1. Введение в тему/исследовательский вопрос
2. Ключевые переменные
3. Исследовательские гипотезы
4. Определение переменных
5. Установка условий

Таблица 1. Факторный дизайн. Показаны возможные комбинации факторов для конструкции 2 x 2.
6. Измерение зависимой переменной (точность в декодировании невербальной коммуникации)
7. Проведение исследования
Источник: Лаборатории Гэри Левандовски, Дэйва Строметца и Натали Чиарокко — Университет Монмута
Факторный дизайн — это распространенный тип эксперимен…
1. Введение в тему/исследовательский вопрос
2. Ключевые переменные
3. Исследовательские гипотезы
4. Определение переменных
5. Установка условий

Таблица 1. Факторный дизайн. Показаны возможные комбинации факторов для конструкции 2 x 2.
6. Измерение зависимой переменной (точность в декодировании невербальной коммуникации)
7. Проведение исследования
Факторный дизайн используется, когда исследователям необходимо манипулировать двумя или более независимыми переменными и измерить влияние на одну зависимую переменную в одном и том же исследовании.
Например, если бы исследователи хотели узнать, почему некоторые люди лучше читают выражения лица другого человека, им пришлось бы изучить множество факторов, которые могут повлиять на такую способность.
Вместо того, чтобы проверять множество потенциальных влияний в одном эксперименте за раз, факторный дизайн позволяет одновременно исследовать несколько переменных в рамках одного эксперимента. Такой дизайн требует меньшего числа участников и показывает, взаимодействуют ли различные причины особым образом, чтобы повлиять на результат.
В этом видео показано, как спланировать и провести простой факторный эксперимент, чтобы изучить, как самосознание и самооценка могут влиять на способность расшифровывать невербальные сигналы, а также как проанализировать результаты и изучить дополнительные случаи, в которых используется этот дизайн.
В этом эксперименте используется факторный дизайн «два на два», состоящий из двух независимых переменных – самосознания и самооценки – с двумя уровнями: высоким и низким.
Чтобы манипулировать самосознанием, насколько человек осознает свои собственные мысли и чувства, участники решают викторину по географии перед зеркалом в группе с высоким уровнем самосознания или в группе с низким уровнем самосознания при отсутствии зеркала.
Чтобы одновременно манипулировать самооценкой – положительной или отрицательной оценкой человеком того, кем он является как личность – участникам предоставляется ложная обратная связь по географическому тесту.
Тем, кто находится в группе с высокой самооценкой, говорят, что они набрали 10% лучших и выше средней, в то время как те, кто находится в группе с низкой самооценкой, узнают, что они набрали меньше и ниже среднего.
Таким образом, обратите внимание, что участники подвергаются одной из четырех возможных комбинаций: высокая самооценка/высокое самосознание; низкая самооценка/повышенное самосознание; высокая самооценка/низкое самосознание; или низкая самооценка/низкое самосознание.
После получения обратной связи участников просят рассмотреть многочисленные пары глаз и определить, какая эмоция должна быть выражена. В данном случае зависимой переменной является точность декодирования невербальной коммуникации.
Из-за сложности конструкции генерируется несколько гипотез. Основные гипотезы эффекта — те, которые сосредоточены на эффекте одной независимой переменной — заключаются в том, что люди с высокими уровнями каждого состояния будут более точными судьями выражения глаз, чем те, кто находится в группах с низким уровнем.
В противоположность этому, гипотеза взаимодействия, которая предсказывает независимую переменную, изменяет влияние другой переменной на зависимую переменную, заключается в том, что влияние самооценки на способность точно обнаруживать невербальную коммуникацию будет усилено у тех, кто испытывает высокое самосознание, но снижено у тех, кто испытывает низкое самосознание.
До прибытия участника случайным образом организуйте пакеты с каждой из четырех комбинаций условий, чтобы гарантировать, что групповые задания полностью основаны на случайности.
Чтобы начать эксперимент, познакомьтесь с участником в лаборатории. Предоставьте им информированное согласие, краткое описание исследования, смысл процедуры, потенциальные риски и преимущества участия, а также право на отказ от участия в любое время.
В зависимости от назначенного условия самосознания попросите участника сесть перед односторонним зеркалом с открытыми жалюзи и видимым или закрытым их отражением, чтобы предотвратить самоотражение, чтобы пройти викторину.
Затем дайте каждому участнику лист с 50 местами на нем и попросите его перечислить как можно больше стран в Европе в течение следующих 2 минут.
Указав участнику, что вы анализируете его результаты по сравнению с прошлыми участниками, предоставьте ему обратную связь на листе бумаги на основе их случайно назначенного состояния.
Затем усадите участника перед компьютером, чтобы он прошел еще одну викторину, в которой его просят различить выражения лица, основанные на неоднозначных изображениях глаз.
Чтобы завершить эксперимент, расскажите участникам о характере исследования, а также о том, почему истинная цель исследования не может быть раскрыта заранее.
Чтобы проанализировать, как самооценка и самосознание влияют на способность расшифровывать невербальные выражения, усредните баллы викторины по интерпретации глаз в каждой группе и нанесите на карту средства по условиям.
Чтобы определить, были ли обнаружены групповые различия, выполните двусторонний ANOVA, чтобы выявить любые основные эффекты или эффекты взаимодействия. В этом случае влияние на самосознание зависит от уровня самооценки.
В отличие от предполагаемой закономерности, обратите внимание, что участники с высоким уровнем самосознания и низкой самооценкой были более точны в расшифровке невербальных выражений. Однако, когда участники подвергались воздействию низкого уровня самосознания, они были более точными, когда у них была высокая самооценка.
Теперь, когда вы знакомы с тем, как планировать и проводить факториальный эксперимент два на два, давайте рассмотрим некоторые другие примеры этого дизайна.
В одном исследовании потенцирование рефлекса испуга измерялось при низкой или высокой вероятности получения удара током.
Другая независимая переменная, такая как прием алкоголя или плацебо, позволяет исследовать, как уровень шока и алкоголь влияют на реакцию испуга.
В другом примере рассмотрим, как различные уровни стресса могут взаимодействовать с типом выполняемых упражнений. Чтобы проверить все эти условия одновременно, требуется факторный дизайн два на два.
Возможно, в другой ситуации исследователя интересует, как студенты справляются с тестом на экране по сравнению с письменным тестом, в результате чего участники? Пол может влиять на производительность. Опять же, факторный дизайн два на два необходим для одновременного исследования.
Вы только что посмотрели введение JoVE в факторный экспериментальный дизайн.
Теперь у вас должно быть хорошее понимание того, как планировать и проводить факторный эксперимент два на два, а также как статистически анализировать результаты, общие для этих исследований. Вы также познакомились с несколькими примерами, в которых использование факториального дизайна два на два является полезным.
Спасибо за просмотр!?
View the full transcript and gain access to JoVE Science Education videos
Q1: What is a factorial design and why would researchers use it?
A factorial design allows researchers to manipulate two or more independent variables and measure their effects on a single dependent variable within one study. Rather than testing potential influences one experiment at a time, this approach examines several variables simultaneously, requiring fewer participants while revealing whether different causes interact to affect outcomes.
Q2: How does a 2x2 factorial design work in practice?
A 2x2 factorial design uses two independent variables, each with two levels, creating four possible condition combinations. In the nonverbal signal study, self-awareness (high/low) and self-esteem (high/low) were manipulated through a mirror and false feedback. Participants experienced one of four combinations, allowing simultaneous examination of both variables' effects on emotion decoding accuracy.
Q3: What is the difference between main effects and interaction effects in factorial designs?
Main effects focus on how a single independent variable influences the dependent variable, while interaction effects examine whether one independent variable changes another's influence on the outcome. In the study, the main effect hypothesis predicted high self-awareness and high self-esteem would improve emotion detection, whereas the interaction hypothesis predicted self-esteem's impact would depend on self-awareness levels.
Q4: How do researchers manipulate independent variables in a factorial experiment?
Researchers use specific techniques to create different levels of each independent variable. Self-awareness was manipulated by having participants complete a quiz with or without a visible mirror. Self-esteem was manipulated through false feedback, telling participants they scored in the top 10% or bottom 50% on a geography quiz, creating distinct high and low conditions.
Q5: What statistical test analyzes results from a factorial experiment?
A two-way ANOVA (analysis of variance) reveals main effects and interaction effects in factorial designs. This test determines whether group differences exist and whether the effect of one independent variable depends on the level of another. In the study, the two-way ANOVA showed that self-awareness effects on emotion detection varied based on self-esteem levels.
Q6: Why is random assignment important when organizing factorial experiment conditions?
Random assignment ensures that group assignments are based entirely on chance, eliminating selection bias and strengthening causal conclusions. Before participants arrive, researchers randomly organize packets containing each of the four condition combinations, guaranteeing that participant characteristics do not systematically influence which condition they receive.
Q7: What are some real-world applications of factorial design beyond studying nonverbal communication?
Factorial designs apply across diverse research questions. Researchers use them to examine how shock probability and alcohol administration influence startle responses, how stress levels interact with exercise types to affect outcomes, and whether test format (on-screen versus written) and gender influence student performance. This design enables simultaneous investigation of multiple factors in complex real-world scenarios.
Главы в этом видео
0:00
Overview
1:10
Experimental Design
3:13
Running the Experiment
4:36
Representative Results
5:22
Applications
6:25
Summary