Metodología de la Metodología de la InvestigaciónInvestigación

Clase 10Clase 10

Tema: Diseños Factoriales.Tema: Diseños Factoriales.

Bibliografía:Bibliografía:León y Montero, cap. 7León y Montero, cap. 7

Pereda Marín, cap. 16Pereda Marín, cap. 16

Lic. Angel M. ElgierLic. Angel M. Elgier

Diseños factorialesDiseños factoriales Se utilizan para estudiar los efectos individuales y Se utilizan para estudiar los efectos individuales y

combinados de dos o más VIs (o factores) dentro combinados de dos o más VIs (o factores) dentro de un mismo experimento.de un mismo experimento.

Las fórmulas de los diseños factoriales nos van a Las fórmulas de los diseños factoriales nos van a indicar el número de VIs y el número de valores indicar el número de VIs y el número de valores que tienen cada una de esas variables. Ej: 2 x 2, que tienen cada una de esas variables. Ej: 2 x 2, dos VIs que pueden tomar dos valores cada una. 3 dos VIs que pueden tomar dos valores cada una. 3 x 3, dos VIs que pueden tomar 3 valores cada una.x 3, dos VIs que pueden tomar 3 valores cada una.

El número de condiciones (tratamientos) del El número de condiciones (tratamientos) del experimento se obtiene realizando la experimento se obtiene realizando la multiplicación que sugiere el signo (x).multiplicación que sugiere el signo (x).

La información que se obtiene es más La información que se obtiene es más completa que por medio de una serie de completa que por medio de una serie de diseños simples, ya que los experimentos diseños simples, ya que los experimentos factoriales evalúan los posibles efectos de la factoriales evalúan los posibles efectos de la interacción de los distintos factores (VIs) interacción de los distintos factores (VIs) sobre la VD.sobre la VD.

Aportan mayor posibilidad de generalización Aportan mayor posibilidad de generalización de las conclusiones (Validez Ecológica)de las conclusiones (Validez Ecológica)

Mayor economía en el trabajo.Mayor economía en el trabajo.

Tratamiento experimentalTratamiento experimentala1 a2

b1 a1b1 a2b1

b2 a1b2 a2b2

Se quieren estudiar los efectos del factor A y del B sobre una variable determinada. Se eligen dos niveles para A y dos niveles para B.

A su vez, se quieren estudiar los efectos de la interacción entre los citados factores.

Es un diseño 2 x 2, donde encontramos 4 tratamientos. Aquí vemos la matriz factorial.

Análisis de datos de los Análisis de datos de los diseños factorialesdiseños factoriales

Se utiliza el análisis de varianza Se utiliza el análisis de varianza (ANOVA – En Pereda Marín , aparece (ANOVA – En Pereda Marín , aparece como AVAR, pero esta denominación como AVAR, pero esta denominación no suele utilizarse).no suele utilizarse).

Efectos estudiadosEfectos estudiados

Efecto principal: Es el efecto debido a una sola Efecto principal: Es el efecto debido a una sola VI. Este deja de lado los efectos que las otras VI. Este deja de lado los efectos que las otras VIs podrían producir. Un diseño factorial tiene VIs podrían producir. Un diseño factorial tiene tantos efectos principales como VIs tenga. Por tantos efectos principales como VIs tenga. Por ej., un diseño 2 x 2 tiene dos VIs y permite ej., un diseño 2 x 2 tiene dos VIs y permite examinar dos efectos principales (el de cada examinar dos efectos principales (el de cada una de ellas).una de ellas).

Efecto de interacción: una interacción está Efecto de interacción: una interacción está presente cuando el efecto de una VI cambia, presente cuando el efecto de una VI cambia, según cambian los valores de la otra VI.según cambian los valores de la otra VI.

EjemploEjemplo

Glass y cols. (1969) estudiaron los efectos Glass y cols. (1969) estudiaron los efectos de la exposición a un sonido irritante sobre de la exposición a un sonido irritante sobre varios comportamientos. Los participantes varios comportamientos. Los participantes tenían que resolver rompecabezas.tenían que resolver rompecabezas.

Dos de los rompecabezas eran irresolubles Dos de los rompecabezas eran irresolubles (los sujetos no lo sabían).(los sujetos no lo sabían).

La VD era el número de intentos para La VD era el número de intentos para resolver estos rompecabezas irresolubles, resolver estos rompecabezas irresolubles, antes de frustrarse.antes de frustrarse.

Diseño 2 x 2Diseño 2 x 2

Ruido alto Ruido suave

Ruido impredecible Grupo 1 Grupo 2

Ruido predecible Grupo 3 Grupo 4

Tenemos dos Vis: intensidad del ruido, y Tenemos dos Vis: intensidad del ruido, y predictibilidad del ruido. ¿Cómo afectan predictibilidad del ruido. ¿Cómo afectan la tolerancia a la frustración?la tolerancia a la frustración?

Los participantes eran expuestos a los Los participantes eran expuestos a los ruidos mientras realizaban distintas ruidos mientras realizaban distintas tareas. Inmediatamente después, se les tareas. Inmediatamente después, se les daban los rompecabezas.daban los rompecabezas.

ResultadosResultados

Ruido alto Ruido suave

Ruido impredecible 6.33 12

Ruido predecible 26.78 25.80

Efectos principalesEfectos principales

Ruido alto Ruido suave

Ruido impredecible

6.33 12 9.17

Ruido predecible 26.78 25.80 26.29

16.56 18.90

AnálisisAnálisis Estadísticamente se pueden separar los efectos de las Estadísticamente se pueden separar los efectos de las

Vis.Vis.

Si comparamos las medias de las columnas tenemos el Si comparamos las medias de las columnas tenemos el efecto ppal de la intensidad de ruido. Si comparamos las efecto ppal de la intensidad de ruido. Si comparamos las medias de las filas tenemos el efecto ppal de la medias de las filas tenemos el efecto ppal de la predictibilidad.predictibilidad.

Una diferencia entre las medias de las columnas indicará Una diferencia entre las medias de las columnas indicará un efecto de intensidad del ruido, independientemente un efecto de intensidad del ruido, independientemente de la predicitibilidad. Una diferencia entre las medias de de la predicitibilidad. Una diferencia entre las medias de las filas, indicará un efecto de predictibilidad del ruido, las filas, indicará un efecto de predictibilidad del ruido,

independientemente de la intensidad.independientemente de la intensidad.

InteraccionesInteracciones Aunque los efectos ppales de las VIs son importantes, Aunque los efectos ppales de las VIs son importantes,

no es la única información que conseguimos en un no es la única información que conseguimos en un diseño factorial. Podemos estudiar las interacciones diseño factorial. Podemos estudiar las interacciones entre las Vis presentes.entre las Vis presentes.

Una interacción se encuentra cuando el efecto de una VI Una interacción se encuentra cuando el efecto de una VI cambia en función de los valores de otra VI. Por ej, Glass cambia en función de los valores de otra VI. Por ej, Glass y cols. (1969) hallaron que el número de intentos era y cols. (1969) hallaron que el número de intentos era mayor cuando el ruido era mas suave, que cuando era mayor cuando el ruido era mas suave, que cuando era mas fuerte. Pero esta relación se hallaba solo cuando el mas fuerte. Pero esta relación se hallaba solo cuando el ruido era impredecible. Cuando el ruido era predecible, ruido era impredecible. Cuando el ruido era predecible, el número de intentos era cercano a 26, el número de intentos era cercano a 26, independientemente de la intensidad del ruido.independientemente de la intensidad del ruido.

ResultadosResultados

Ruido alto Ruido suave

Ruido impredecible 6.33 12

Ruido predecible 26.78 25.80

Como vemos, alterando la Como vemos, alterando la predictibilidad del ruido se altera la predictibilidad del ruido se altera la relación entre intensidad del ruido y relación entre intensidad del ruido y los intentos para resolver el los intentos para resolver el rompecabezas irresoluble. Hay una rompecabezas irresoluble. Hay una interacción entre intensidad del ruido interacción entre intensidad del ruido y predictibilidad.y predictibilidad.

Gráfico.Gráfico.