¿Cómo se puede diseñar un experimento factorial mixto para minimizar las desventajas?

1 Elige tus factores y niveles

El primer paso en el diseño de un experimento factorial mixto es decidir qué factores y niveles se quieren manipular y medir. Un factor es una variable que puede tener diferentes valores o categorías, como el sexo, la edad, el tratamiento o el tiempo. Un nivel es un valor o categoría específica de un factor, como masculino, femenino, control, intervención, pretest o postest. Un factor entre sujetos es aquel que varía entre los diferentes grupos de participantes, como el género o el tratamiento. Un factor dentro de los sujetos es aquel que varía dentro del mismo grupo de participantes, como el tiempo o la condición. Debes elegir factores y niveles que sean relevantes para tu pregunta e hipótesis de investigación, y que te permitan probar los principales efectos e interacciones de interés.

2 Determinar el tamaño y la asignación de la muestra

El siguiente paso en el diseño de un experimento factorial mixto es determinar cuántos participantes necesita y cómo asignarlos a diferentes grupos o condiciones. El tamaño de la muestra depende de varios factores, como el número de factores y niveles, el tamaño del efecto esperado, el poder estadístico y el nivel de significación. Puede usar calculadoras o software en línea para estimar el tamaño de la muestra para su experimento. La asignación de los participantes a grupos o condiciones depende del tipo de factor entre asignaturas que tengas. Si tiene un factor categórico, como el sexo o el tratamiento, puede utilizar un muestreo aleatorio o estratificado para asegurarse de que los grupos estén equilibrados y sean comparables. Si tiene un factor continuo, como la edad o el coeficiente intelectual, puede usar la coincidencia o el bloqueo para controlar las posibles variables de confusión.

3 Control de amenazas a la validez

El tercer paso en el diseño de un experimento factorial mixto es controlar cualquier amenaza a la validez que pueda afectar a los resultados. La validez se refiere a qué tan bien mide su experimento lo que pretende medir y qué tan bien puede generalizar sus hallazgos a otras poblaciones o entornos. Hay cuatro tipos de validez que debe considerar: validez interna, validez externa, validez de constructo y validez de conclusión estadística. La validez interna es la medida en que se puede inferir una relación causal entre los factores y el resultado. Puede mejorar la validez interna mediante el uso de la aleatorización, el contrabalance, el cegamiento y el control de las variables de confusión. La validez externa es la medida en que se pueden generalizar los hallazgos a otras poblaciones o entornos. Puede mejorar la validez externa mediante el uso de muestras representativas, configuraciones realistas y replicación. La validez de constructo es el grado en que tus factores y resultados miden los conceptos teóricos que te interesan. Puede mejorar la validez de constructo mediante el uso de medidas fiables y válidas, la operacionalización de las variables con claridad y la comprobación de los supuestos. La validez de la conclusión estadística es la medida en que puede extraer inferencias estadísticas precisas y significativas a partir de sus datos. Puede mejorar la validez de las conclusiones estadísticas mediante el uso de pruebas estadísticas adecuadas, la comprobación de la normalidad y la homogeneidad de la varianza, y la notificación de los tamaños de los efectos y los intervalos de confianza.

4 Implemente el experimento y analice los datos

El último paso en el diseño de un experimento factorial mixto es implementar el experimento y analizar los datos. Debe seguir los principios éticos y las pautas para realizar investigaciones con participantes humanos, como obtener el consentimiento informado, proteger la confidencialidad y minimizar el daño. También debe seguir las prácticas recomendadas para recopilar, almacenar y limpiar los datos, como el uso de protocolos, códigos y formatos estandarizados, y la comprobación de errores y valores atípicos. Para analizar los datos, debe utilizar un ANOVA factorial mixto (Análisis de varianza), que es una prueba estadística que puede comparar las medias de diferentes grupos o condiciones a través de múltiples factores. También debe informar sobre los principales efectos e interacciones de sus factores, e interpretarlos en relación con su pregunta e hipótesis de investigación. También debe informar sobre las limitaciones, implicaciones y sugerencias para futuras investigaciones basadas en sus hallazgos.

5 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?