O Experimento Fatorial

The Factorial Experiment
JoVE Science Education
Experimental Psychology
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JoVE Science Education Experimental Psychology
The Factorial Experiment

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06:58 min
April 30, 2023

Overview

Fonte: Laboratórios de Gary Lewandowski, Dave Strohmetz, e Natalie Ciarocco – Universidade de Monmouth

Um projeto fatorial é um tipo comum de experimento onde existem duas ou mais variáveis independentes. Este vídeo demonstra um design fatorial 2 x 2 usado para explorar como a autoconsciência e a autoestima podem influenciar a capacidade de decifrar sinais não verbais. Este vídeo leva os alunos através do básico de um design fatorial, incluindo, a natureza de um design fatorial e o que o distingue de outros projetos, os benefícios do design fatorial, a importância e a natureza das interações, as principais hipóteses de efeito e interação e como conduzir um experimento fatorial.

Procedure

1. Introdução da questão tópico/pesquisa

  1. Questão da pesquisa: O comportamento humano é complexo, de tal forma que os pensamentos e comportamentos de uma pessoa são os resultados de várias causas ou fatores. Por exemplo, se você queria saber por que algumas pessoas são melhores em ler as expressões faciais de outra pessoa, existem muitos fatores que podem influenciar essa habilidade.
  2. Justificando um design fatorial: Em vez de testar possíveis explicações uma de cada vez, você pode usar um design fatorial, que é único porque permite testar duas ou mais influências potenciais no mesmo estudo.
  3. Benefícios de um design fatorial: economiza tempo testando causas simultaneamente vs. sequencialmente. Isso permite que o pesquisador use menos participantes e revela se as várias causas se combinam de forma especial para influenciar o resultado.

2. Principais variáveis

  1. Variável = qualquer coisa que mude em um estudo
  2. Variável independente = a causa ou o que o pesquisador manipula/muda para detectar alterações no participante
    1. Com base na pesquisa de literatura da pesquisadora, ela acredita que a autoestima de uma pessoa (ou seja,a avaliação positiva ou negativa de uma pessoa de quem ela é como pessoa) e a autoconsciência (ou seja,o quão consciente uma pessoa é sobre seus próprios pensamentos e sentimentos) são duas variáveis independentes para estudar
  3. Variável dependente = o efeito ou o resultado que o pesquisador mede no participante
    1. Com base na questão da pesquisa, a capacidade de detectar ou decifrar com precisão a comunicação não verbal é a variável dependente.

3. Hipóteses de pesquisa

  1. Definição de hipóteses de efeito principal: Hipóteses em um desenho fatorial que se concentram em uma variável independente de cada vez, ignorando quaisquer outras variáveis independentes
    1. Efeito principal 1: Aqueles que experimentam alta autoestima serão juízes mais precisos de expressões oculares do que aqueles que experimentam baixa autoestima.
    2. Efeito principal 2: Aqueles que experimentam alta autoconsciência serão juízes mais precisos de expressões oculares do que aqueles que experimentam baixa autoconsciência.
  2. Definição da hipótese de interação: Hipótese que prevê que uma variável independente altera o impacto da outra variável independente na variável dependente
    1. Interação: O impacto da autoestima na capacidade de detectar com precisão a comunicação não verbal será aprimorado para aqueles que experimentam alta autoconsciência, mas reduzido para aqueles como experimentam baixa autoconsciência.

4. Definindo as variáveis

  1. Autoestima: Para manipular a variável independente da autoestima, o pesquisador fornecerá aos participantes um feedback falso sobre a capacidade do participante de nomear com precisão países da Europa.
  2. Autoconsciência: Para manipular a variável independente de autoconsciência, coloque os participantes em frente a um espelho. Isso é adaptado de pesquisas anteriores. 1
  3. Precisão na decodificação da comunicação não verbal: Para medir a variável dependente de precisão na decodificação da comunicação não verbal, mostre aos participantes vários conjuntos de olhos e peça que eles identifiquem a emoção adequada que está sendo expressa. Este também é um teste estabelecido. 2

5. Estabelecer condições

  1. Autoestima: Peça aos participantes que nomeiem tantos países da Europa quanto ele ou ela poderia pensar dentro de 2 minutos. Fornecer feedback com base na condição:
    1. Para a alta autoestima, os participantes aprendem que pontuaram entre os 10% melhores e que suas performances foram “superiores e acima da média”.
    2. Para a baixa autoestima, os participantes aprendem que pontuaram entre os 50% inferiores e que suas performances foram “inferiores e abaixo da média”.
  2. Autoconsciência
    1. Alto = Sentar os participantes em frente a um espelho durante o teste de geografia (espelho deve parecer natural/discreto possível)
    2. Baixo = Nenhum espelho está presente durante o teste de geografia.
  3. Combinações de condições: Em um desenho fatorial entre os sujeitos, cada pessoa obtém uma combinação das variáveis independentes(Tabela 1). Neste estudo, as quatro combinações possíveis são:
    a) alta autoestima/alta autoconsciência
    b) baixa autoestima/alta autoconsciência
    c) alta autoestima/baixa autoconsciência
    d) baixa autoestima/baixa autoconsciência

Table 1
Mesa 1. Design Fatorial. Mostradas são as possíveis combinações de fatores para um design 2 x 2.

6. Medir a variável dependente (precisão na decodificação da comunicação não verbal)

  1. Quiz
    1. Que os participantes completem o teste; certifique-se de mouse sobre imagens durante a apresentação para mostrar os olhos mais claramente.
    2. Pontuação = número total correto, o que resultará em um placar de 0-36

7. Realização do estudo

  1. Configuração = laboratório de pesquisa com um computador e espaço para uma pessoa sentar-se em frente ao espelho
  2. Consentimento informado
    1. Em um laboratório de pesquisa, conheça participante para estudo sobre “As Faces da Cultura”.
    2. Passe pelo consentimento informado: “Como você lerá no consentimento informado, este estudo é sobre percepções de comunicação não verbal e conhecimento cultural. O objetivo desta pesquisa é aprender como as pessoas interpretam expressões faciais. Você também lerá sobre quaisquer riscos/benefícios de participação, e que você está livre para sair a qualquer momento”.
  3. Atribuição aleatória à condição
    1. Solicite aleatoriamente os pacotes com a combinação de condições do participante (alta autoestima/alta autoconsciência; baixa autoestima/alta autoconsciência; alta autoestima/baixa autoconsciência; baixa autoestima/baixa autoconsciência)
  4. Executando o estudo
    1. Autoconsciência
      1. Dependendo da condição, o participante sentará em frente ao espelho ou não.
    2. Autoestima
      1. Dê aos participantes uma folha com 50 vagas e peça-lhes para listar o maior número de países da Europa que puderem nos próximos 2 minutos.  Após analisar os resultados dos participantes em comparação com os participantes anteriores, forneça feedback (com base na condição) em uma folha de papel
    3. Classificação atratividade de imagens
      1. Senta os participantes em frente a um computador para fazer a versão online de um quiz online(http://www.questionwritertracker.com/quiz/61/Z4MK3TKB.html). O quiz pergunta “Para cada par de olhos, escolha qual palavra melhor descreve o que a pessoa na imagem está pensando ou sentindo.” Marque quantos cada pessoa recebe de 36.
  5. Debriefing
    1. Explique o propósito do estudo ao participante. Leia da folha de interrogatório: “Obrigado por participar. Nosso estudo foi sobre os efeitos da autoestima e autoconsciência sobre como as pessoas percebem expressões faciais ambíguas. Nós imaginamos que pessoas com baixa autoestima e baixa autoconsciência interpretariam expressões faciais como mais críticas e agressivas do que outras com alta autoestima e alta autoconsciência. Você tem alguma pergunta?
    2. Resolver a decepção.
      1. Explique: “É importante que tenhamos um desempenho natural, não um que o participante sinta que é esperado. Se os participantes soubessem o verdadeiro raciocínio e hipótese por trás do estudo, eles podem realizar de forma não natural, tentando fazer jus às expectativas percebidas pelos experimentadores. Para eliminar esse problema é necessário que o experimentador forneça ao participante informações falsas. Neste experimento, fizemos isso fornecendo-lhe um feedback falso do teste de geografia que você fez. Na verdade, não fizemos o teste de forma alguma. O feedback que você recebeu foi baseado em atribuição aleatória e não é de forma alguma uma verdadeira indicação de suas habilidades. Isso era necessário para que pudéssemos ter certeza de que todos experimentariam um pequeno impulso ou queda na autoestima. Devido à natureza de como fizemos o estudo, é bastante natural que os participantes tenham acreditado no feedback, mas tenha certeza de que não era real.”

Um desenho fatorial é usado quando os pesquisadores precisam manipular duas ou mais variáveis independentes e medir os efeitos em uma única variável dependente no mesmo estudo.

Por exemplo, se os pesquisadores quisessem saber por que algumas pessoas são melhores em ler as expressões faciais de outra pessoa, elas teriam que examinar vários fatores que poderiam influenciar tal habilidade.

Em vez de testar muitas influências potenciais de um experimento de cada vez, um projeto fatorial permite o exame simultâneo de várias variáveis dentro de um experimento. Tal design requer menos participantes, e revela se as várias causas interagem de forma especial para afetar o resultado.

Este vídeo demonstra como projetar e conduzir um simples experimento fatorial para explorar como a autoconsciência e a autoestima podem influenciar a capacidade de decifrar sinais não verbais, bem como como analisar os resultados e examinar casos adicionais que usam esse design.

Neste experimento, é utilizado um design fatorial de dois por dois, composto por duas variáveis independentes — autoconsciência e autoestima — com dois níveis, altos e baixos.

Para manipular a autoconsciência — o quão consciente um indivíduo é sobre seus próprios pensamentos e sentimentos — os participantes completam um teste de geografia em frente a um espelho no grupo de alta autoconsciência, ou na ausência de um espelho para o grupo de baixa autoconsciência.

Para manipular simultaneamente a autoestima — a avaliação positiva ou negativa de uma pessoa sobre quem ela é como pessoa — os participantes recebem feedback falso no teste de geografia.

Aqueles do grupo de alta autoestima são informados de que pontuaram entre os 10% melhores, com desempenho superior e acima da média, enquanto aqueles do grupo de baixa autoestima aprendem que pontuaram entre os 50% mais baixos, com desempenho inferior e abaixo da média.

Assim, observe que os participantes estão sujeitos a uma das quatro combinações possíveis: alta autoestima/alta autoconsciência; baixa autoestima/alta autoconsciência; alta autoestima/baixa autoconsciência; ou baixa autoestima/baixa autoconsciência.

Após receberem feedback, os participantes são convidados a ver inúmeros conjuntos de olhos e identificar a emoção adequada que está sendo expressa. Neste caso, a variável dependente é a precisão da decodificação da comunicação não verbal.

Devido à complexidade do projeto, várias hipóteses são geradas. As principais hipóteses de efeito — aquelas que se concentram no efeito de uma única variável independente — são de que aqueles nos altos níveis de cada condição serão juízes mais precisos de expressões oculares do que aqueles nos grupos de baixo nível.

Em contraste, a hipótese de interação — aquela que prevê que uma variável independente altera a influência de outra na variável dependente — é que o impacto da autoestima na capacidade de detectar com precisão a comunicação não verbal será aprimorado para aqueles que experimentam alta autoconsciência, mas reduzido para aqueles que experimentam baixa autoconsciência.

Antes de o participante chegar, organize aleatoriamente pacotes com cada uma das quatro combinações de condições para garantir que as atribuições do grupo sejam inteiramente baseadas no acaso.

Para começar o experimento, conheça o participante do laboratório. Fornecer-lhes consentimento informado, uma breve descrição da pesquisa, o sentido do procedimento, os potenciais riscos e benefícios de participar e o direito de retirada a qualquer momento.

Dependendo da condição de autoconsciência atribuída, instrua o participante a sentar-se em frente a um espelho unidirecional, com cortinas abertas e seu reflexo visível ou fechado para evitar a autorreflexão, para fazer um teste.

Em seguida, dê a cada participante uma folha com 50 espaços e peça-lhes para listar o maior número de países da Europa que puderem nos próximos 2 minutos.

Depois de indicar ao participante que você está analisando seus resultados em comparação com os participantes anteriores, forneça feedback a eles em uma folha de papel com base em sua condição atribuída aleatoriamente.

Em seguida, sente-se o participante em frente a um computador para fazer outro teste, que pede ao participante que discerna expressões faciais baseadas em imagens oculares ambíguas.

Para concluir o experimento, os participantes do debrief, dizendo-lhes a natureza do estudo, bem como por que o verdadeiro propósito do estudo não poderia ser revelado de antemão.

Para analisar como a autoestima e a autoconsciência influenciam a capacidade de decifrar expressões não verbais, média das pontuações do teste de interpretação ocular em cada grupo e traçar os meios por condições.

Para determinar se foram encontradas diferenças de grupo, realize um ANOVA bidirecional para revelar quaisquer efeitos principais ou de interação. Neste caso, o efeito na autoconsciência depende do nível de autoestima.

Ao contrário do padrão hipótese, observe que os participantes com alta autoconsciência e baixa autoestima foram mais precisos na decifração de expressões não verbais. No entanto, quando expostos à baixa autoconsciência, os participantes eram mais precisos quando tinham alta autoestima.

Agora que você está familiarizado com como projetar e realizar um experimento fatorial de dois por dois, vamos dar uma olhada em alguns outros exemplos deste design.

Em um estudo, a potencialização do reflexo do susto foi medida durante uma baixa ou alta probabilidade de receber um choque elétrico.

Outra variável independente, como a administração de álcool ou placebo, permite a investigação sobre como o nível de choque e o álcool influenciam a resposta do susto.

Em outro exemplo, considere como diferentes níveis de estresse poderiam interagir com o tipo de exercício realizado. Para testar todas essas condições simultaneamente, é necessário um projeto fatorial de dois por dois.

Talvez em outra situação, um pesquisador esteja interessado em como os alunos se comportam em uma tela versus uma prova escrita, em que o gênero dos participantes pode influenciar o desempenho. Mais uma vez, um projeto fatorial de dois por dois é necessário para o exame simultâneo.

Você acabou de assistir a introdução de JoVE ao design experimental fatorial.

Agora você deve ter uma boa compreensão de como projetar e conduzir um experimento fatorial dois por dois, bem como como analisar estatisticamente os resultados comuns a esses estudos. Você também foi introduzido a vários exemplos onde o uso de um design fatorial de dois por dois é benéfico.

Obrigado por assistir!

Results

Após a coleta de dados de 136 pessoas, foi realizada uma análise bidirecional de variância (ANOVA) para testar os dois principais efeitos e interações. Como mostrado na Figura 1, ao contrário do padrão de hipótese, quando os participantes tinham alta autoconsciência, eram mais precisos quando tinham baixa autoestima; no entanto, quando eles tinham baixa autoconsciência, eles eram mais precisos quando tinham alta autoestima.

Além de sua influência na decifração do significado aos olhos de uma pessoa, uma maior autoconsciência pode levar aqueles com baixa autoestima a experimentar emoções mais negativas, como se sentir deprimido.

Se os pesquisadores podem identificar fatores que causam maior precisão na compreensão da comunicação não verbal, é possível que os indivíduos possam aprender a ler melhor os sinais não verbais dos outros. Pense em todos os contextos em que ser capaz de entender com precisão as expressões de uma pessoa ajudaria. Trabalhar em vendas, praticar esportes, entrevistar candidatos a emprego, e ir a encontros. Realmente, a comunicação não verbal está em toda parte e descobrir maneiras de lê-la com mais precisão só pode ajudar.

Figure 1
Figura 1. Comunicação não verbal decifrando pela autoestima e autoconsciência. Mostrados são as pontuações médias em todas as condições.

Applications and Summary

Um desenho fatorial é comumente usado em experimentos de psicologia. Este design é benéfico para uma variedade de tópicos, que vão desde influências farmacológicas sobre as respostas ao medo até as interações de diferentes níveis de estresse e tipos de exercício.

References

  1. Wicklund, R. A., & Duval, T. S. Opinion change and performance facilitation as a result of objective self-awareness. Journal of Experimental Social Psychology. 7, 319-342 (1971).
  2. Baron-Cohen, S., Wheelwright, S., Hill, J., Raste, Y., & Plumb, I. The 'Reading the mind in the eyes' Test revised version: A study with normal adults, and adults with Asperger syndrome or high-functioning autism. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 42 (2), 241-251. doi:10.1111/1469-7610.00715 (2001).

Transcript

A factorial design is used when researchers need to manipulate two or more independent variables and measure the effects on a single dependent variable in the same study.

For example, if researchers wanted to know why some people are better at reading another person’s facial expressions, they would have to examine multiple factors that could influence such ability.

Rather than test many potential influences one experiment at a time, a factorial design allows the simultaneous examination of several variables within one experiment. Such design requires fewer participants, and reveals whether the various causes interact in a special way to affect the outcome.

This video demonstrates how to design and conduct a simple factorial experiment to explore how self-awareness and self-esteem may influence the ability to decipher nonverbal signals, as well as how to analyze the results and examine additional cases that use this design.

In this experiment, a two-by-two factorial design is used, consisting of two independent variables—self-awareness and self-esteem—with two levels, high and low.

To manipulate self-awareness—how conscious an individual is about their own thoughts and feelings—participants complete a geography quiz in front of a mirror in the high self-awareness group, or in the absence of a mirror for the low self-awareness group.

To simultaneously manipulate self-esteem—a person’s positive or negative evaluation of who they are as a person—participants are provided with false-feedback on the geography quiz.

Those in the high self-esteem group are told that they scored in the top 10%, with superior and above average performance, while those in the low self-esteem group learn that they scored in the bottom 50%, performing inferior and below average.

Thus, note that participants are subjected to one of four possible combinations: high self-esteem/high self-awareness; low self-esteem/high self-awareness; high self-esteem/low self-awareness; or low self-esteem/low self-awareness.

After receiving feedback, participants are asked to view numerous sets of eyes and identify the proper emotion being expressed. In this case, the dependent variable is the accuracy of decoding the nonverbal communication.

Because of the design complexity, several hypotheses are generated. The main effect hypotheses—those that focus on the effect of a single independent variable—are that those in the high levels of each condition will be more accurate judges of eye expressions than those in the low level groups.

In contrast, the interaction hypothesis—one that predicts an independent variable changes another’s influence on the dependent variable—is that the impact of self-esteem on the ability to accurately detect nonverbal communication will be enhanced for those who experience high self-awareness, but reduced for those who experience low self-awareness.

Before the participant arrives, randomly organize packets with each of the four combinations of conditions to ensure that group assignments are entirely based on chance.

To begin the experiment, meet the participant in the lab. Provide them with informed consent, a brief description of the research, sense of the procedure, the potential risks and benefits of participating, and the right to withdrawal at any time.

Depending on the assigned self-awareness condition, instruct the participant to sit in front of a one-way mirror, with blinds open and their reflection visible or closed to prevent self-reflection, to take a quiz.

Next, give each participant a sheet with 50 spaces on it and ask them to list as many countries in Europe as they can in the next 2 min.

After indicating to the participant that you are analyzing their results compared to past participants, provide feedback to them on a sheet of paper based on their randomly assigned condition.

Then, sit the participant in front of a computer to take another quiz, which asks the participant to discern facial expressions based on ambiguous eye images.

To conclude the experiment, debrief participants by telling them the nature of the study, as well as why the true purpose of the study could not be revealed beforehand.

To analyze how self-esteem and self-awareness influence the ability to decipher nonverbal expressions, average the eye interpretation quiz scores in each group and plot the means by conditions.

To determine if group differences were found, perform a two-way ANOVA to reveal any main or interaction effects. In this case, the effect on self-awareness depends on the level of self-esteem.

Contrary to the hypothesized pattern, notice that participants with high self-awareness and low self-esteem were more accurate at deciphering nonverbal expressions. However, when exposed to low self-awareness, participants were more accurate when they had high self-esteem.

Now that you are familiar with how to design and perform a two-by-two factorial experiment, let’s take a look at some other examples of this design.

In one study, potentiation of the startle reflex was measured during a low or high probability of receiving an electric shock.

Another independent variable, such as the administration of alcohol or placebo, allows for the investigation into how shock level and alcohol influence the startle response.

In another example, consider how different levels of stress could interact with the type of exercise performed. To test all of these conditions simultaneously, a two-by-two factorial design is required.

Perhaps in another situation, a researcher is interested in how students perform on an on-screen versus a written test, whereby participants’ gender may influence performance. Once again, a two-by-two factorial design is necessary for simultaneous examination.

You’ve just watched JoVE’s introduction to factorial experimental design.

Now you should have a good understanding of how to design and conduct a two-by-two factorial experiment, as well as how to statistically analyze the results common to these studies. You’ve also been introduced to several examples where the use of a two-by-two factorial design is beneficial.

Thanks for watching!