"Los diseños factoriales son aquellos en los que se tiene más de una variable independiente, a las que se denomina factores...Siguiendo a Tejedor entendemos por diseño factorial aquel en que todos los niveles de cada factor se combinan con todos los niveles de los demás factores" (Bisquerra, R. 1989 pag 167), en otras palabras este tipo de diseño "manipula dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes" (Hernández, R. 1998 pag158).

Los diseños factoriales son una de las herramientas más potentes de la investigación ya que "cuando el investigador incluye en su estudio más de una variable independiente es necesario tratar los datos con otros tipos de técnicas que permitan analizar no sólo a la variable independiente principal o tratamiento, sino las otras variables independientes de carácter moderador o diferenciador" (Buendía, L. 1998 pag 105).

• Diseño factorial 2x2

"El diseño factorial más simple manipula (hace variar) dos variables, cada una con dos niveles. A este diseño se le conoce como diseño factorial 2x2, en donde el número de dígitos indica el número de variables independientes y el valor numérico de cada dígito indica el número de niveles de la variable independiente en cuestión" (Hernández, R. 1998 pag 158).

• Otros diseños factoriales

"El número de grupos que se forman en un diseño factorial es igual a todas las posibles combinaciones que surjan al cruzar los niveles de una variable independiente con los niveles de las otras variables. Así, en un diseño 2x2 tendremos cuatro grupos (2x2=4); en un diseño 3x2 tendremos seis grupos; y en un diseño 3x3x3 tendremos veintisiete grupos" (Hernández, R. 1998 pag 159).

Buendía (1998), presenta algunos de los diseños factoriales que el investigador puede usar dependiendo del número y tipo de variables moderador que incluya en su estudio: Los ANOVA factoriales.

1. Diseño de ANOVA dos factores: En este diseño una de las variables independientes es considerada como el tratamiento, y la otra, la variable moderador, que podría ser otro tratamiento o una característica de los sujetos o del ambiente. El ANOVA dos factores permite analizar cada una de tales variables por separado (efectos principales) y de forma conjunta (efecto de interacción). Este diseño exige que los sujetos hayan sido asignados al azar a cada uno de los niveles de tratamiento. Los dos factores o variables independientes pueden ser de carácter cualitativo o cuantitativo o una combinación de ambos.

2) Diseño ANOVA tres factores: En este caso el investigador incluye un tercer factor o variable independiente, como puede ser el momento en el que el investigador suministra el tratamiento a los sujetos, por la mañana o por la tarde, sin embargo, lo realmente importante en este tipo de diseño es el estudio de los efectos de interacción.