Modèle factoriel

Si un chercheur est curieux d’un sujet, comme les préférences alimentaires des gens, il peut envisager un modèle d’analyse factorielle, c’est-à-dire une approche expérimentale utilisée pour examiner les effets de plus d’un facteur, au moins deux variables indépendantes, sur une variable dépendante.

Par exemple, ils peuvent décider de manipuler deux variables indépendantes : la catégorie d’aliment et la température des aliments. Chaque facteur se compose de deux niveaux : la glace et la soupe sont servies chaudes ou froides. Ce cas est appelé un plan factoriel 2x2, les cotes de faveur fonctionnant comme la seule variable dépendante.

De ce fait, le chercheur peut tester deux types d’hypothèses. L’un d’eux permet de prédire les effets principaux, c’est-à-dire d’évaluer l’influence des conditions sur chaque facteur séparément. Par exemple, pour examiner l’effet principal pour la catégorie d’aliments, les cotes de faveur de la crème glacée seraient comparées à celles de la soupe.

De même, l’observation des préférences des participants entre ces aliments lorsqu’ils sont servis chauds ou froids est liée à l’effet principal sur la température.

L’autre type d’hypothèse, qui est un avantage majeur de l’approche, implique l’évaluation des effets d’interaction. Ceux-ci sont observés lorsque l’effet d’un facteur dépend du niveau des autres facteurs dans le modèle expérimental.

Par exemple, le chercheur prédirait que les gens préfèrent la soupe chaude et la crème glacée froide.

Par conséquent, cette procédure offre un moyen plus efficace et plus rentable de tester plusieurs combinaisons de deux ou plusieurs conditions en même temps. Cependant, l’application de la conception peut s’avérer plus difficile à mesure que le nombre de niveaux et de facteurs augmente.

Par conséquent, les chercheurs doivent prendre certaines précautions tant en termes de méthodologie que d’analyses statistiques lors de l’interprétation de plans d’expérience complexes.