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Ventajas de factoriales fraccionados Diseñoexperimentos de investigación por lo general se centran en los efectos que una variable tiene sobre otro . En algunos casos , el experimento sólo se centra en una variable , lo que hace que el experimento más simple . En otros casos , la situación tiene muchas variables que afectan a todos los resultados. Por ejemplo, el dueño del acuario puede querer saber cuánto alimento que necesita para agregar a su acuario. Sin embargo , los efectos de la cantidad de alimentación depende de la cantidad de peces son en el tanque y lo lleno que son. Mayor Control Mientras que los científicos tratan de estudiar las variables de forma independiente cuando pueden, de manera que puedan controlar más fácilmente los resultados en el experimento , a veces las variables son interdependientes . Por lo tanto , los científicos tienen que utilizar diferentes métodos de experimentación. Por ejemplo , investigadores de la educación pueden estudiar los efectos de determinados métodos de enseñanza en el rendimiento de los estudiantes en pruebas , pero también tienen que considerar otros factores , como el nivel socioeconómico de los alumnos. es muy eficiente . Este método permite a los científicos consiguen las carreras hechas en un solo día . Esto permite a los científicos se centran en otros aspectos de su investigación. Se puede acelerar la investigación cuando incluye muchas variables. Variables pueden aumentar la cantidad de tiempo que la investigación puede tomar, porque a menudo los científicos deben probar cada variable por separado . Diseño factorial fraccional puede probar con eficacia dos variables diferentes . También puede probar más de dos variables , si es necesario . Esto puede llegar a ser muy difícil de manejar en los casos en donde las pruebas de más de dos variables se necesita . Sin embargo , esto mantiene las posibilidades para la investigación experimental abierto , ya que los investigadores a veces tienen que estudiar los datos con más de dos variables. diseño factorial fraccional es eficaz para la investigación preliminar sobre las conexiones entre las diferentes variables. Esto permite a los científicos determinar rápidamente qué dirección tomar la investigación , el ahorro de recursos y tiempo. Este enfoque permite a los científicos singularizan fácilmente y analizar una sola variable y decidir si un efecto particular es el resultado de una variable u otra. diseño factorial fraccional puede reducir la posibilidad de error experimental y variables de confusión . Este método permite que los científicos tienen varios niveles de análisis de forma más barata y simplista . Dado que es más asequible , este tipo de investigación puede abrir posibilidades para la investigación mediante la liberación de dinero de las subvenciones y otros recursos para otras tareas. Anterior: Siguiente: Otros Educación Superior
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