Diseño Factorial

Si un investigador siente curiosidad por un tema, como las preferencias alimentarias de las personas, puede considerar un diseño de análisis factorial, un enfoque experimental que se utiliza para examinar los efectos de más de un factor, al menos dos variables independientes, sobre una variable dependiente.

Por ejemplo, pueden decidir manipular dos variables independientes: la categoría de alimento y la temperatura de los alimentos. Cada factor consta de dos niveles: el helado y la sopa se sirven fríos o calientes. Este caso se conoce como un diseño factorial 2x2, con calificaciones de favorabilidad que operan como la única variable dependiente.

Como resultado, el investigador puede probar dos tipos de hipótesis. Un tipo predice los efectos principales, que evalúan la influencia de las condiciones en cada factor por separado. Por ejemplo, para examinar el efecto principal de la categoría de alimentos, las calificaciones de favorabilidad del helado se compararían con la sopa.

Del mismo modo, observar las preferencias de los participantes entre estos alimentos cuando se sirven calientes frente a los fríos se relaciona con el efecto principal de la temperatura.

El otro tipo de hipótesis, que es una ventaja importante del enfoque, implica la evaluación de los efectos de la interacción. Estos se observan cuando el efecto de un factor depende del nivel de los otros factores en el modelo experimental.

Por ejemplo, el investigador predeciría que la gente prefiere la sopa caliente y el helado frío.

En consecuencia, este procedimiento ofrece un medio más eficiente y rentable para probar varias combinaciones de dos o más condiciones al mismo tiempo. Sin embargo, la aplicación del diseño puede resultar más difícil a medida que aumenta el número de niveles y factores.

En consecuencia, los investigadores deben tomar ciertas precauciones tanto en términos de metodología como de análisis estadístico al interpretar diseños experimentales complejos.