15.9
إذا كان الباحث مهتما بموضوع ما ، مثل تفضيلات الناس الغذائية ، فقد يفكر في تصميم تحليل عاملي - نهج تجريبي يستخدم عند فحص تأثيرات أكثر من عامل واحد ، على الأقل متغيران مستقلان ، على متغير تابع واحد.
على سبيل المثال ، يمكنهم أن يقرروا التلاعب بمتغيرين مستقلين: فئة الطعام ودرجة حرارة الطعام. يتكون كل عامل من مستويين: يتم تقديم الآيس كريم والحساء ساخنا أو باردا. يشار إلى هذه الحالة على أنها تصميم مضروب 2 × 2 ، مع تصنيفات التفضيل التي تعمل كمتغير تابع واحد.
نتيجة لذلك ، يمكن للباحث اختبار نوعين من الفرضيات. يتنبأ نوع واحد بالتأثيرات الرئيسية ، والتي تقيم تأثير الظروف عبر كل عامل على حدة. على سبيل المثال ، لفحص التأثير الرئيسي لفئة الطعام ، ستتم مقارنة تصنيفات تفضيل الآيس كريم بالحساء.
وبالمثل ، فإن مراقبة تفضيلات المشاركين بين هذه الأطعمة عند تقديمها دافئة مقابل باردة تتعلق بالتأثير الرئيسي لدرجة الحرارة.
النوع الآخر من الفرضيات - وهو ميزة رئيسية للنهج - ينطوي على تقييم تأثيرات التفاعل. يتم ملاحظة ذلك عندما يعتمد تأثير العامل على مستوى العوامل الأخرى في النموذج التجريبي.
على سبيل المثال ، يتوقع الباحث أن الناس يفضلون الحساء الدافئ والآيس كريم البارد.
وبالتالي ، يوفر هذا الإجراء وسيلة أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة لاختبار عدة مجموعات من حالتين أو أكثر في نفس الوقت. ومع ذلك ، قد يكون تطبيق التصميم أكثر صعوبة مع زيادة عدد المستويات والعوامل.
وفقا لذلك ، يجب على الباحثين اتخاذ بعض الاحتياطات من حيث المنهجية والتحليلات الإحصائية عند تفسير التصاميم التجريبية المعقدة.
التحليل العاملي هو تصميم تجريبي يطبق الإجراءات الإحصائية لتحليل التباين (ANOVA) لفحص التغيير في متغير تابع بسبب أكثر من متغير مستقل ، يعرف أيضا باسم ا…
حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.