Diseños factoriales

[Maygr]

En relación con los diseños factoriales, indique por favor la afirmación CORRECTA:

1. Una de las ventajas del diseño factorial en comparación con el diseño multigrupos es que permite examinar los efectos de interacción entre las variables independientes y las variables dependientes.
2. En los diseños factoriales, cuando la interacción es estadísticamente significativa, los efectos principales no son consistentes y se aconseja interpretar los efectos simples.
3. Los resultados obtenidos mediante un diseño factorial aleatorio, pueden analizarse tanto mediante análisis factorial de la varianza como mediante análisis factorial de componentes principales.
4. Los diseños factoriales de medidas parcialmente repetidas se caracterizan por la utilización de dos o más variables dependientes.

V4, 33

[Patricia Castro]

V2-40

[resugarcia]

V1 35

[sheii]

V3, 40

[DonPetrum]

Pues la 3 por descarte.

La 1 no porque es la interacción entre VI.
La 2 no veía bien qué se refería. Si la interacción es significativa, se interpreta eso.
4. Un diseño factorial tiene varias VI, pero no por eso tiene que tener varias VD.

[I.ggg]

En cede dijeron que la uno pero con dudas. Que mejor esperar a ver qué decía él ministerio
A mi me pareció la 2.

[Meteora]

Yo puse la 4, entendía que si el diseño era parcialmente repetido es porque habría dos VD o más. Una que se repite y otra que no

[Rasquituni]

En Fundamentos de Investigación Psicológica (Fontes)

pág 174: la principal ventaja de un diseño factorial es que permite estudiar efectos principales, efectos de interacción y efectos simples [...]


pag 175: [...] el efecto de interacción aparece cuando la influencia de una variable independiente sobre la dependiente varía en función de los valores que toma la otra u otras variables independientes. [...]

pag 177-178: los diseños factoriales presentan tres ventajas sobre los unifactoriales: [...] En tercer lugar, permite evaluar los efectos de interacción.

A pesar de que se utiliza más de una técnica para el análisis de los datos factoriales, la más habitual es el análisis de la varianza (ANOVA) bifactorial o de dos factores o su equivalente no paramétrica.

[ybanma]

Yo puse la 3, ¿alguien sabe cuál han dado por buena en las academias?

[Solebo]

El diseño de medidas parcialmente repetidas, conocido también como diseño de medidas repetidas multigrupo, combina, en un mismo experimento, el procedimiento de grupos independientes y el procedimiento con sujetos de control propio. Se trata de un diseño donde están presentes, por lo menos, dos variables independientes: una variable entre o de agrupación y una variable intra o de medidas repetidas.


Diseños de Investigación Experimental en psicología, página 91. Nekane BalluerKa y Ana Isabel Vergara (2002)
Estamos de acuerdo con Pascual (1995a) en que, cuando la interacción es significativa, los efectos principales no son consistentes y, por tanto, se deben agotar las posibilidades del modelo propuesto. Una manera de lograr tal objetivo consiste en estimar los efectos simples y, si procede, aplicar posteriormente contrastes individuales. Esta es la estrategia de análisis más utilizada entre los metodólogos del comportamiento, quienes, además del problema referido a la interpretación de la interacción, deben afrontar otra cuestión de suma importancia, a saber, la relativa al control de la tasa de error de tipo I que se puede cometer al realizar múltiples contrastes con el objeto de analizar la interacción.

En Diseños de investigación y análisis de datos, página 233. Maciá (2014)
Aquí sólo indica que es preciso analizar cuáles de los diferentes efectos simples explican la interacción significativa de la interacción.