analizando si las denomi-nadas “hipótesis estadísticas” concuerdan conla definición que comúnmente utilizamos de“hipótesis científica”. Para ello, (1) describiréel significado que poseen los términos “hipó-tesis” y “predicciones” al elaborar una inves-tigación científica, (2) discutiré el significadodel término “hipótesis” cuando es utilizadoen las pruebas estadísticas, y (3) compararéambos significados, intentando establecer unarelación entre ellos.

Los términos “hipótesis” y “predicciones”representan diferentes pasos del método cien-tífico. Si bien diferentes autores adhieren a

diferentes definiciones del significado dehipótesis, en general las hipótesis científicasse definen como una proposición general(particular o universal) que puede verificarsesolo de manera indirecta, esto es, por el exa-men de sus predicciones (Bunge 1997). Laspredicciones son, por ende, los resultadosesperados bajo el supuesto de que nuestrahipótesis es verdadera (i.e., sus posibles con-secuencias). Comparando estos resultadosesperados con los resultados reales obtenidosde nuestra investigación, podemos entoncesrechazar (o no) la veracidad de nuestra idea.Por ende, los términos “hipótesis” y “predic-ciones” no solo son diferentes pasos del méto-do científico, sino que siguen una secuenciadireccional lógica que no es intercambiable.Sin embargo, la confusión en el uso de dichostérminos es muy frecuente y su utilizaciónincorrecta excede el error semántico. Alrede-dor del 50% de los trabajos publicados envarias de las principales revistas de ecología(incluyendo a Ecología Austral) utilizanerróneamente los términos “hipótesis” y“predicciones” (Farji-Brener 2003). La granmayoría de los errores es producto de enun-ciar predicciones como si fuesen hipótesis, locual impide al lector conocer la idea generalque se quiso poner a prueba y comprender,apoyar o criticar la capacidad deductiva del

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autor. Por ejemplo, definir como hipótesis alresultado esperado de encontrar una mayordensidad de plántulas de ciprés abajo de ar-bustos que afuera de ellos impide conocercuál idea el autor está poniendo a prueba, yaque este mismo resultado puede ser esperadobajo diferentes hipótesis (ver Farji-Brener2003). ¿Será que el autor pretende poner aprueba que los arbustos funcionan comotrampa de semillas, o que brindan proteccióna las plántulas de ciprés contra sus herbívoros,o que benefician el establecimiento de plántu-las al disminuir la desecación del suelo? Laspredicciones representan los resultados espe-rados bajo el supuesto de que nuestra hipóte-sis es verdadera, no la hipótesis en sí. En con-secuencia, todo enunciado que exprese unresultado esperado no es una hipótesis, sinouna predicción. La verdadera hipótesis es laidea funcional que, de ser correcta, generaríadicho resultado.

Una de las aplicaciones más frecuentes dela estadística en la investigación biológica esla comprobación de hipótesis científicas(Sokal & Rholf 1981). Esta aplicación se realizacomúnmente mediante pruebas denominadasen los libros de texto como “pruebas de hipó-tesis” (Sokal & Rohlf 1981; Zar 1999). Pese aexistir diferentes tipos, el funcionamiento bá-sico de estas pruebas es similar: para compa-rar algún parámetro entre dos o más poblacio-nes (e.g., el promedio) se construye unafórmula o “estadístico” (e.g., t de Student),del cual ya se conoce su distribución esperadabajo lo que se denomina la “hipótesis nula”(i.e., que no hay diferencia de dicho paráme-tro entre las poblaciones). Los programasestadísticos se encargan luego de decirnos laprobabilidad exacta de que el estadístico cal-culado con nuestros datos ocurra bajo el su-puesto de que la hipótesis nula es verdadera.

¿Son hipótesis las hipótesis “nulas” (H0) olas “alternativas” (Ha)? En cierto sentido, loson. La similitud o desigualdad del paráme-tro entre las poblaciones (H0 y Ha, respectiva-mente) no es calculada, sino inferida en fun-ción de la probabilidad que tiene el estadísticocalculado de ocurrir bajo el supuesto de queno existen diferencias de los parámetros en-tre las poblaciones. Si este valor es muy pe-

queño (usualmente menor al 5%), la hipótesisnula se rechaza y, por descarte, uno se quedacon la hipótesis estadística alternativa (i.e., elparámetro difiere entre las poblaciones) como“verdadera”. Dicho de otra forma, si la “hipó-tesis” nula fuese verdadera, es poco probableque el estadístico calculado con nuestros datosobtenga ese valor (e.g., ocurrirá menos de 5veces cada 100). Las “hipótesis” estadísticaspodrían entonces considerarse como hipótesisporque son propuestas (i.e., “escenarios”posibles), que se comprueban de maneraindirecta (Bunge 1997). Sin embargo, susentido difiere al de las hipótesis científicascomúnmente utilizadas en la planificación ydesarrollo de un proyecto de investigación.Como puede observarse, las “hipótesis” esta-dísticas representan claramente resultadosesperados bajo diferentes escenarios biológi-cos, y no verdaderas hipótesis en el sentidopreviamente discutido. Dado que los resulta-dos esperados o predicciones no son hipótesiscientíficas en sí mismas, sino sus consecuen-cias, ¿qué representan entonces las hipótesisestadísticas?

Las denominadas “hipótesis estadísticas”, alser resultados esperados bajo diferenteshipótesis biológicas, representan realmentepredicciones biológicas. En particular, ladenominada “hipótesis” estadística alternati-va (Ha) expresa exactamente el resultadoesperado si nuestra hipótesis biológica escorrecta, mientras que la “hipótesis” estadísti-ca nula (H0) representa uno de los resultadosesperados posibles si nuestra hipótesis bioló-gica es falsa (Tabla 1). Es posible que el usoen estadística del término “hipótesis” enforma diferente al utilizado en la elaboraciónde proyectos de investigación sea, sino elorigen, al menos una de las causas del man-tenimiento de la confusión en el uso de lostérminos “hipótesis” y “predicciones” en eco-logía. Según mi experiencia, esto es espe-cialmente notorio en los estudiantes de bio-logía. Al mantener el concepto de “hipótesis”estadística como hipótesis biológica, losestudiantes habitualmente cometen el errorde presentar resultados esperados (i.e., pre-dicciones biológicas) como hipótesis en susproyectos de investigación. Como mencionéanteriormente, presentar predicciones bioló-

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gicas (i.e., “hipótesis” estadísticas) como sifuesen las verdaderas hipótesis de trabajoimpide (1) evaluar la capacidad deductiva delautor, y (2) conocer la verdadera idea o teoríaque el autor intenta poner a prueba.

Valga el juego de palabras, la propuesta demodificar los textos de estadística como al-ternativa sería considerada nula. Seguramen-te H0 y Ha seguirán llamándose de ese modo.Sin embargo, considero que para minimizarla confusión terminológica, aclarar que las de-nominadas “hipótesis” estadísticas represen-tan las predicciones biológicas puede ser unaforma de diferenciar el sentido de ambos tiposde “hipótesis”. Posiblemente de esta formaevitaremos confusiones en el planteamiento

lógico de los proyectos de investigación, mejo-rando de esta forma su realización y la divul-gación de sus resultados.

BIBLIOGRAFÍA

BUNGE, M. 1997. La Ciencia, su método y su filosofía.2da edn. Editorial Panamericana. Bogotá.

FARJI-BRENER, AG. 2003. Uso correcto, parcial eincorrecto de los términos “hipótesis” y“predicciones” en ecología. Ecología Austral13:223-227.

SOKAL, RR & FJ RHOLF. 1981. Biometry. 2da edn. WHFreeman & Co. San Francisco.

ZAR, JH. 1999. Biostatistical analysis. 3ra edn.Prentice-Hall. Upper Saddle River.

Hipótesis biológica "La presencia de arbustos, al dar sombra y disminuir la desecacióndel suelo, favorece el establecimiento de plántulas de ciprés"

Predicción biológica "Mayor densidad de plántulas de ciprés debajo (Ddebajo) que afuera(Dafuera) de la sombra de arbustos" (i.e., Ddebajo > Dafuera)

"Hipótesis" estadísticasasociadas

(a) Nula: Ddebajo = Dafuera(b) Alternativa (una cola): Ddebajo > Dafuera

Tabla 1. Ejemplo de una hipótesis biológica con una predicción asociada, y su relación con las “hipótesis”estadísticas que habitualmente se formulan en la realización de una prueba estadística. Nótese que la“hipótesis” estadística alternativa es idéntica a la predicción biológica. Se enuncia solo una predicciónbiológica de las propuestas en Farji-Brener (2003).Table 1. Example of a biological hypothesis, its associated prediction, and their relationship with theterm “statistical hypothesis” commonly used in statistical tests. Note that the statistical alternative“hypothesis” is the same as the biological prediction. Out of the biological predictions described byFarji-Brener (2003) for this example, only one is presented here.

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