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DISEÑOS FACTORIALES
- (^) Hipótesis: La sensación de dolor disminuye distracción distracción F 0 E 0dolor VI: distracción VD: dolor
Condiciones VI
- Sin distracción F 0 E 0115”
- Con distracción F 0 E 0215”
F 0 E 8La distracción afecta a la sensación de dolor. Requisitos relaciones causales: antecedencia, co-variación, descartar explicaciones alternativas.
Todos los participantes son hombres. ¿Puede ser que aguanten más si le investigadora es mujer? Hay que estudiar esa variable extraña:
- Hipótesis: género investigador F 0 E 0dolor VI: género VD: dolor Condiciones VI
- Con mujer delante F 0 E 0220”
- Con hombre delante F 0 E 0110”
Cuando tienes más de una variable independiente (o una variable extraña que decides estudiar) estás llevando a cabo un DISEÑO FACTORIAL AxB
- Si hay dos variables F 0 E 0diseño factorial 2x
En un diseño factorial se combinan todos los niveles de todas las variables independientes
(OJO, este tema en el libro de León y Montero está demasiado complicado)
Ej. Tenemos 40 participantes que signamos aleatoriamente a las 4 condiciones experimentales
(Tenemos un diseño factorial 2x2 ambas variables intersujetos F 0 E 0podría ser una inter y otra intra)
En un diseño 2x2 hay 4 condiciones experimentales
HOMBRES MUJERES
CON DISTRACCION Media= 160 Media= 270 Media CON= 215 SIN DISTRACCION Media 60 Media= 170 Media SIN= 115 Media HOMBRE = 110 Media MUJER = 220 Este diseño se llama diseño factorial 2x2, ambas variables intersujetos o de grupos aleatorios.
En lugar de hacer dos experimentos por separados, haces un diseño factorial que engloba todas las condiciones experimentales
Los diseños factoriales, además, nos da información sobre la INTERACCION: cómo se comportan los participantes cuando se combinan las variables
Hay que concluir sobre cada variable independiente y sobre la interacción.
Gráfica de la interacción: (EXAMEN)
- En el eje de ordenadas F 0 E 0VD
- En el eje de abscisas F 0 E 0UNA de las VI.
Para hacer la gráfica: pones en el eje de ordenadas la VD. Si tienes 2 variables independientes tendrás que hacer 2 gráficas, poniendo en cada una, una VI en el eje de abscisas. En la primera gráfica: ponemos como VI sin/con y miramos en la tabla los datos (sin, mujer; con, mujer F 0 E 0así obtienes la línea azul. Sin, hombre; con, hombre F 0 E 0así obtienes la línea naranja). Para hacer la otra gráfica, haces lo contrario, poniendo como VI, Mujer/hombre
más cuando hay una mujer que cuando hay un hombre. Esto significa que no hay interacción (porque la variable se comporta de igual manera cuando está la otra que cuando no).
Cuando no hay interacción , en la gráfica las líneas son paralelas. Sólo en el caso de que no haya interacción puedes sacar conclusiones de cada una de las VI
Resumen diseños factoriales:
- Tenemos más de una VI: AxB
- Los números reflejan los niveles de la VI Ej. 3x2 (de la primera VI hay 3 condiciones y de la segunda 2) F 0 E 06 cc.ee. Ej. 2x2x2 (3 VI cada una con 2 condiciones) F 0 E 08 condiciones experimentales
- Tenemos que concluir sobre cada VI y sobre la interacción Ej. AxB F 0 E 0sobre la variable A, la variable B y la interacción AB Ej. AxBxC F 0 E 0A, B, C, AB, AC, BC, ABC
F 0 E 8No se suelen hacer diseños factoriales con más de tres variables porque sería muy complicado
DISEÑOS FACTORIALES
- Características generales
- Más de una VI, de manera simultánea
050100150200250300 SinConMujerHombre 050100150200250300 MujerHombreSinConA lavista delagráfica:siempreseaguanta
