CONCEPTOS BASICOS EN DISEÑOS FACTORIALES Se llaman Diseños Factoriales a aquellos experimentos en los que se estudia simultáneamente dos o más factores, y donde los tratamientos se forman por la combinación de los diferentes niveles de cada uno de los factores.
Los Diseños factoriales en si no constituyen un diseño experimental si no que ellos deben ser llevados en cualquiera de los diseños tal como D.C.A. ; D.B.C.A.; D.C.L.
Los Diseños factoriales se emplean en todos los campos de la investigación, son muy útiles en investigaciones exploratorias en las que poco se sabe acerca de muchos factores.
VENTAJAS:
1. Requieren relativamente pocos experimentos elementales para cada factor, y permiten explorar factores que pueden indicar tendencias y así determinar una dirección prometedora para experimentos futuros.
2. Si existe interacción entre los factores estudiados permite medirla .
3. Cuando el número de factores (variables) suelen ser importantes para estudiar todas las variables, los diseños factoriales fraccionados permiten estudiarlas a todas para estudiarlas superficialmente en lugar de hacer experimentos mas pequeños que pueden no incluir las variables importantes.
4. Estos diseños y sus correspondientes fraccionados pueden ser utilizados en bloques para construir diseños de un grado de complejidad que se ajuste a las necesidades del problema.
5. La interpretación de las observaciones producidas por estos diseños se puede realizar en gran parte a base de sentido común y aritmética elemental.
DESVENTAJA:
1.- Se requiere un mayor número de unidades experimentales que los experimentos simples y por lo tanto se tendrá un mayor costo y trabajo en la ejecución del experimento.
2.- Como en los experimentos factoriales c/u de los niveles de un factor se combinan con los niveles de los otros factores; a fin de que exista un balance en el análisis estadístico se tendrá que algunas de las combinaciones no tiene interés práctico pero deben incluirse para mantener el balance.
3.- El análisis estadístico es más complicado que en los experimentos simples y la interpretación de lso resultados se hace más difícil a medida de que aumenta el número de factores y niveles por factor en el experimento.
CONCEPTOS GENERALES:
FACTOR.- Es un conjunto de tratamientos de una misma clase o característica. Ejemplo: tipos de riego, dosis de fertilización, variedades de cultivo, manejo de crianzas, etc.
FACTORIAL.- Es una combinación de factores para formar tratamientos.
NIVELES DE UN FACTOR.- Son los diferentes tratamientos que pertenecen a un determinado factor. Se acostumbra simbolizar algún elemento “i” por la letra minuscula que representa al factor y el valor del respectivo subindice.
Ejemplo: Tipos de riego: Secano Goteo Aspersión Niveles: a0 a1 a2
TIPOS DE FACTORES:
1.- Factores Cuantitativos.
2.- Factores Cualitativos.
1.- FACTORES CUANTITATIVOS.- Son aquellos factores cuyos niveles son cantidades numéricas.
Ejemplo:
Factor A : Dosis de fertilización
Niveles : 10 Kg/Ha (ao), 20Kg/Ha (a1), 30Kg/Ha (a2).
2.- FACTORES CUALITATIVOS.- Son aquellos factores cuyos niveles son procedimientos o cualidades.
Ejemplo:
Factor A: Variedades de cultivo
Niveles : Variedad 1, Variedad 2.
Ejemplo de un diseño complejo o factorial:
Hipótesis: Las personas que son distraídas, frente a las que no lo son, aguantan más el dolor. (Meter la mano en agua helada).
Tenemos 2 v. independientes que tienen dos niveles:
• Distracción (se consigue mediante la lectura de un cuento).- Con cuento (distracción) y - Sin cuento ( sin distracción).
• Sexo del investigador:- Hombre.- Mujer.
Se forman dos grupos: uno experimental y otro de control.
Y se plantea realizar una estrategia distractiva: leer un cuento mientras se realiza la prueba.
Diseño del experimento: 2 grupos, uno con distracción y al otro sin distracción (no lectura del cuento), y mido el tiempo que aguanta cada uno con la mano sumergida en agua helada.
La investigadora pensó que ella misma podía ser un elemento de distracción y entonces añadió una variable de confusión que era el “atractivo” de la propia investigadora, pasando el estudio a ser de dos variables y por lo tanto se necesitaban cuatro grupos.
Las dos variables tenían efecto sobre el dolor, tanto con el entretenimiento como con la presencia del investigador.
No hubo efecto combinado de potenciación entre las variables.
