Variaciones de diseño factorial

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Diseño factorial

Lois es psicóloga. Le interesa saber si la edad influye en la rapidez con la que una persona puede aprender a usar una aplicación para teléfono. Ella cree que los adultos más jóvenes aprenderán a usarlo mucho más rápido que los adultos mayores.

En el experimento de Lois, su variable independiente es la edad y su variable dependiente es la rapidez con la que aprenden la aplicación.

Es un estudio bastante sencillo, pero ¿y si hay algo más que Lois quiere saber? Por ejemplo, ¿qué pasa si Lois cree que, además de la edad, la cantidad de ruido en la habitación al aprender la aplicación afectará la rapidez con la que aprenden?

Ahora Lois tiene dos variables independientes: edad y ruido. Lois está haciendo un diseño factorial o un experimento realizado con más de una variable independiente. El diseño factorial recibe su nombre del hecho de que las variables independientes a veces se denominan factores.

Hay muchos tipos diferentes de diseños factoriales, y reciben el nombre de dos aspectos diferentes del estudio: los niveles de los factores y la forma en que se ordenan los grupos. Veamos más de cerca cada uno de esos aspectos y los diferentes tipos de diseños factoriales.

Factores

Bien, entonces Lois quiere hacer un estudio con dos factores diferentes, la edad y el ruido. Una de las primeras cosas que hará un investigador al planificar un estudio es dibujar una tabla de diseño. Básicamente, esta es una tabla en la que un factor está etiquetado en la parte superior y el otro factor está etiquetado en el costado.

Entonces, para el estudio de Lois, dibujaría una tabla donde cada columna es un grupo de edad, como joven, mediano, viejo. Entonces, cada fila sería el nivel de ruido: silencioso o ruidoso.

Gráfico de diseño factorial

Si miras la tabla de Lois, puedes ver que hay dos niveles (o posibles resultados) para el factor de ruido y tres niveles para el factor de edad. Esto se llama diseño factorial 2×3.

Existen infinitas posibilidades para diseños factoriales basados ​​en los niveles de los factores. Si Lois decide solo estudiar sujetos viejos y jóvenes y no de mediana edad, entonces tendría un diseño factorial 2×2.

También puede agregar una variable, como los ingresos: clase alta, media, baja. Entonces, tendría un diseño factorial 2x3x3. La lista sigue y sigue, pero la fórmula básica es la misma: siempre que tienes un diseño factorial, una parte del nombre de ese diseño proviene de los niveles de los factores. El primer número es el número de niveles del primer factor, el segundo número es el número de niveles del segundo factor y así sucesivamente.

Grupos

Pero nombrar un diseño experimental no se limita a los niveles de factores. La forma en que se miden los grupos también influye en el nombre de un estudio.

Digamos que Lois decide su diseño factorial 2×3 original. Observará la edad de cada sujeto y pondrá a los sujetos en una habitación ruidosa o silenciosa para aprender una aplicación. Pero, ¿cómo medirá esas variables?

El grupo de edad es relativamente fácil. Puede preguntarle a la persona su edad y luego clasificarla en joven, mediana y vieja. Pero, ¿qué pasa con las habitaciones ruidosas y silenciosas? ¿Debería tener la mitad de los sujetos en una habitación ruidosa y la otra mitad en una habitación tranquila? ¿O debería darse a todos los sujetos la oportunidad de trabajar en ambas salas?

Digamos que Lois decide que va a dividir a sus sujetos en dos grupos. Un grupo aprenderá la aplicación en la habitación ruidosa y el otro la aprenderá en la habitación tranquila. Luego comparará qué tan bien aprendieron la aplicación.

Este es un diseño inter-sujetos , que es cuando se comparan dos o más grupos de sujetos. Observe que en el diseño inter-sujetos, cada sujeto está solo en una habitación, ya sea la ruidosa o la silenciosa. En un diseño inter-sujetos, los grupos solo se miden una vez.

Pero, ¿y si Lois decide poner a todos los sujetos en ambas salas y comparar qué tan bien les fue en las dos salas? Cuando los sujetos reciben dos o más tratamientos diferentes y se compara su desempeño, se denomina diseño intra-sujetos .

Puede recordar esos dos diseños diferentes según sus nombres. En el diseño inter-sujetos, un investigador está comparando resultados entre dos grupos diferentes de personas. En el diseño intra-sujetos, un investigador está comparando resultados dentro de un grupo pero sobre dos o más tratamientos.

Después de pensarlo, Lois decide poner a todos sus sujetos en las habitaciones silenciosas y ruidosas. Ha decidido que el diseño intra-sujetos es lo mejor para su estudio. ¡Pero espera! Recuerde que para un diseño intra-sujetos, todos los sujetos deben estar expuestos a todos los diferentes niveles de los factores. ¿Cómo puede un sujeto estar en los grupos de jóvenes, medianos y ancianos?

En el caso de Lois, hará un diseño mixto , que es cuando se mide al menos un factor entre sujetos y al menos un factor se mide dentro de sujetos. Lois medirá la edad entre sujetos y el ruido dentro de los sujetos.

Para nombrar su diseño experimental, Lois tendrá que juntar las dos partes de su diseño: tiene un diseño factorial mixto 2×3. Y aunque no podría haber hecho un diseño puramente intra-sujetos debido a su variable de edad, si hubiera decidido hacer un diseño completamente inter-sujetos (en lugar de un diseño mixto), podría tener un diseño inter-sujetos 2×3.

Resumen de la lección

El diseño factorial es cuando un experimento tiene más de una variable o factor independiente. Hay muchos tipos de diseños factoriales y se nombran en función de los niveles de los factores y la forma en que se miden los grupos. Los grupos se pueden medir entre sujetos, dentro de los sujetos, o entre y dentro de los sujetos, lo que se denomina diseño mixto.

Resultado de aprendizaje

Después de ver esta lección, debería poder diferenciar entre diseños factoriales en función de sus niveles de factor y medición de grupo.