DISEÑO FACTORIAL O EXPERIMENTO FACTORIAL (DF)
assedes11 assEnsayo18 de Junio de 2018
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DISEÑO FACTORIAL O EXPERIMENTO FACTORIAL (DF).
También llamado DF completamente aleatorio.
Cuando un experimentador desea conocer algunas causas o factores que influyen sobre
una variable de respuesta, es común que se utilice un DF para el estudio.
Con mucha frecuencia los factores son asociados a fuentes de variación.
Un factor es una clase de tratamiento y en un experimento factorial un factor puede
sustituir diversos tratamientos.
Por ejemplo, si una dieta es considerada como un factor en un experimento, entonces
pueden ser usadas varias dietas en ese mismo factor. De la misma forma, si un factor es
la temperatura, se pueden usar distintas temperaturas en el experimento.
Los factores son abreviados utilizando letras mayúsculas.
Los diversos tratamientos dentro de un factor se llaman niveles del factor. En los
ejemplos anteriores los factores son dieta y temperatura y sus niveles podrían ser:
En este ejemplo sería el factor dieta con tres niveles, a, b y c.
a) Testigo
Dieta b) Testigo + 10% metionina
c) Testigo + 15% metionina
El factor temperatura podría tener 5 niveles:
a) 20º C
b) 23º C
Temperatura c) 26º C
d) 29º C
e) 32º C
Los DF se usan prácticamente en todas áreas de investigación. Es frecuente encontrar
artículos en donde estudian variables dependientes en función de distintos factores, por
ejemplo:
Peso de un adulto (como variable de respuesta [pic 1]
Y); los factores que podrían afectar
'Y'
edad, sexo, estatura y número de comidas diarias.
Para el factor edad podrían agruparse los datos de manera que se pudieran definir por
ejemplo 4 niveles: 1) de 15 a 20 años, 2) de 21 a 25, 3) de 26 a 30, y 4) mayores de 30
años.
Para el factor sexo únicamente existirían dos niveles: masculino y femenino.
Para el factor estatura se podrían definir digamos 3 niveles: 1) de 1.50 a 1.60 mt, 2) de
1.61 a 1.70 y 3) mayores de 1.71 mts.
[pic 2]
Por último para el factor número de comidas diarias se podrían definir 4 niveles: 1) 2
comidas diarias, 2) 3 comidas, 3) 4 comidas diarias y 4) igual o mayor de 5 comidas
diarias.
En muchos casos es probable que la variable de respuesta 'Y' pueda ser influida por la
interacción de algunos factores (fuentes de variación) del estudio.
Un efecto de interacción ocurre cuando al combinar dos niveles de dos factores, afectan
significativamente a ‘Y’, independientemente del número de niveles que tenga cada
factor.
Para el ejemplo del peso en adultos 'Y', denominemos los factores de edad, sexo,
estatura y número de comidas diarias como los factores A, B, C y D respectivamente
El peso de un adulto puede estar influido por la interacción de los factores A y C (edad
y estatura), de manera que puede determinar el peso de la persona. De ahí el interés de
estudiar las interacciones.
La interacción se simboliza comúnmente como AxC o AC. Al existir una interacción
nos podemos referir a que los factores tienen efectos cruzados.
No todos los distintos niveles de un factor siempre van a interactuar con todos los
niveles del otro factor.
Continuando con el ejemplo del peso en adultos, podríamos suponer que la interacción
AxC esta dada por la interacción del nivel 2 del factor edad (21 a 25 años), con el nivel
1 del factor estatura (de 1.50 a 1.60 mt).
A continuación se ilustra un ejemplo de factores (efectos principales) y su interacción
con tres diferentes situaciones en los resultados.
La variable dependiente 'Y' es el peso en niños de 10 años en una localidad de Estados
Unidos. El factor A es el sexo de los niños, cuyos niveles son: a1=niños, a2=niñas. Para
el factor B es el número de comidas diarias, con niveles b1=igual o menor que 3, y
b2=igual o mayor de 4 comidas diarias.
Situación I. Peso de niños de acuerdo al sexo y número de comidas diarias.
Factor
A (sexo) [pic 3][pic 4][pic 5][pic 6][pic 7][pic 8]
B
(N° comidas)
Nivel a1 a2 Media a2-a1
_____________________________________
b1
30 32 31 2
b2
36 44 40 8
_____________________________________
Media
33 38 35.5 5
______________________________________
b2-b1
6 12 9 [pic 9][pic 10][pic 11][pic 12][pic 13][pic 14][pic 15]
Situación II. Peso de niños de acuerdo al sexo y número de comidas diarias.
Factor
A (sexo) [pic 16][pic 17][pic 18][pic 19][pic 20][pic 21]
B
(N° comidas)
Nivel a1 a2 Media a2-a1
______________________________________
b1
30 32 31 2
b2
36 26 31 -10
_____________________________________
Media
33 29 31 -4
______________________________________
b2-b1
6 -6 0 [pic 22][pic 23][pic 24][pic 25][pic 26][pic 27][pic 28]
Situación III. Peso de niños de acuerdo al sexo y número de comidas diarias.
Factor
A (sexo) [pic 29][pic 30][pic 31][pic 32][pic 33][pic 34]
B
(N° comidas)
Nivel a1 a2 Media a2-a1
______________________________________
b1
30 32 31 2
b2
36 38 37 2
_____________________________________
Media
33 35 34 2
______________________________________
b2-b1
6 6 6 [pic 35][pic 36][pic 37][pic 38][pic 39][pic 40][pic 41]
Para los datos de los tres cuadros anteriores, los factores A y B (sexo y N° de comidas)
fueron distintos para las situaciones I y II. Para ello se pueden observar los valores de
las diferencias entre las medias de los factores.
Para la situación III los efectos simples de los factores A y B fueron iguales notando
que las diferencias entre las medias fueron iguales. A pesar de no existir diferencias, se
puede apreciar que el promedio de peso de los niveles a2 y b2, fue de 38 kg, valor
superior al promedio de las medias de los factores. Esta diferencia es aún mayor para los
niveles a1 y b1 cuyos promedios fueron de 33 y 31 kg respectivamente.
Esta fenómeno es un caso evidente de una interacción.
Se puede ilustrar el efecto de una interacción de la siguiente manera:
b2
b2
b1 b1 [pic 42][pic 43][pic 44][pic 45][pic 46][pic 47]
a1 a2 a1 a2
b2
b1 b1
b2 [pic 48][pic 49][pic 50][pic 51][pic 52][pic 53][pic 54][pic 55]
a1 a2 a1 a2
Efecto de interacción
Con el uso del ANDEVA es posible conocer el efecto de una interacción entre dos
factores.
Si una interacción no es significativa en el ANDEVA, se puede concluir que los factores
en consideración actúan independientemente uno del otro.
A diferencia de los diseños revisados anteriormente en este curso, el efecto de
...