UNIDAD #4 DISEÑO FACTORIAL

ESTADISTICA ll

Facilitadora: Dra Adela Mendoza

Equipo 3 y 4

1. INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LA LAGUNA UNIDAD IV DISEÑO FACTORIAL FACILITADOR: DRA. ADELA MENDOZA

2. CONCEPTO: El diseño factorial, como estructura de investigación, es la combinación de dos o más diseños simples (o unifactoriales); es decir, el diseño factorial requiere la manipulación simultánea de dos o más variables independientes (llamados factores), en un mismo experimento.

3. EFECTOS FACTORIALES ESTIMABLES: Efectos simples Efectos principales Efectos secundarios

4. EFECTOS FACTORIALES SIMPLES: Es posible definir el efecto factorial simple como el efecto puntual de una variable independiente o factor para cada valor de la otra.

5. EFECTOS FACTORIALES PRINCIPALES: Los efectos factoriales principales, a diferencia de los simples, son el impacto global de cada factor considerado de forma independiente , es decir, el efecto global de un factor se deriva del promedio de los efectos simples.

6. EFECTOS FACTORIALES SECUNDARIOS: El efecto secundario o de interacción se define por la relación entre los factores o variables independientes, es decir, el efecto cruzado.

7. CRITERIOS DE CLASIFICACIÓN: CANTIDAD DE NIVELES POR FACTOR 2x2, 2x2x2, 2x3, 2x3x4, etc. GRADO DE CONTROL Diseño factorial completamente al azar Diseño factorial de bloques

8. FORMADO DEL DISEÑO FACTORIAL 2X2 COMPLETAMENTE AL AZAR:

9. VENTAJAS DEL DISEÑO FACTORIAL: La disposición bifactorial aporta información no sólo de cada factor (efectos principales), sino de su acción combinada (efecto de interacción o efecto secundario). De esta forma, con la misma cantidad de sujetos requerida para experimentos de una sola variable independiente o factor, el investigador puede estudiar, simultáneamente, la acción de dos o más variables manipuladas . Ello supone un enorme ahorro de tiempo y esfuerzo. Si se tiene en cuenta la posibilidad de analizar la acción conjunto o cruzada de las variables, se concluye que el diseño factorial es una de las mejores herramientas de trabajo del ámbito psicológico y social, puesto que la conducta es función de muchos factores que actúan simultáneamente sobre el individuo .

10. EFECTOS DE ORDEN: Los efectos de orden se derivan de la propia estructura del diseño de medidas repetidas, y deben ser neutralizados para que no confundan los efectos de los tratamientos . Hay dos tipos de efecto de orden: EFECTO RESIDUAL EFECTO DE PERIODO

11. EFECTO RESIDUAL: El efecto residual, conocido por error progresivo, se caracteriza por la persistencia de la acción de un tratamiento más allá del período o tiempo de aplicación. Representa la progresiva acumulación tanto de los efectos facilitadores de la respuesta (efecto de la práctica, aprendizaje, etc.) como de los efectos obstaculizadores (como la fatiga mental, cansancio físico, etc .) Cuando, como es frecuente en esos casos, se produce una persistencia del efecto del tratamiento anterior sobre el tratamiento siguiente, se corre el riesgo de que los efectos queden contaminados. Solución : ampliar los intervalos entre tratamientos.

12. EFECTOS DE PERIODO: Los efectos de período ocurren cuando, independientemente del tratamiento aplicado, el sujeto responde al período o posición que, en la secuencia, ocupa el tratamiento (período de administración). Cabe, por lo tanto, la posibilidad de que el sujeto responda mejor al período que al tratamiento en sí mismo. Cuando esto ocurre, el efecto de período confunde la acción del tratamiento. Solución : contrabalanceo

13. Ejemplo: De un diseño de bloques al azar con un arreglo factorial 2 x 3. Se desea determinar el efecto de dos niveles de proteína(alto y bajo) y tres fuentes de proteína (res, cerdo y vegetal) sobre el aumento de peso ( g) de ratas. Los resultados se presentan a continuación.

14. alta proteína baja proteína Res Cerdo Vegetal Res Cerdo Vegetal 73 94 98 90 49 108 102 79 74 76 82 95 118 96 56 90 73 97 104 98 111 64 86 80 81 102 95 86 81 98 107 102 88 51 97 74 100 108 82 72 106 74 87 91 77 90 70 67 117 120 86 95 61 89 111 105 92 78 82 58 Total 1000 995 859 792 787 839 PASO #1: ACOMODAR LOS RESULTADOS EN LA TABLA CORRESPONDIENTE Resultados de un experimento factorial

15. PASO #2: HACER CALCULO DE SUMA DE CUADRADOS

16. P<0.01 El anova indica que existe diferencia entre los niveles de proteínas pero no en las fuentes de la misma, ni en la interacción. PASO #3: HACER TABLA DE ANOVA

17. PASO #4: HACER COMPARACION DE LOS TRATAMIENTOS Comparaciones entre tratamientos. La naturaleza del experimento indica que era mejor haber realizado un análisis de contrastes ortogonales de los datos. En este caso algunas comparaciones lógicas o hipótesis a probar son. Ho: No existe diferencia entre los niveles de proteína; Ho: No existe diferencia entre la fuente de proteína animal (res y cerdo) comparado con la fuente vegetal. Ho: no existe interacción entre el nivel de proteína y fuente de proteína (animal o vegetal). Ho: No existe diferencia entre las proteínas del cerdo y res. Ho: No existe interacción entre el nivel de proteína y la fuente de proteína animal.