Yo y tu

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CAPITULO 10:

Increasing the number of levels of an independent variable
En el diseño experimental más simple existen solo dos niveles de la variable independiente. Como sea, un investigador puede querer diseñar un experimento con tres o más niveles por varias razones. Primero, un diseño con solo dos niveles de la variable independiente no puede proveer mucha información sobre la formaexacta de la relación entre la variable dependiente y la independiente. Como hay solo dos niveles, la relación puede ser descrita sólo con una straight line. Las variables están a veces relacionadas en una moda curvilinear o nonmonotonic , que es el cambio de la dirección de la relación. Un diseño experimental con solo dos niveles de la variable independiente no puede detectar relaciones curvilinealesentre variables. Si se predice una relación curvilíneal, por lo menos 3 niveles deben ser usados. Finalmente, los investigadores están frecuentemente interesados en comparar más de dos grupos.

Increasing the number of independient variables: Factorial design
Los investigadores frecuentemente manipulan más de una variable independiente en un simple experimento. Típicamente, dos o tresvariables independientes están operando simultáneamente. Este tipo de diseño experimental es una aproximación cercana al mundo real, en la cual las variables independientes no existen por ellas mismas. Los investigadores reconocen que en una situación dada un número de variables están operando para afectar el comportamiento. Es posible diseñar experimentos con más de una variable independiente.Factorial designs: son diseños con más de una variable independiente ( o factor). En un diseño factorial, todos los niveles de la variable independiente están combinados con todos los niveles de las otras variables independientes. El diseño factorial más simple conocido como 2 x 2 tiene dos variables, independientes cada una teniendo dos niveles. Un diseño 2x2 siempre tiene 4 grupos. Un diseño con dosvariables independientes, uno tiene dos niveles y el otro tiene 3 niveles, es un 2 x 3 factorial design; ahí hay 6 condiciones en el experimento. Un diseño 3 x 3 tiene 9 condiciones.

Interpretation of factorial designs
Los diseños factoriales yacen en 2 tipos de investigaciones. La primera, es la información acerca del efecto de cada variable independiente tomado por si solo: el main effectde una variable independiente. En un diseño con dos variables independientes, hay dos main effects—uno para cada variable independiente. El segundo tipo de información es llamada interacción. Si existe una interacción entre las dos variables independientes, el efecto de una variable independiente depende en el nivel particular de la otra variable. En otras palabras, el efecto que tiene una VI en laVD depende del nivel de la otra VD. Las interacciones son una nueva fuente de información que no puede ser obtenida en un diseño experimental simple en el cual solo la VI es manipulada.
Main effects
Este es el efecto que cada variable tiene por sí misma. El main effect de la VI A, tipo de pregunta, es el efecto total de la variable en la medida dependiente. El main effect de cada VI es larelación total entre la variable dependiente y la variable independiente.

Interractions
Este main effect nos dice, sobretodo, que hay más errores cuando el preguntador es culto y cuando las preguntas son erróneas. Ahí está la posibilidad de que la interacción exista, si es así, el main effects de las VI debe ser cualificado. Esto es por la interacción entre las VI indicando que el efecto de laVI es diferente a diferentes niveles de la otra VI. Esto es una interacción que nos dice que el efecto de una VI depende del nivel particular de la otra. El concepto de interacción es relativamente simple. Cuando decimos eso depende estamos usualmente indicando de que algo de interacción está operando—depende de alguna otra variable. La variable dependiente siempre va en el eje vertical. La...
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