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Cap. 16 – Pereda Marin
Diseños factoriales:
Siempre suele haber más de una variable actuando aislada o conjuntamente sobre el organismo p/dar lugar a
dicha conducta.
Los diseños factoriales estudian los efectos de 2 o más factores sobre la conducta de los sujetos. Se manipula
más de un factor y se estudian sus efectos sobre más de un criterio.
Permiten:
 Comprobar los efectos de 2 o más factores sobre el fenómeno q se está estudiando, sobre el criterio.
 Saber si dichos factores interactúan e/sí a la hora de influir sobre el fenómeno q se estudia.
 Evaluar los posibles efectos de la interacción de los distintos factores sobre el criterio.
 Q el experimentador prediga lo que ocurriría cuando actuasen 2 o más factores combinadamente
sobre una conducta.
Son más válidos q los experimentos univariados, ya q la estimación q se hace sobre los efectos de los
factores cuando el factor considerado está en contacto con un más amplio n° de variables relevantes, tal y
como ocurre en la vida real, mientras q en los experimentos univariados una parte de las variables relevantes
se mantienen constantes mientras el resto se aleatorizan.
Definición de factor:


Sist. de clasificación de condiciones experimentales.
Variable q se manipula p/comprobar sus efectos sobre una conducta determinada: el criterio.
Clasificación de los factores:
1. En función de q impliquen o no el concepto de magnitud:
a) Factores cualitativos: permiten establecer categorías, pero no ordenarlas en función de su magnitud.
Ejem.:
o Distintos métodos de enseñanza
o Instrucciones dadas a un sujeto
o Sexo.
b) Factores ordinales: permiten establecer una relación de orden e/ sus categorías.
Ejem.:
o Puesto ocupado en una posición
o Puesto ocupado en una carrera
o Nivel jerárquico en el organigrama de una empresa.
c) Factores cuantitativos:
Permiten: - Establecer una serie de categorías en función de su magnitud y q alcanzan los
niveles de medida de intervalos o de razón.
Ejem.:
o Dosis de una droga
o Nivel de ingresos
o Nº de repeticiones de un determinado estímulo.
- Establecer diferencias existentes y un orden e/las categorías.
Ejem.:
o Q la dosis a1 es diferente a la dosis a2
o Q la dosis a1 es menor q la dosis a2
o Q hay una diferencia de 10mg e/la dosis a1 y la a2.
2. En función del nivel de manipulación:
a) Factores de clasificación: Integran características q ya posee el sujeto y sólo permiten establecer
grupos de
sujetos con niveles diferentes de los mismos. No es posible la manipulación intencional.
Ejem.:
o Sexo de los sujetos
o Nivel cultural de los sujetos
o Edad de los sujetos
Cuando un investigador introduce en su investigación uno o varios de estos factores, no se puede
afirmar
estrictamente q la investigación sea experimental, pues no va a tener libertad para poder asignar
aleatoriamente
los sujetos a los grupos experimentales, sino q vendrán asignados a los mismos en función del valor
q ya posean
los sujetos de dicho factor; el nivel sería cuasiexperimental.
b) Factores experimentales: Son los factores que están bajo control absoluto del experimentador.
Permiten una
manipulación intencional x parte del experimentador, su asignación libre y aleatoria a las unidades
experimentales, a los sujetos. Son los efectos producidos x estos factores los q se intentan estudiar
en las
investigaciones experimentales.
Ejem.:
o Las instrucciones dadas a los sujetos.
o Las dosis de droga aplicadas a los sujetos.
3. En función del procedimiento seguido p/elegir los niveles de los factores:
Hay 2 formas posibles:


Aleatoriamente a partir del infinito nº posible de niveles de factor.
Seleccionar aquellos q merecen ser estudiados en función del fenómeno q investiga
(selección arbitraria).
Según el criterio q se siga se puede distinguir e/:
 Factores al azar: sus niveles son elegidos aleatoriamente x el
investigador.
 Factores fijos: sus niveles son elegidos siguiendo criterios
específicos de los experimentadores, o bien se han utilizado
todos los posibles niveles q puede adoptar el factor (criterio
arbitrario).
Niveles de un factor:
Son los valores elegidos por el experimentador para su experimento.
Ejem.:
o Un diseño 2x2 o 22 es un diseño factorial con 2 factores y 2 niveles en c/u de ellos.
o Un diseño 2x3 es un diseño factorial con 2 factores; el 1º con 2 niveles y el 2º con 3.
o Un diseño 3x3x3 o 33 es un diseño factorial con 3 factores y 3 niveles x factor.
o Un diseño 4x3x2 es un diseño factorial con 3 factores; el 1º con 4 niveles, el 2º con 3 y el 3º con 2.
A medida q aumenta el nº de niveles de los factores aumenta rápidamente el nº de tratamientos
experimentales y, como consec., el nº de grupos experimentales necesarios y la complejidad del trabajo del
experimentador.
Ejem.:
o Un diseño 2x2 tendrá 4 tratamientos.
o Un diseño 2x3 tendrá 6 tratamientos.
o Un diseño 33 tendrá 27 tratamientos.
o Un diseño 4x3x2 tendrá 24 tratamientos.
Un criterio de distinción e/los diseños factoriales son las dimensiones del diseño, q vienen determinadas x el
nº de factores q se deseen probar, así como x el nº de niveles utilizados en c/factor; es decir, x el nº de
tratamientos de q consta el experimento.
Tratamiento experimental:
Determinada condición de niveles de los factores q se quieren estudiar.
Ejem.: Se quieren probar los efectos del factor A sobre un determinado fenómeno Y, y se eligen 2 niveles a1 y
a2 de ese factor. Asimismo, se quieren estudiar los efectos del factor B sobre el mismo fenómeno Y,
interesando igualmente conocer los efectos de la posible interacción e/los citados factores A y B. Se eligen los
niveles b1 y b2 del 2º factor. Posibles combinaciones: a1b1; a1b2; a2b1; a2b2. Estos serían los tratamientos
experimentales (4) de q constaría el experimento. A continuación, a un grupo de sujetos se le asigna
aleatoriamente el tratamiento a1b1, a otro el tratamiento a1b2, a un 3º grupo el tratamiento a2b1, y a un 4º grupo
el tratamiento a2b2.
a1
a2
b1
a1b1
a2b1
b2
a1b2
a2b2
El nº de tratamientos experimentales viene determinado x el nº de factores q se utilizan y x el nº de niveles q
adopta c/factor. Así, en un diseño factorial 4x4 habría 16 tratamientos.
No se suelen emplear diseños factoriales con más de 4 factores.
No es necesario q c/tratamiento experimental haya el mismo nº de sujetos, aunque sí conveniente p/simplificar
el análisis estadístico, y p/asegurar la efectividad del control experimental q proporciona el azar.
Clasificación de los diseños factoriales:
a) Según el tipo de situación experimental en q se prueban los efectos de los factores hay 3 tipos de
diseños:
o Diseños factoriales con medidas independientes: Son aquellos en q los efectos de c/tratamiento
experimental son probados en un grupo diferente de sujetos (c/grupo de sujetos pasa x un
mismo tratamiento experimental). Corresponde a la situación experimental de tipo I. El nº de
grupos experimentales sería el mismo q el de tratamientos.
Así:

En un diseño 2x2 con medidas independientes habría 4 tratamientos y 4 grupos
experimentales.
 En un diseño 3x2 con medidas independientes habría 6 tratamientos y 6 grupos
experimentales.
o Diseños factoriales con medidas repetidas: Son aquellos en los q un mismo grupo de sujetos
son sometidos a todos los tratamientos experimentales. Corresponde a la situación
experimental de tipo II y en el mismo habría sólo un grupo experimental, aunque seguiría
manteniéndose el nº de tratamientos dados x los factores y los niveles de diseño.
Así:
 En un diseño 2x2 con medidas repetidas habría 4 tratamientos y un solo grupo
experimental.
 En un diseño 3x2 con medidas repetidas habría 6 tratamientos y un grupo experimental.
o
Diseños factoriales con medidas repetidas en algunos factores: Son aquellos en los que uno o
varios factores son probados en una situación de medidas independientes, mientras q otro u
otros factores son probados en una situación de medidas repetidas. Correspondería a la
situación experimental de tipo III y en los mismos hay tantos grupos experimentales como
correspondiesen a los factores estudiados con medidas independientes y tantos tratamientos
como correspondiesen a las dimensiones del diseño.
Así:
 En un diseño 2x2, con medidas repetidas en B, hay 4 tratamientos y 2 grupos
experimentales.
 En un diseño 2x3x4, con medidas repetidas en C hay 24 tratamientos y 6 grupos
experimentales.
 En un diseño 2x3x4 con medidas repetidas en B y en C, hay 24 tratamientos y 2 grupos
experimentales.
b) Según el criterio de selección utilizado p/elegir los niveles de los factores hay 3 tipos de diseño:
o Modelo fijo: Solo utilizan factores fijos. Es cuando los niveles de los distintos factores
incluidos en el experimento agotan, en c/caso, el nº total de posibles niveles q pueden
adoptar esos factores; o cuando la selección de los niveles de los factores se hace de forma
sistemática, sin seguir procedimiento aleatorio.
Ejem.: Manipulación de 2 factores: una determinada droga (A) y una serie de materiales (B)
p/investigar su influencia sobre la memoria de los sujetos. Si el investigador hace adoptar,
arbitrariamente, a la droga 3 niveles (a1;a2;a3) y a los materiales 2 (b1; b2), tmb de forma
arbitraria, el diseño empleado será un diseño factorial 3x2 modelo fijo.
o
Modelo al azar: Utilizan factores al azar. Es cuando el investigador ha elegido los niveles de
todos sus factores siguiendo un criterio totalmente aleatorio.
Ejem.: El investigador desea conocer los efectos q el tipo de colegio (A) y el profesor (B)
tienen sobre el aprendizaje de las matemáticas x alumnos de EGB. P/hacerlo elige una
muestra aleatoria de profesores de matemáticas. Llega así a disponer de 5 colegios
(a1;a2;a3; a4;a5) y de 10 profesores (b1; b2; b3; b4; b5; b6; b7; b8; b9; b10), tratamientos elegidos x él
arbitrariamente de e/todos los posibles. El diseño empleado en este caso sería un diseño
factorial 5x10 modelo al azar.
o
Modelo mixto: Utilizan factores fijos y factores al azar. Los niveles de algunos de los
factores han sido elegidos al azar, mientras q los niveles de otros han sido elegidos
arbitrariamente o han agotado todos los niveles posibles q podía adoptar el factor.
Ejem.: Se desean conocer los efectos q el hospital (A) y el tipo de tratamiento empleado (B)
tienen sobre la recuperación de los pacientes q sufren un determinado trastorno psicológico.
P/llevar a cabo la investigación elige al azar un grupo de 4 hospitales (a1;a2;a3; a4) y estudia
los efectos de 3 tipos de tratamientos en c/u de ellos (b1; b2; b3), tratamientos elegidos x él
arbitrariamente de e/todos los posibles. El diseño empleado en este caso sería un diseño
factorial 4x3 modelo mixto.