Interacciones en el diseño factorial

Publicado el 21 septiembre, 2020

Diseño factorial

Nicole es psicóloga. Está interesada en estudiar las diferencias en los niveles de concentración de introvertidos y extrovertidos cuando están cerca de otras personas y cuando están solos. Ella piensa que los introvertidos, en particular, funcionarán mejor cuando estén en una habitación solos que cuando estén en una habitación con otras personas.

Entonces, Nicole instala su estudio. Ella separa a sus sujetos en introvertidos y extrovertidos. Luego les da a cada uno de ellos un artículo para leer y una serie de preguntas sobre el artículo para responder. Los pone a trabajar solos en una habitación y luego les da un artículo diferente y los pone en una habitación con otras personas.

Nicole está analizando el efecto de dos variables independientes (introversión y soledad) sobre la variable dependiente de concentración. El diseño factorial es un tipo de diseño experimental que involucra dos o más variables independientes y una variable dependiente. Se llama ‘diseño factorial’ porque las variables independientes generalmente se denominan ‘factores’.

Entonces, Nicole tiene un diseño factorial para su estudio. Pero cuando recupera sus resultados, ¿qué significan? ¿Qué puede decir sobre los efectos de sus factores sobre su variable dependiente?

Hay dos tipos de resultados que produce un estudio factorial: efectos principales e interacciones. Veamos más de cerca las interacciones, incluido lo que significan, cómo se ven y un tipo especial de interacción llamada interacción cruzada.

Interacciones

Digamos que Nicole recupera sus resultados. Coloca los datos en su computadora y crea un gráfico para ver cómo se ve. Cuando lo hace, ve algo interesante: a los introvertidos y extrovertidos les va mejor cuando están solos que cuando están en una habitación con otras personas. Pero los introvertidos tienen una pendiente más pronunciada en su línea que los extrovertidos.

En otras palabras, los introvertidos son más sensibles a la presencia de otras personas en la habitación. Les va mucho peor cuando otras personas están en la habitación con ellos y mucho mejor cuando están solos. A los extrovertidos, por otro lado, les va un poco mejor por sí mismos, pero no mucho mejor.

¿Qué está pasando con los resultados de Nicole? Lo que está viendo es una interacción de sus factores. En otras palabras, la introversión y la cantidad de personas en la sala están trabajando juntas para afectar el nivel de concentración. Si no hubo interacción, entonces la introversión afectaría la concentración y tener a otras personas en la habitación o no afectaría la concentración. Pero no estarían trabajando juntos.

Si Nicole no tuviera una interacción, las líneas de su gráfico serían paralelas entre sí. Pero dado que sus líneas no son paralelas, tiene una interacción. Quizás los introvertidos y extrovertidos se concentren en diferentes niveles, y quizás ambos se concentren mejor cuando estén solos. Pero si el efecto de trabajar solo es el mismo para los introvertidos y extrovertidos, no están interactuando.

Piense en la multiplicación y la suma. Si la introversión es un 3 y estar solo es un 4, puedes sumarlos para obtener 7. Pero si los multiplicas, obtienes 12. Eso es esencialmente lo que sucede con las interacciones: los efectos de ambos factores se multiplican para obtener un número mucho mayor. que solo lo que cada uno trae a la mesa solo.

Las interacciones también pueden ocurrir con más de dos factores. Por ejemplo, imagina que Nicole quisiera ver si la introversión, la soledad y lo familiar que es el tema afectan la concentración. Podría mirar a introvertidos y extrovertidos, en una habitación sola o con otras personas, leyendo un pasaje que trata sobre su especialidad frente a un tema desconocido.

En ese caso, podría haber una interacción de tres vías que involucre introversión, soledad y familiaridad con el tema. Si eso suena complicado, es porque puede complicarse muy rápidamente.

Interacciones cruzadas

Volvamos al estudio original de Nicole por un momento. Ella está observando qué tan bien se concentran los introvertidos versus los extrovertidos cuando están en una habitación solos o en una habitación con otros. Imagine que recupera sus resultados y encuentra algo interesante. Los introvertidos se concentran mejor solos y los extrovertidos se concentran mejor cuando están en una habitación con otras personas.

Si un factor sube mientras que otro baja, se denomina interacción cruzada. Puede recordar eso al imaginar la representación gráfica. Si Nicole grafica sus resultados, obtendrá una ‘X’ o una cruz y, por lo tanto, se llama interacción cruzada.

Tenga en cuenta que no todas las interacciones son una interacción cruzada, pero cuando obtiene una interacción cruzada, vale la pena mirarla porque puede decirle mucho. En el caso de Nicole, está aprendiendo que los niveles de concentración son producto de la introversión y la soledad y que el impacto de esos dos factores es exactamente opuesto para los introvertidos frente a los extrovertidos.

Resumen de la lección

El diseño factorial es un tipo de diseño experimental que implica tener dos variables independientes, o factores, y una variable dependiente. Un tipo de resultado de un estudio de diseño factorial es una interacción, que es cuando los dos factores interactúan entre sí para afectar la variable dependiente. Un tipo especial de interacción se llama interacción cruzada, que ocurre cuando un factor aumenta mientras el otro disminuye, lo que resulta en un gráfico en forma de cruz.

Los resultados del aprendizaje

Cuando haya revisado esta lección en video, es posible que tenga la capacidad para:

  • Date cuenta de lo que es un diseño factorial
  • Interpretar los dos tipos de resultados que un investigador puede obtener de un diseño factorial.
  • Haga mención del tipo especial de interacción llamada interacción cruzada

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