1. Introducción de la pregunta de tema/investigación
2. las principales variables
3. hipótesis de investigación
4. definir las variables
5. establecer condiciones

Tabla 1. Diseño factorial. Se muestran las posibles combinaciones de factores para un diseño 2 x 2.
6. medición de la variable dependiente (precisión para descifrar la comunicación no verbal)
7. realizar el estudio
Fuente: Laboratorios de Gary Lewandowski, Dave Strohmetz y Natalie Ciarocco — Universidad de Monmouth
Un diseño factorial es un tipo común de experimento donde hay dos o más variables independientes. Este video muestra un diseño factorial 2 x 2 usado para explorar como conciencia de sí mismo y la autoestima pueden influir en la capacidad de descifrar las señales no verbales. Este video lleva a los alumnos a través de los conceptos básicos de un diseño factorial incluyendo, la naturaleza de un diseño factorial lo que lo distingue de otros diseños, los beneficios del diseño factorial, la importancia y naturaleza de las interacciones, efecto principal e interacción hipótesis y cómo llevar a cabo un experimento factorial.
1. Introducción de la pregunta de tema/investigación
2. las principales variables
3. hipótesis de investigación
4. definir las variables
5. establecer condiciones

Tabla 1. Diseño factorial. Se muestran las posibles combinaciones de factores para un diseño 2 x 2.
6. medición de la variable dependiente (precisión para descifrar la comunicación no verbal)
7. realizar el estudio
Un diseño factorial se utiliza cuando los investigadores necesitan manipular dos o más variables independientes y medir los efectos sobre una sola variable dependiente en el mismo estudio.
Por ejemplo, si los investigadores quisieran saber por qué algunas personas son mejores para leer las expresiones faciales de otras personas, tendrían que examinar múltiples factores que podrían influir en dicha habilidad.
En lugar de probar muchas influencias potenciales en un experimento a la vez, un diseño factorial permite el examen simultáneo de varias variables dentro de un experimento. Dicho diseño requiere menos participantes y revela si las diversas causas interactúan de una manera especial para afectar el resultado.
Este video demuestra cómo diseñar y llevar a cabo un experimento factorial simple para explorar cómo la autoconciencia y la autoestima pueden influir en la capacidad de descifrar señales no verbales, así como cómo analizar los resultados y examinar casos adicionales que usan este diseño.
En este experimento se utiliza un diseño factorial de dos por dos, compuesto por dos variables independientes -autoconciencia y autoestima- con dos niveles, alto y bajo.
Para manipular la autoconciencia (cuán consciente es un individuo acerca de sus propios pensamientos y sentimientos), los participantes completan un cuestionario de geografía frente a un espejo en el grupo de alta autoconciencia, o en ausencia de un espejo para el grupo de baja autoconciencia.
Para manipular simultáneamente la autoestima (la evaluación positiva o negativa de una persona de quién es como persona), a los participantes se les proporciona una retroalimentación falsa en el cuestionario de geografía.
A los del grupo de alta autoestima se les dice que obtuvieron una puntuación en el 10% superior, con un rendimiento superior y superior a la media, mientras que los del grupo de baja autoestima aprenden que obtuvieron una puntuación en el 50% inferior, con un rendimiento inferior y por debajo de la media.
Por lo tanto, tenga en cuenta que los participantes están sujetos a una de cuatro combinaciones posibles: alta autoestima/alta conciencia de sí mismos; baja autoestima/alta conciencia de sí mismo; alta autoestima/baja conciencia de sí mismo; o baja autoestima/baja conciencia de sí mismo.
Después de recibir comentarios, se les pide a los participantes que vean numerosos pares de ojos e identifiquen la emoción adecuada que se expresa. En este caso, la variable dependiente es la precisión de la decodificación de la comunicación no verbal.
Debido a la complejidad del diseño, se generan varias hipótesis. Las principales hipótesis del efecto, las que se centran en el efecto de una sola variable independiente, son que aquellos en los niveles altos de cada condición serán jueces más precisos de las expresiones oculares que aquellos en los grupos de nivel bajo.
En contraste, la hipótesis de la interacción -una que predice que una variable independiente cambia la influencia de otra en la variable dependiente- es que el impacto de la autoestima en la capacidad de detectar con precisión la comunicación no verbal será mayor para aquellos que experimentan una alta autoconciencia, pero se reducirá para aquellos que experimentan una baja conciencia de sí mismos.
Antes de que llegue el participante, organice aleatoriamente paquetes con cada una de las cuatro combinaciones de condiciones para asegurarse de que las tareas grupales se basen completamente en el azar.
Para comenzar el experimento, reúnete con el participante en el laboratorio. Proporcionarles el consentimiento informado, una breve descripción de la investigación, el sentido del procedimiento, los riesgos y beneficios potenciales de participar y el derecho de retiro en cualquier momento.
Dependiendo de la condición de autoconciencia asignada, indique al participante que se siente frente a un espejo unidireccional, con las persianas abiertas y su reflejo visible o cerrado para evitar la autorreflexión, para realizar un cuestionario.
A continuación, entregue a cada participante una hoja con 50 espacios y pídales que enumeren tantos países de Europa como puedan en los próximos 2 minutos.
Después de indicarle al participante que está analizando sus resultados en comparación con los participantes anteriores, bríndeles comentarios en una hoja de papel en función de su condición asignada al azar.
Luego, siente al participante frente a una computadora para realizar otro cuestionario, en el que se le pide al participante que discierna las expresiones faciales en función de imágenes oculares ambiguas.
Para concluir el experimento, informe a los participantes diciéndoles la naturaleza del estudio, así como por qué no se pudo revelar de antemano el verdadero propósito del estudio.
Analizar cómo la autoestima y la autoconciencia influyen en la capacidad de descifrar las expresiones no verbales, promediar las puntuaciones de los cuestionarios de interpretación ocular en cada grupo y trazar las medias por condiciones.
Para determinar si se encontraron diferencias entre los grupos, realice un ANOVA de dos factores para revelar cualquier efecto principal o de interacción. En este caso, el efecto sobre la autoconciencia depende del nivel de autoestima.
Contrariamente al patrón hipotético, observe que los participantes con alta autoconciencia y baja autoestima eran más precisos para descifrar las expresiones no verbales. Sin embargo, cuando se expusieron a una baja autoconciencia, los participantes fueron más precisos cuando tenían una alta autoestima.
Ahora que ya sabes cómo diseñar y realizar un experimento factorial de dos por dos, vamos a echar un vistazo a algunos otros ejemplos de este diseño.
En un estudio, se midió la potenciación del reflejo de sobresalto durante una probabilidad baja o alta de recibir una descarga eléctrica.
Otra variable independiente, como la administración de alcohol o placebo, permite investigar cómo el nivel de choque y el alcohol influyen en la respuesta de sobresalto.
En otro ejemplo, considere cómo los diferentes niveles de estrés podrían interactuar con el tipo de ejercicio realizado. Para probar todas estas condiciones simultáneamente, se requiere un diseño factorial de dos por dos.
Tal vez en otra situación, un investigador está interesado en cómo se desempeñan los estudiantes en una prueba en pantalla en comparación con una prueba escrita, ¿por qué los participantes? El género puede influir en el rendimiento. Una vez más, es necesario un diseño factorial de dos por dos para el examen simultáneo.
Acabas de ver la introducción de JoVE al diseño experimental factorial.
Ahora bien, debes tener una buena comprensión de cómo diseñar y llevar a cabo un experimento factorial de dos por dos, así como de cómo analizar estadísticamente los resultados comunes a estos estudios. También se le han presentado varios ejemplos en los que el uso de un diseño factorial de dos por dos es beneficioso.
¡Gracias por mirar!?
Después de recoger datos de 136 personas, se realizó un dos vías de análisis de varianza (ANOVA) para probar los dos efectos principales e interacciones. Como se muestra en la figura 1, al contrario el patrón hipotético, cuando los participantes tenían gran conciencia de sí mismo, fueron más precisos cuando tenían baja autoestima; sin embargo, cuando tenían bajo conciencia de sí mismo, fueron más precisos cuando tenían alta autoestima.
Más allá de su influencia en descifrar el...
Un diseño factorial se utiliza comúnmente en experimentos de psicología. Este diseño es beneficioso para una variedad de temas, que van desde influencias farmacológicas en las respuestas de miedo a las interacciones de los diferentes niveles de estrés y tipos de ejercicio.
Chapters in this video
0:00
Overview
1:10
Experimental Design
3:13
Running the Experiment
4:36
Representative Results
5:22
Applications
6:25
Summary
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