Vantaggi della Fractional fattoriali design

esperimenti di ricerca si concentrano sugli effetti che una variabile ha su un altro . In alcuni casi , l' esperimento si concentra su una sola variabile , che rende l'esperimento semplice . In altri casi , la situazione ha molte variabili che influenzano tutti i risultati . Ad esempio, il proprietario dell'acquario può essere utile sapere quanta alimentazione ha bisogno di aggiungere al suo acquario. Tuttavia , gli effetti della quantità di dosaggio dipende quanti pesci sono nel serbatoio e come affollata sono. Maggiore controllo

Mentre gli scienziati cercano di studiare le variabili indipendenti quando possono, in modo da poter controllare più facilmente i risultati della sperimentazione , a volte le variabili sono interdipendenti . Pertanto , gli scienziati devono utilizzare diversi metodi di sperimentazione . Ad esempio, i ricercatori educativi possono studiare gli effetti di particolari metodi di insegnamento sulle prestazioni degli studenti nei test , ma devono anche prendere in considerazione altri fattori , quali il background socio-economico degli studenti .
Efficiency

disegno fattoriale

frazionata è altamente efficiente . Questo metodo permette agli scienziati di ottenere le piste fatto tutto in un giorno . Questo permette agli scienziati di concentrarsi su altri aspetti della loro ricerca . Si può accelerare la ricerca quando si comprende molte variabili .

Variabili possono aumentare la quantità di tempo che la ricerca può avvenire perché gli scienziati spesso devono testare separatamente per ciascuna variabile . Disegno fattoriale frazionale può testare efficacemente due variabili diverse . Può anche testare più di due variabili se necessario . Questo può diventare molto pesante in casi in cui testare più di due variabili è necessario . Tuttavia , questo mantiene le possibilità di ricerca sperimentale aperto , dal momento che i ricercatori a volte hanno bisogno di studiare i dati con più di due variabili .
Ricerca preliminare

disegno fattoriale frazionale è efficace per la ricerca preliminare connessioni tra le diverse variabili. Questo permette agli scienziati di determinare rapidamente quale direzione prendere ricerca , risparmiando risorse e tempo . Questo approccio permette agli scienziati di individuare facilmente fuori e analizzare una singola variabile e decidere se un particolare effetto è il risultato di una variabile o di un altro .
Affordably evitare errori

disegno fattoriale frazionale può ridurre la possibilità di errore sperimentale e variabili di confondimento . Questo metodo permette agli scienziati di avere diversi livelli di analisi più economico e semplicisticamente . Dal momento che è più conveniente , questo tipo di ricerca può aprire nuove possibilità per la ricerca liberando soldi di concessione e di altre risorse per altre attività .