¿Qué es el Diseño Factorial? – Definición y ejemplo

Publicado el 21 septiembre, 2020

Diseño experimental

Jessie es psicóloga. Está interesada en estudiar si a las niñas les irá mejor que a los niños en un examen de historia. También se pregunta si importará si la prueba es difícil o fácil. En otras palabras, ¿les irá mejor a las niñas que a los niños tanto en las pruebas difíciles como en las fáciles?

El primer paso que debe dar Jessie o cualquier investigador al intentar responder una pregunta experimental es participar en el diseño experimental , o el proceso de elegir cómo ejecutar un experimento para responder la pregunta de investigación de interés.

Para descubrir su diseño experimental, Jessie tiene que identificar sus variables o medidas que cambian. Hay dos tipos principales de variables: las variables independientes , que a veces también se denominan factores , son variables cuyos valores no dependen del valor de otra variable; y las variables dependientes son variables cuyos valores dependen de las variables independientes.

Jessie tiene dos variables independientes, género y dificultad de la prueba, y una variable dependiente, desempeño en la prueba. Sabemos que el género y la dificultad son variables independientes porque no son causadas por ninguna de las otras variables del estudio. El sexo de los sujetos no cambia porque se les dé una prueba más difícil o porque les fue bien en una prueba.

Pero el rendimiento en la prueba cambia (o eso supone Jessie) según las variables independientes. Si la hipótesis de Jessie es correcta, a un sujeto le irá mejor en la prueba si es una niña.

Diseño factorial

Muchos estudios plantean la pregunta: “¿Cómo afecta esta variable independiente a esta variable dependiente?” Por ejemplo, quizás Jessie solo quiera saber cómo el género afecta el desempeño de los sujetos en una prueba. Ese es un diseño experimental básico.

Pero gran parte de la investigación se ocupa de más de una variable independiente. Por ejemplo, Jessie quiere saber si el género y la dificultad de la prueba afectan el rendimiento en la prueba. Su pregunta es, esencialmente: ‘¿Cómo afectan estas dos variables independientes a esta única variable dependiente?’

Recuerde que las variables independientes a veces se denominan factores. Cuando tiene múltiples variables independientes en un solo estudio, se llama diseño factorial .

Un diseño factorial no tiene por qué tener solo dos variables independientes; puede tener tantos como desee. ¿Qué pasa si Jessie decide que, además del género y la dificultad del examen, la hora del día en que se realiza el examen también afecta el desempeño de los sujetos? Ahora tiene tres variables independientes para observar: género, dificultad y hora del día.

Una cosa que es diferente en los diseños factoriales de los diseños más simples es que tenemos que observar cómo cada variable independiente afecta a la variable dependiente, pero también cómo la combinación de las variables independientes afecta a la variable dependiente.

Volvamos al experimento más simple de Jessie por un momento: quiere saber cómo el género afecta el rendimiento de la prueba. En ese estudio, todo lo que tiene que ver es cómo esa variable independiente (género) afecta su variable dependiente (desempeño en la prueba).

Pero cuando Jessie agrega una variable independiente como la dificultad de la prueba, de repente tiene muchas cosas diferentes para mirar. Ella tiene que observar cómo el género afecta el rendimiento de la prueba y cómo la dificultad afecta el rendimiento de la prueba. Pero también tiene que ver cómo el género y la dificultad juntos afectan el rendimiento de la prueba.

Nombres experimentales

Para ver cómo las variables independientes trabajan juntas y también de forma independiente sobre la variable dependiente, la mayoría de los investigadores dibujan una tabla. Las columnas se asignan a un factor y las filas a otro.

Por ejemplo, si Jessie dibuja una tabla por género y dificultad, podría tener cuatro celdas. En la parte superior, puede etiquetar las columnas para los niveles (o posibles valores) de género: masculino y femenino. Luego, las dos filas se etiquetarían con los niveles de dificultad: difícil y fácil.

Este tipo de diseño factorial se llama diseño factorial 2×2. Esencialmente, el nombre de un diseño factorial depende de los niveles de las variables independientes. El primer número es cuántos niveles (o valores) hay del primer factor, y el segundo número es cuántos niveles hay del segundo factor.

Digamos que Jessie decide que quiere tres niveles de dificultad: difícil, medio y fácil. Luego tiene un diseño factorial de 2×3.

¿Qué pasa si Jessie agrega la tercera variable de la hora del día al tomar el examen? Bueno, ahora las cosas se complican un poco más. Ella todavía dibuja su caja con género y dificultad, pero ahora tiene que dibujar esa caja para cada nivel del tercer factor (hora del día). Por ejemplo, si tiene dos niveles para la hora del día, la mañana y la tarde, necesita diferentes cajas de 2×3: una para la mañana y otra para la tarde.

Asimismo, el nombre del diseño cambia con una tercera variable: ahora Jessie tiene un diseño factorial 2x3x2. Tiene dos niveles del primer factor (género), tres niveles del segundo factor (dificultad) y dos niveles del tercer factor (hora del día).

Como puede ver, las cosas se pueden complicar mucho, por lo que más factores no siempre son la mejor opción. Un investigador tiene que decidir cuáles son las variables más importantes para el estudio y diseñar el estudio más simple pero también más sólido posible.

Resumen de la lección

El diseño factorial implica tener más de una variable o factor independiente en un estudio. Los diseños factoriales permiten a los investigadores observar cómo múltiples factores afectan una variable dependiente, tanto de forma independiente como conjunta. Los estudios de diseño factorial se denominan por el número de niveles de los factores. Un estudio con dos factores que cada uno tiene dos niveles, por ejemplo, se llama diseño factorial 2×2.

Resultado de aprendizaje

Después de ver esta lección, debería poder definir el diseño factorial y describir su uso en la investigación psicológica.

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