Diseño factorial

1.9: Diseño factorial

El análisis factorial es un diseño experimental que aplica procedimientos estadísticos de análisis de la varianza (ANOVA) para examinar un cambio en una variable dependiente debido a más de una variable independiente, también conocida como factores. Se puede razonar que los cambios en la productividad de los trabajadores, por ejemplo, están influidos por el salario y otras condiciones, como el nivel de cualificación. Una forma de probar esta hipótesis es categorizar el salario en tres niveles (bajo, moderado y alto) y los conjuntos de habilidades en dos niveles (nivel de entrada vs. experiencia).

Nombrar

Este enfoque científico se designa una etiqueta que subraya el número de factores o el número de condiciones probadas para cada variable independiente. El experimento de ejemplo anterior se describiría como un ANOVA factorial de dos vías, porque implica dos variables independientes. Con respecto al número de niveles considerados para el salario (bajo, moderado y alto) y los conjuntos de habilidades (nivel de entrada y experiencia), este mismo experimento también se designa como un diseño de 3 por 2, formalmente escrito como un ANOVA factorial de 3 x 2. Cabe destacar que el cálculo del producto de 3 y 2 significa que hay un total de 6 combinaciones de condiciones experimentales observadas.

Ventajas de la investigación

Observar los efectos de al menos dos variables independientes es un enfoque más práctico y económico. Esto evita la necesidad de gastar tiempo y recursos en experimentos separados. Además, la recopilación de datos para diferentes combinaciones de condiciones permite a los investigadores realizar una variedad de evaluaciones, incluidos los efectos principales y de interacción.

Ciertas preguntas de investigación pueden requerir la comprensión de cómo cada factor puede impactar independientemente en una variable dependiente. Por ejemplo, los cambios observados en las puntuaciones de productividad de los trabajadores debidos al salario se separan de los debidos al nivel de cualificación, para ayudar a determinar los efectos principales de cada uno. Los resultados podrían revelar que la alta productividad encontrada en los empleados de nivel inicial puede aplicarse o no a los que tienen más experiencia. Del mismo modo, la baja productividad que se puede encontrar en los empleados con salarios bajos puede o no ser evidente con el aumento de los salarios. La capacidad de reconocer si los resultados pueden generalizarse a diferentes circunstancias o características de los grupos sirve, por tanto, como otra ventaja para este tipo de diseño.

Un efecto de interacción se produce cuando la influencia de una variable independiente sobre una determinada variable dependiente depende del nivel de otros factores que se examinan. Por ejemplo, podría descubrirse que el impacto del salario en la productividad de los trabajadores puede ser más pronunciado en el caso de los empleados principiantes que en el de los experimentados. Este tipo de análisis permite a los investigadores obtener una visión más profunda de los patrones que pueden surgir en el conjunto de datos.

Implicaciones del análisis factorial

Debido a su flexibilidad y practicidad, el análisis factorial sigue siendo uno de los diseños experimentales más utilizados en todas las disciplinas. Un estudio reciente, por ejemplo, investigó si el comportamiento del consumidor puede depender de si el producto es utilitario o hedónico. Además del tipo de producto, los investigadores también incluyeron la imagen del producto (primer plano frente a plano general) como un factor potencial que influía en las decisiones de compra. Estos investigadores examinaron además si el tipo de técnica persuasiva, como la apelación racional o emocional, tendría un impacto (Kim, Lee, & Choi, 2019). Los productos hedónicos tendían a obtener actitudes más favorables cuando una imagen amplia iba acompañada de anuncios que inducían emociones. Se observaron hallazgos inversos para los productos utilitarios en este ANOVA factorial 2 x 2 x 2, también conocido como ANOVA de tres vías.