Diseño Factorial

Introducción

Existen situaciones donde el experimentador pretende una mejor aproximación a la complejidad real de fenómenos psicológicos. Esto es debido a que por lo general las variables independientes raramente suelen presentarse solas si no más bien en su conjunto con otras. De ahí la importancia de las estructuras factoriales, dado que ofrecen unas posibilidades mas optimas de investigar la acción simultanea de dos o mas variables independientes, sobre el comportamiento de los individuos.

El diseño experimental factorial es uno de lo diseños de la psicología experimental que cuanta con una interacción entre dos o mas variables en donde puedes tener mayor resultado y una mejor relación entre ellas.

Algunas características son que se dividen en dos categorías; completas e incompletas en las cuales la completa puede a ver mas combinaciones entre las variables independientes y las incompletas se sacrifican algunas de estas combinaciones.

Desarrollo

Diseño Experimental Factorial

Un diseño factorial se utiliza para medir los efectos de dos o más variables en diversos niveles. A diferencia del diseño de bloque aleatorizado y el cuadrado latino, los diseños factoriales permiten las interacciones entre variables. Se dice que una interacción se realiza cuando el efecto simultáneo de dos o más variables es diferente a la suma de sus efectos separados. Por ejemplo la bebida favorita de un individuo puede ser café y su nivel de temperatura favorita puede ser frio, pero este individuo puede no preferir el café frio, lo que lleva a una interacción.

Otro ejemplo según Moreno (2012) si tenemos dos variables independientes con dos niveles cada una, contaríamos con un diseño factorial 2x2, lo cual implica contar con cuatro grupos experimentales, un diseño factorial 3x2 indica que existen dos variables independientes, la primera con tres valores y la segunda con dos. Se pueden tener tantas variables independientes y niveles como la requiera la investigación.

Arnau (1990) describe aquellas estructuras donde intervienen dos o más variables independientes o factores. Existen situaciones donde el experimentador pretende una mejor aproximación a la complejidad real de los fenómenos psicológicos. Esto es debido a que, por lo general, las variables independientes raramente suelen presentarse solas sino más bien en conjugación con otras.

De ahí la importancia de las estructuras factoriales, dado que ofrecen unas posibilidades más optimas de investigar la acción simultanea de dos o más variables independientes. Dado que el diseño experimental factorial se estructura en base a la manipulación de dos o más variables independiente. Se tiene que la cantidad de grupos viene determinada por la combinación de los valores que toman dichas variables. Es por esto que se categoriza en dos en el completo e incompleto.

Diseño factorial

El diseño factorial completo requiere tantos grupos de tratamiento como posibles combinaciones entre los valores de las variables independientes. Por el contrario, en el incompleto se sacrifican algunas de estas combinaciones. Es decir, no se forman todos los que se derivan de la estructura de cruzamiento entre las variables manipuladas.

Características del 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 verifican los efectos que producen cada una de las VI sobre la VD y también puede

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