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What is Factorial Design? फैक्टरियल डिज़ाइन क्या है? with hindi Translation

Hi I am Zahir Shaikh and welcome to sarkarijobsandcareer.com. so today I’ll be talking about factorial designs फैक्टरियल डिज़ाइन, About experiments of factorial design फैक्टरियल डिज़ाइन, factors, formula, and example of factorial design फैक्टरियल डिज़ाइन with hindi trans lation. So if you want to know and learn about what is factorial design and how its work you are in right place. So lets dive into it.

फैक्टरियल डिज़ाइन क्या है? - हिंदी अनुवाद के साथ परिभाषा और उदाहरण

Hi मैं ज़हीर शेख हूँ और sarkarijobsandcareer.com में आपका स्वागत है। आज मैं फैक्टरियल डिज़ाइन के बारे में बात करूंगा, फैक्टरियल डिज़ाइन के प्रयोगों, कारकों, फॉर्मूला, और फैक्टरियल डिज़ाइन के उदाहरणों के बारे में। यदि आप जानना चाहते हैं फैक्टरियल डिज़ाइन के बारे में और सीखना चाहते हैं तो आप सही जगह पर हैं। तो चलो शुरू करते है

computer for factorial design

What is Factorial Design?

Many studies ask the question: ‘How does this one independent variable affect this one dependent variable?’ For example, perhaps Jessie just wants to know how gender affects how subjects do on a test. That’s a basic experimental design.

But much of research is concerned with more than one independent variable. For example, Jessie wants to know if gender and difficulty of test affect performance on the test. Her question is, essentially: ‘How do these two independent variables affect this one dependent variable?’

Remember that independent variables are sometimes called factors. When you have multiple independent variables in a single study, it is called factorial design.

फैक्टरियल डिज़ाइन क्या है?

कई अध्ययन सवाल पूछते हैं: ‘यह एक स्वतंत्र चर इस आश्रित चर को कैसे प्रभावित करता है?’ उदाहरण के लिए, शायद जेसी यह जानना चाहता है कि लिंग (gender) परीक्षण को कैसे प्रभावित करता है। यह एक बुनियादी प्रयोगात्मक डिजाइन है।

लेकिन अधिकांश शोध एक से अधिक स्वतंत्र चर से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, जेसी जानना चाहती है कि लिंग (gender) और परीक्षणों की कठिनाई परीक्षण पर प्रदर्शन को प्रभावित करती है या नहीं। 

उसका प्रश्न अनिवार्य रूप से है: ‘ये दो स्वतंत्र चर इस एक आश्रित चर को कैसे प्रभावित करते हैं?’

याद रखें कि स्वतंत्र चर को कभी-कभी कारक कहा जाता है। जब आपके पास एक अध्ययन में कई स्वतंत्र चर होते हैं, तो इसे फैक्टोरियल डिज़ाइन कहा जाता है।

Factorial designs experiments that involved

Factorial designs are experiments that involved at least two or more independent variables and we’re looking at both of these independent variables simultaneously we’re going to look at multiple and we’re going to look at them together.

So we might look at the effect of that dosage of the medication but we might also look at age and we can then look at the effective medication. the effective age and the effective medication and age together which we’ll call an interaction.

We still have at least one dependent variable that we’re measuring often there’s more but there can just be one

So you could again and then measure maybe symptomology for both age and medication dosage and then see again if there’s any effect of just age on the amount of symptoms we have.

If there’s any effect of the medication dosage on the amount of symptoms we have and is there an effect of both dosage and age on that symptomology.     

फैक्टरियल डिजाइन प्रयोग।

फैक्टरियल डिज़ाइन ऐसे प्रयोग हैं जिनमें कम से कम दो या अधिक स्वतंत्र चर शामिल होते हैं और हम इन दोनों स्वतंत्र चर को एक साथ देख रहे हैं और साथ-साथ हम कई को देखने जा रहे हैं।

इसलिए हम दवा की उस खुराक के प्रभाव को देख सकते हैं लेकिन हम उम्र को भी देख सकते हैं और फिर हम प्रभावी दवा को देख सकते हैं। प्रभावी आयु और प्रभावी दवा और एक साथ आयु जिसे हम अंतःक्रिया कहेंगे।

हमारे पास अभी भी कम से कम एक आश्रित चर है जिसे हम माप रहे हैं अक्सर वहाँ अधिक होता है लेकिन बस एक ही हो सकता है

तो आप फिर से उम्र और दवा की खुराक दोनों के लिए शायद लक्षण विज्ञान को माप सकते हैं और फिर देख सकते हैं कि हमारे लक्षणों की मात्रा पर सिर्फ उम्र का कोई प्रभाव है या नहीं।

यदि हमारे पास लक्षणों की मात्रा पर दवा की खुराक का कोई प्रभाव है और उस लक्षण विज्ञान पर खुराक और उम्र दोनों का प्रभाव है।

Semantically Factors of Factorial Design

  • One-factor design
  • Two-factor design
  • Three-factor design

Let’s go over some terminologies just so that we’re all on the same page. semantically factors are independent variables is what we’re referring to our independent variables as.

So in a study investigating the effect of medication at different ages like we’ve discussed both age and medication are independent variables.

Thus it’s a two factor study because we have two independent variables, two factors so one fact one study that has one independent variable.

If we’re just looking at medication it’s a one factor design if we’re looking at medication and age it’s a two factor design if we’re looking at medication and treatment some sort of therapy treatment and we’re looking at all three of those things simultaneously and again this is being done all at the same time.

This is not necessarily being done in different experiments this is within one experiment and then it would be a three factor design.

So again the number of factors tells us how many independent variables we have another terminology that we’ve been kind of using throughout but let’s go ahead and define its levels the levels of the number  groups our conditions for each independent variable.

So when we’ve been looking at these Nova’s and there may have been three conditions then there’s been three levels if we were doing a t-test and we were only looking at two groups then we had two levels and that’s again for each independent variable.

फ़ैक्टोरियल डिजाइन के शब्दार्थ कारक

• एक कारक डिजाइन
• दो कारक डिजाइन
• तीन कारक डिजाइन
आइए कुछ शब्दावली पर जाएं ताकि हम सभी एक ही पृष्ठ पर हों। शब्दार्थ कारक स्वतंत्र चर हैं जिन्हें हम अपने स्वतंत्र चर के रूप में संदर्भित कर रहे हैं।

इसलिए अलग-अलग उम्र में दवा के प्रभाव की जांच करने वाले एक अध्ययन में जैसे हमने चर्चा की है कि उम्र और दवा दोनों स्वतंत्र चर हैं।

इस प्रकार यह एक दो-कारक अध्ययन है क्योंकि हमारे पास दो स्वतंत्र चर हैं, दो कारक तो एक तथ्य एक अध्ययन जिसमें एक स्वतंत्र चर है।

अगर हम सिर्फ दवा देख रहे हैं तो यह एक एक कारक डिज़ाइन है यदि हम दवा और आयु देख रहे हैं तो यह एक दो-कारक डिज़ाइन है यदि हम दवा देख रहे हैं और किसी प्रकार के उपचार का इलाज कर रहे हैं और हम सब देख रहे हैं उन चीजों में से तीन एक साथ और फिर से यह सब एक ही समय में किया जा रहा है।

यह आवश्यक रूप से विभिन्न प्रयोगों में नहीं किया जा रहा है यह एक प्रयोग के भीतर है और फिर यह एक तीन-कारक डिजाइन होगा।

तो फिर से कारकों की संख्या हमें बताती है कि हमारे पास एक और शब्दावली है कि हमारे पास एक और शब्दावली है जिसका हम उपयोग कर रहे हैं, लेकिन चलो आगे बढ़ते हैं और इसके स्तरों को परिभाषित करते हैं संख्या समूहों के स्तर प्रत्येक स्वतंत्र चर के लिए हमारी स्थिति।

इसलिए जब हम इन नोवा को देख रहे हैं और तीन स्थितियां हो सकती हैं तो तीन स्तर हैं यदि हम एक टी-टेस्ट कर रहे थे और हम केवल दो समूहों को देख रहे थे तो हमारे पास दो स्तर थे और प्रत्येक स्वतंत्र चर के लिए फिर से ।

Study investigating the effect of Medication at Different Age

So in our study of age and medication dosage age maybe we look at three age ranges we look at early adulthood middle adulthood and late adulthood that’s three levels for the independent variable of age. and then say for our second independent variable medication dosage we look at 10 milligrams and 20milligrams.

Again we have two independent variables it’s a two factor design where age has three levels early middle and late and medication dosage has two levels 10 milligrams and 20 minute milligrams and we’ll have a we’ll go into how we’ll write that out.

विभिन्न आयु में दवा के प्रभाव की जांच का अध्ययन

तो उम्र और दवा की खुराक की उम्र के हमारे अध्ययन में हो सकता है कि हम तीन उम्र की सीमाओं को देखें, हम शुरुआती वयस्कता के मध्य वयस्कता और देर से वयस्कता को देखते हैं जो कि उम्र के स्वतंत्र चर के लिए तीन स्तर हैं। और फिर हमारी दूसरी स्वतंत्र परिवर्तनशील दवा की खुराक के लिए कहें कि हम 10 मिलीग्राम और 20 ग्रामिग्राम को देखते हैं।

फिर से हमारे पास दो स्वतंत्र चर हैं यह एक दो-कारक डिज़ाइन है जहां आयु के तीन स्तर हैं प्रारंभिक मध्य और देर से और दवा की खुराक के दो स्तर हैं 10 मिलीग्राम और 20-मिनट मिलीग्राम और हम करेंगे हम कैसे लिखेंगे बाहर।

Example of two factor medical dosage experiments

So in that example we have a 2×3 or 3×2 depending on which order you put them in design

If you put medication a 2×3 would be the medication we hit the 2 dosage as the first independent variable and the second independent variable of age as 3

So the number of numbers here we have in a 2×3 design we have 2 numbers 2 & 3 or separate numbers that tells us how many independent variables we have again a way to think about this is in a factorial design.

We’re looking at the effect of each independent variable by itself but we’re also looking at these things together.

So that each number that we have is talking about the effect of that thing by itself and then the cross between them is talking about that interaction between them and then the actual number the 2 vs  the 3 indicates the number of levels for each on each independent variable.

दो कारक चिकित्सा खुराक प्रयोगों का उदाहरण

तो उस उदाहरण में, हमारे पास एक 2×3 या 3×2 है, जिसके आधार पर आप उन्हें डिजाइन में डालते हैं

यदि आप दवा डालते हैं तो 2×3 वह दवा होगी जिसे हमने 2 डोजेज को पहले स्वतंत्र चर के रूप में मारा और दूसरा स्वतंत्र चर आयु 1 वर्ष के लिए।

तो यहाँ पर संख्याओं की संख्या जो हमारे पास 2×3 डिज़ाइन में है, हमारे पास 2 नंबर 2 और 3 या अलग-अलग संख्याएँ हैं जो हमें बताती हैं कि हमारे पास फिर से कितने स्वतंत्र चर हैं, इस बारे में सोचने का एक तरीका है एक भाज्य डिजाइन।

हम प्रत्येक स्वतंत्र चर के प्रभाव को स्वयं देख रहे हैं, लेकिन हम इन चीजों को भी एक साथ देख रहे हैं।

ताकि हमारे पास मौजूद प्रत्येक संख्या उस चीज़ के प्रभाव के बारे में अपने आप से बात कर रही हो और फिर उन दोनों के बीच क्रॉस उस बातचीत के बारे में बात कर रहा हो और फिर वास्तविक संख्या 2 बनाम 3 प्रत्येक स्वतंत्र पर प्रत्येक के लिए स्तरों की संख्या को इंगित करता है। चर।

Formula examples Factorial Design

So for these examples I have here let’s just take a little break it and kind of go over with this formula how many levels how many independent variables

We have in each of these designs in a 3x3x4 a 4×2 and a 2x5x2

How many independent variables there are at each of those and then for each of those independent variables how many levels are on each?

So For the example of 3x3x4:

  • We have in a 3x3x4
  • We have three numbers 3 3 and 4
  • That’s three different numbers.

So we have three independent variables our independent variable a which is that first three tells us that level that independent variable has three levels our independent variable B

The second number is also three so it also is three levels an independent variable.

See that third number is a four so it has four of levels.

For the example of 4×2:

  • We have two numbers 4 and 2.
  • So we have two independent variables that first number is a 4 so independent variable a has 4 levels.
  • The second number is a 2 so independent variable B has two levels

For the example of 2x5x2

  • We again have three numbers 2 5 and 2
  • So we have three independent variables their independent variable a is a 2
  • So it has two levels independent variable B is a 5.
  • So it has five levels an independent variable C is a 2

So it also has two levels so again the number of numbers tells us how many independent variables are in this factorial design and the actual number

The value of each number tells us how many levels we have for that given independent variable

फॉर्मूला उदाहरण फ़ैक्टोरियल डिजाइन

इसलिए इन उदाहरणों के लिए, मेरे पास यहां है कि चलो इसे थोड़ा ब्रेक लें और इस फॉर्मूले के साथ इस तरह के फॉर्मूले पर जाएं कि कितने स्तरों पर कितने स्वतंत्र चर हैं

हमारे पास इन डिज़ाइनों में से प्रत्येक में एक 3x3x4 4×2 और एक 2x5x2 है

उनमें से प्रत्येक पर कितने स्वतंत्र चर हैं और फिर उन स्वतंत्र चर में से प्रत्येक के लिए प्रत्येक स्तर पर कितने स्तर हैं?

तो 3x3x4 के उदाहरण के लिए:

हमारे पास एक 3x3x4 में है
हमारे पास तीन नंबर 3 3 और 4 हैं
वह तीन अलग-अलग संख्या है।

तो हमारे पास हमारे स्वतंत्र चर के तीन स्वतंत्र चर हैं, जो यह है कि पहला तीन हमें उस स्तर को बताता है कि स्वतंत्र चर का हमारा स्वतंत्र चर तीन स्तर है।

दूसरी संख्या भी तीन है इसलिए यह तीन स्तरों का एक स्वतंत्र चर है।

देखें कि तीसरी संख्या एक चार है इसलिए इसमें चार स्तर हैं।

4×2 के उदाहरण के लिए:

हमारे पास दो नंबर 4 और 2 हैं।
तो हम दो स्वतंत्र चर है कि पहली संख्या एक 4 तो स्वतंत्र चर एक 4 स्तर है।
दूसरी संख्या 2 है इसलिए स्वतंत्र चर बी के दो स्तर हैं

2x5x2 के उदाहरण के लिए

हमारे पास फिर से तीन नंबर 2 5 और 2 हैं
तो हम तीन स्वतंत्र चर हैं उनके स्वतंत्र चर एक 2 है
तो इसके दो स्तर हैं स्वतंत्र चर B एक 5 है।
तो इसके पाँच स्तर हैं एक स्वतंत्र चर C 2 है

तो यह भी दो स्तर है इसलिए फिर से संख्याओं की संख्या हमें बताती है कि इस तथ्यात्मक डिजाइन और वास्तविक संख्या में कितने स्वतंत्र चर हैं

प्रत्येक संख्या का मान बताता है कि उस स्वतंत्र चर के लिए हमारे पास कितने स्तर हैं

Two Factor Study Effects of alcohol consumption and caffeine consumption

So here’s another example we’re looking in a this is a two-factor study because we’re looking at the effects of alcohol consumption and caffeine consumption.

So alcohol will be our factor a and caffeine consumption will be our factor B and we’re manipulating them in the same study again by doing them in the same study

शराब के सेवन और कैफीन के सेवन के दो कारक अध्ययन प्रभाव

इसलिए यहां एक और उदाहरण जो हम देख रहे हैं वह एक दो-कारक अध्ययन है क्योंकि हम शराब के सेवन और कैफीन की खपत के प्रभावों को देख रहे हैं।

तो शराब हमारा कारक होगा और कैफीन की खपत हमारा कारक बी होगा और हम उन्हें एक ही अध्ययन में फिर से एक ही अध्ययन में जोड़ तोड़ कर रहे हैं

How we have a factorial design if we did two separate experiments?

One looking at caffeine and one looking at alcohol that would no longer be a factorial design because we’re doing two separate studies.

यदि हमारे पास दो अलग-अलग प्रयोग हैं तो हमारे पास एक फैक्टरियल डिज़ाइन कैसे है?

एक कैफीन को देख रहा है और एक शराब को देख रहा है जो अब फैक्टरियल डिज़ाइन नहीं होगी क्योंकि हम दो अलग-अलग अध्ययन कर रहे हैं।

What makes this factorial is that we're looking at both of these independent variables within the same study?.

So what we’re going to do is we’re going to cross these two that’s where that the X comes in that multiplication sign comes in this factorial design

क्या यह तथ्य बनाता है? क्या हम एक ही अध्ययन के भीतर इन दोनों स्वतंत्र चर को देख रहे हैं?

तो हम क्या करने जा रहे हैं। हम इन दो को पार करने जा रहे हैं, जहां एक्स उस गुणा भाग में आता है जो इस तथ्यात्मक डिजाइन में आता है।

 

How we write those out?

So each we then end up having six different conditions because we have two levels of alcohol either participants for given alcohol or they were not given alcohol and we have three levels of caffeine either they were given no caffeine they were giving 200 milligrams of caffeine or they are given 400 milligrams of caffeine

So in that first cell the no alcohol no caffeine those participants received neither alcohol nor caffeine and we will record in this study their response time in a simulated emergency driving situation the next cell over for no alcohol is crossed with the 200-level a milligram of caffeine and we’ll look at again the response time with no alcohol

But 200 milligrams of caffeine and then the next condition will be again no alcohol but this time an increased level of 400milligrams of caffeine once we look at that alcohol condition we’re going to still cross that with all three levels of the caffeine so we have participants another group of participants that receives alcohol and they receive alcohol

But they received no caffeine another group of participants that receives alcohol but two and 200milligrams of caffeine and a sixth group of participants that receives alcohol and 400 milligrams of caffeine so here we end up with six different six different groups of people that are in this study this study is being done as a between subjects study

So we have no overlap between these cells these are each individual cells so if we had five participants in each cell we would add five for each of them so we’d have five 10 15 20 25 30 we’d have a total of 30 participants and we’ll talk about how we can do these factorial designs with more than just independent groups or between subjects designs

so the guide lines for identifying these is that again they have at least two independent variables so for it to be a factorial design that factorial is that bet multiplication sign again in a two by three design the by is the part that makes a factorial the fact that there’s two of them and that the independent variables can again be independent groups design as we just discussed 

We can do this through random assignment we can do this through natural groups these intact groups again if we’re talking about age those are going to be intact natural groups or you can do this through match groups on any of those are still independent groups designs

We can also have the independent variables be repeated measures designs we could follow people from kindergarten to second grade to third grade and have the same people participating in second grade third grade and fourth grade for an independent variable and then have another independent variable that’s looking at the effect of a therapy and that the effect of the therapy would be either a control condition

हम उन चीजों को कैसे लिखते हैं?

प्रत्येक में छह अलग-अलग स्थितियाँ हैं। क्योंकि हमारे पास अल्कोहल के दो स्तर हैं या तो दिए गए अल्कोहल के लिए प्रतिभागी हैं या उन्हें अल्कोहल नहीं दिया गया है और हमारे पास कैफीन के तीन स्तर हैं। या तो उन्हें कोई कैफीन नहीं दिया गया। वे 200 मिलीग्राम कैफीन दे रहे थे या उन्हें 400 मिलीग्राम कैफीन दिया जा रहा था

तो उस पहले सेल में, कोई शराब नहीं, कोई कैफीन नहीं। उन प्रतिभागियों को न तो शराब मिली और न ही कैफीन और हम इस अध्ययन में रिकॉर्ड करेंगे। एक नकली आपातकालीन ड्राइविंग स्थिति में उनकी प्रतिक्रिया का समय। शराब के लिए अगले सेल को 200-स्तर के कैफीन के एक मिलीग्राम के साथ पार नहीं किया जाता है और हम बिना किसी शराब के फिर से प्रतिक्रिया समय पर देखेंगे।

लेकिन 200 मिलीग्राम कैफीन और फिर अगली स्थिति में फिर से शराब नहीं होगी। लेकिन इस बार कैफीन का 400 मिली ग्राम का बढ़ा हुआ स्तर। एक बार जब हम उस अल्कोहल की स्थिति को देखते हैं तो हम कैफीन के तीनों स्तरों को पार कर लेते हैं। इसलिए हमारे पास प्रतिभागियों का एक और समूह है जो शराब प्राप्त करता है और वे शराब प्राप्त करते हैं।

लेकिन उन्हें कोई कैफीन नहीं मिला, प्रतिभागियों का एक और समूह जो शराब प्राप्त करता है। लेकिन कैफीन के दो और 200 ग्राही और प्रतिभागियों का छठा समूह जो शराब और 400 मिलीग्राम कैफीन प्राप्त करता है। इसलिए यहाँ हम लोगों के छह अलग-अलग समूहों के साथ समाप्त होते हैं जो इस अध्ययन में हैं, एक विषय-विषय के अध्ययन के रूप में किया जा रहा है।

इसलिए हमारे पास इन कोशिकाओं के बीच कोई ओवरलैप नहीं है ये प्रत्येक व्यक्तिगत कोशिकाएं हैं। इसलिए अगर हमारे प्रत्येक सेल में पाँच प्रतिभागी थे तो हम उनमें से प्रत्येक के लिए पाँच जोड़ेंगे। इसलिए हमारे पास पाँच 10 15 20 25 30 हमारे कुल 30 प्रतिभागी होंगे और हम इस बारे में बात करेंगे कि हम इन स्वतंत्र डिजाइनों को केवल स्वतंत्र समूहों या विषयों के बीच के डिजाइनों के साथ कैसे कर सकते हैं।

इसलिए इनकी पहचान करने के लिए दिशा-निर्देश है कि फिर से उनके पास कम से कम दो स्वतंत्र चर हों। इसलिए इसके लिए एक तथ्यात्मक डिजाइन होना चाहिए कि तथ्य यह है कि शर्त गुणा दो में तीन डिजाइन द्वारा फिर से साइन इन करें। एक हिस्सा जो इस तथ्य को स्पष्ट करता है कि उनमें से दो हैं और स्वतंत्र चर फिर से स्वतंत्र समूह डिजाइन हो सकते हैं जैसा कि हमने अभी चर्चा की है।

हम यादृच्छिक असाइनमेंट के माध्यम से ऐसा कर सकते हैं। हम प्राकृतिक समूहों के माध्यम से इन अक्षुण्ण समूहों को फिर से कर सकते हैं। अगर हम उम्र के बारे में बात कर रहे हैं तो वे प्राकृतिक समूह बनने जा रहे हैं या आप उन समूहों में से किसी एक पर मैच ग्रुप के माध्यम से कर सकते हैं जो अभी भी स्वतंत्र समूह डिजाइन हैं।

हो सकता है स्वतंत्र चर डिजाइन उपायों दोहराया जा सकता है। हम किंडरगार्टन के लोगों को दूसरी कक्षा से तीसरी कक्षा तक फॉलो कर सकते हैं और एक ही लोगों को दूसरी श्रेणी के तीसरे ग्रेड और चौथे ग्रेड म