Faktöriyel Laboratuvar Deneyi — Çok Faktörlü Kontrollü Deneysel Tasarım

Ana etki, bir faktörün diğer faktörlerin tüm düzeylerindeki ortalama etkisidir. Etkileşim etkisi, bir faktörün etkisinin diğer faktörün düzeyine bağlı olarak değiştiği durumda ortaya çıkar. Örneğin, kafein yüksek iş yükü altında performansı artırabilir ancak düşük iş yükü altında etkisi olmayabilir — bu örüntü bir etkileşimdir. Her zaman önce etkileşim terimini inceleyin; anlamlı bir etkileşim, ana etkilerin dikkatli bir şekilde ve diğer faktörün her düzeyinde ayrı ayrı yorumlanması gerektiği anlamına gelir.

Örneklem büyüklüğü, beklenen etkileşim etki büyüklüğünü (tipik olarak ana etkilerden daha küçüktür), istenen gücü (%0.80 minimum), alfa düzeyini ve koşul sayısını belirten bir a priori güç analizi ile belirlenmelidir. Kaba bir kılavuz olarak, %80 güçle orta düzeyde bir etkileşim etkisini (f = 0.25) tespit eden 2×2 denekler-arası faktöriyel tasarım, hücre başına yaklaşık 20 katılımcı (toplam 80) gerektirir. Hücre veya faktör ekledikçe toplam N buna göre artar. Resmi bir güç hesaplaması yapmadan asla kural tabanlı minimumları kullanmayın.

Denekler-içi tasarımlar daha az katılımcı gerektirir ve her katılımcı kendi kontrolü olarak hizmet ettiği için daha yüksek güce sahiptir, ancak taşıma ve sıra etkilerini riske atarlar. Denekler-arası tasarımlar bu kirlilik risklerinden kaçınır ancak daha büyük örneklemler gerektirir. Tedavi etkilerinin koşullar arasında devam etmesi olası olmadığında ve dengeleme pratik olduğunda denekler-içi tasarımı seçin. Taşıma olasılığının yüksek olduğu, talimat özelliklerinin bir endişe olduğu veya koşulların geri dönüşü olmayan değişiklikler içerdiği durumlarda denekler-arası tasarımı seçin.

Tam faktöriyel tasarım, faktör düzeylerinin her olası kombinasyonunu test eder. Kesirli faktöriyel tasarım, çok sayıda faktör söz konusu olduğunda katılımcı yükünü azaltmak için dikkatlice seçilmiş bir kombinasyon alt kümesini — tipik olarak yarım veya çeyrek kesir — test eder. Kesirli tasarımlar, ana etkileri ve düşük dereceli etkileşimleri verimli bir şekilde tahmin edebilir ancak tüm yüksek dereceli etkileşimleri tahmin edemez. Mühendislik ve tarama deneylerinde yaygındırlar; davranışsal laboratuvar araştırmalarında, faktör sayısı büyük olmadıkça tam faktöriyel standarttır.

Evet. Bir faktöriyel ANCOVA (kovaryans analizi), sonuç varyansının bir kısmını açıklayabilecek sürekli bir kovaryeti — örneğin başlangıç anksiyetesi, IQ veya önceki görev deneyimi — istatistiksel olarak kontrol etmenize olanak tanır. Bu, hassasiyeti artırır ve potansiyel bir karıştırıcıyı ortadan kaldırır. Kovaryet, manipülasyondan önce ölçülmeli ve koşullar boyunca regresyon eğimlerinin homojenliği varsayımını karşılamalıdır.