Diseños
factoriales
Introducción
Los grupos con distintos sujetos y grupos con los mismos sujetos tienen en común que se
centran en el estudio de una sola variable independiente. En el diseño factorial más sencillo,
ambas variables independientes pueden ser experimentales. Pero pueden no ser
experimentales. Al realizar dos experimentos de forma simultánea, lo mejor es hacerlo de
forma cruzada, es decir, factorial. La mejor forma de organizarse es plantear un cuadro en el
que aparezcan las variables independientes y sus niveles.
Características
Un diseño de investigación se denomina factorial cuando se estudian simultáneamente dos o
más variables independientes y cuando los niveles de las variables independientes se
presentan combinados. Si la combinación alcanza a todos los niveles de todas las variables, se
dice que es un diseño factorial completo. La forma de indicar que dos niveles se hayan
combinado con otros dos es mediante la notación 2x2. Si una variable tuviera 3 niveles y la
otra 4, la forma de representar su combinación factorial sería 3x4. La expresión 3x2z5 indicará
que se trata de un diseño factorial con tres VI: una con 3 niveles, otra con 2 y la última con 5.
•Tabla resumen de los valores de la variable dependiente en todas las
combinaciones de niveles de las variables independientes. Para estudiar los
resultados obtenidos en una investigación hecha con un diseño factorial se debe
empezar confeccionando una tabla que resuma los resultados. En esta deben figurar
las medias de la VD en las combinaciones de los niveles de las variables
independientes.
•Representaciones gráficas, una para cada variable independiente. Una vez que
se dispone de la tabla resumen con las medias, a continuación se debe realizar una
gráfica para cada variable independiente. Se elige una primera VI y se representa en el
eje de abcisas. La segunda variable independiente actuará en la gráfica como
condicionante de la primera variable.
Los resultados de la primera variable que figura en el eje de abcisas se representan agrupados
bajo las condiciones de la segunda variable. Si la variable condicionante tiene dos niveles, se
generarán dos líneas de datos (si tiene 3 niveles, 3 líneas, etc). Si la variable independiente
representada en el eje X tiene dos niveles, la mejor forma de entender visualmente los
resultados es mediante la recta que surge de unir los dos puntos generados. Si la variable tiene
tres o más niveles, la mejor forma de entender visualmente los resultados es mediante la línea
quebrada que surge de unir los puntos generados.
•Estudio de los efectos simples para cada variable independiente. Con la gráfica
delante, se estudiará visualmente cómo actúa la variable independiente (representada
en la X) sobre la dependiente cuando su acción se divide según los niveles de la
segunda variable independiente, es decir, se estudian los resultados producidos desde
el punto de vista de la primera variable independiente condicionados por los niveles de
la segunda variable.
A cada una de estas acciones aisladas se les denomina efectos simples. Este nombre de efecto
simple tiene su explicación en el hecho de que podemos ver los resultado globales como los de
dos experimentos con una sola variable independiente que se han pegado después. Cada uno
de los experimentos con una sola variable genera un solo efecto, por tanto, efecto simple.
Cuando se realiza la gráfica de una variable independiente, cada uno de los experimentos
simples en los que se puede descomponer se representa en una línea distinta. La forma de
estudiar la acción de la variable independiente sobre la dependiente es analizando los efectos
simples en los que se ha descompuesto. Cada efecto simple puede implicar unos resultados
distintos.
•Presencia o no de interacción. El siguiente paso consiste en comparar entre sí si los
efectos simples a los que ha dado lugar la VI y repetirlo para cada variable
independiente del diseño. Si las líneas son paralelas significa que la VI actúa sobre la
VD de la misma manera en cada experimento simple. Produce los mismos efectos, ya
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