Ejemplos de hipótesis de dos o más variables con una relación asociativa

En este tipo de hipótesis se postula una relación de covarianza*; si se modifica una variable, también se modifica la otra sin que por ello se llegue a establecer una relación causa-efecto entre las variables. Entre este tipo de hipótesis se deben encuadrar todas aquellas que implican una relación entre las variables que no sea de causalidad en el sentido de influencia; por ejemplo: de reciprocidad, igualdad, superioridad, inferioridad, precedencia, sucesión, etc.
*covarianza: en probabilidad o estadística la covarianza es un valor que indica el grado de variación conjunta de dos variables aleatorias. Es el dato básico para determinar si existe una dependencia entre ambas variables y además es el dato necesario para estimar otros parámetros básicos como el coeficiente de correlación lineal o la recta de regresión.

Ejemplos de hipótesis de dos o más variables con una relación asociativa

• Mientras más alto sea el precio de los automóviles del año menores posibilidades de que las clases populares compren un auto del año.
• Mientras más medios de comunicación existan, menos posibilidad de crear un monopolio que trate de generar opiniones colectivas.
• Mientras más espacios para la cultura haya en una región, habrá menos consumo de elementos enajenantes asociados con el odio.
• A mayor profesionalización de los atletas de un país, menor posibilidad de sufrir una derrota en competencias internacionales.
• A mayor igualdad de oportunidades menor pobreza.
• A mejores salarios menos delincuencia callejera.
• Mientras más caros sean los productos de la canasta básica mayor será la inflación.
• Mientras más altos sean los salarios mejores serán las condiciones de vida de la clase media.
• Mientras más arte se enseñe en las escuelas de educación básica menos adultos violentos habrá en el futuro.
• A menos prejuicios entre los empresarios al momento de realizar contrataciones mayores serán los índices de productividad en las empresas.