Psicología Online PIR Diseños de Investigación Descripción del diseño factorial

Psicología Experimental: Diseños factoriales y diseños de caso único Recurso

DISEÑOS FACTORIALES

1. descripción del diseño factorial

definición Definición de Maxwell & Delaney

El diseño experimental factorial es aquel que se aplica cuando las muestras de observaciones quedan determinadas por dos o más factores.

Definición de Kirk

Diseño en el cual todas las posibles combinaciones de los niveles de dos o más factores se dan de forma conjunta. El punto presentado por Kirk sobre la existencia de todas las combinaciones posibles puede no darse en los casos prácticos. Así:

Diseño completo. Si existen tantos grupos experimentales como posibilidades haya de formarlos, el diseño se designa completo.

Diseño incompleto. Si no existen sujetos en algún grupo, el diseño se llama incompleto.

Definición de Pelegrina & Salvador

Es aquel diseño que se plantea cuando queremos someter a contrastación el efecto de dos o más variables independientes (VVII) y de una posible interacción entre ellas sobre la variable dependiente (VD)

características

En un diseño experimental factorial:

Existe más de una variable independiente

Se crean varias unidades de observación en función de ellas

La variable dependiente puede ser una o más

Se contrastan los efectos que producen cada una de las VVII sobre la VD y también puede estudiarse el efecto de interacción

Dentro de los efectos que podemos estudiar en el diseño factorial podemos mencionar los siguientes:

Efectos principales

Son los efectos que se producen al comparar los resultados de un nivel con la media total. Tenemos un efecto principal cuando el efecto de una variable independiente es el mismo en todos los niveles de otra variable independiente. Es el resultado de un diseño simple para una variable independiente, prescindiendo de los niveles de la otra variable independiente.

Efectos diferenciales

Son los efectos principales en dos niveles diferentes de un mismo factor.

Efectos simples

Son los efectos que comparan todos los niveles de un factor bajo cada nivel de otro

Efectos de interacción

Son los que se producen cuando algunos niveles de una variable independiente afectan de forma irregular a los diferentes niveles de otra variable independiente.

Un diseño factorial también se puede caracterizar en función de los niveles de cada variable independiente. Por ejemplo, un diseño factorial AxBxC es aquel que considera tres variables independientes con A, B y C niveles, respectivamente.

ventajas e inconvenientes Ventajas

Los diseños factoriales presentan tres ventajas sobre los unifactoriales:

La primera ventaja está relacionada con lo que se pretende estudiar: el comportamiento. Éste es muy complejo e interactivo entre las múltiples variables. Si limitamos el estudio sólo a la consideración de una variable independiente a la vez, éste sería muy poco ecológico, pues no es así la realidad que nos concierne. Es decir, tienen mayor validez ecológica.

La segunda ventaja es que se utiliza la muestra de sujetos para evaluar simultáneamente los efectos de dos o más factores. Los efectos de cada variable son evaluados con la misma precisión que en los experimentos en que se considera una sola variable. Por esto, los diseños factoriales son más eficientes en cuanto al uso de los recursos.

La tercera ventaja es que permiten evaluar los efectos de la interacción entre variables, cosa imposible de hacer en los diseños unifactoriales.

Inconvenientes

Se necesita un mayor número de sujetos para poder evaluar los efectos de varias variables.

La interpretación de la interacción no es sencilla. Será más compleja a medida que prolifere el número de variables dependientes e independientes.

Los experimentos factoriales son más largos.

Son menos eficientes en cuanto a conseguir los niveles óptimos de las variables independientes y de las combinaciones entre ellas.

criterios de clasificación

Hay muchos criterios de clasificación de los diseños factoriales y nosotros vamos a optar por una clasificación que es una conjunción restrictiva entre la clasificación que concierne a la muestra y los tratamientos utilizados en cada situación experimental, la que contiene las unidades estructurales básicas y, desde luego, la del número de factores.

De esta forma, dentro de los diseños factoriales podríamos considerar los diseños:

Inter-sujetos, donde en cada grupo experimental los sujetos son distintos generando así grupos independientes.

Intra-sujetos, donde cada grupo experimental se compone de los mismos sujetos y todos ellos pasan por todas las condiciones experimentales.

Mixtos o split-plot, donde algunas de las variables independientes son manipuladas inter sujetos y otras intra sujetos.

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