Experimentelles Design

Wenn wir Daten analysieren, können wir zwischen zwei Grundtypen von Experimenten unterscheiden: (1) Beobachtende Experimente, die dem Experimentator nur die Möglichkeit lassen, zuzuschauen und zuzuhören, ohne auf die beobachteten Variablen Einfluss nehmen zu können. (2) Im Gegensatz dazu kann man entworfene Experimente ausführen, die eine Kontrolle über das Niveau der Variablen, die für den experimentellen Aufbau verwendet werden, gestatten. Obwohl der Experimentator in vielen praktischen Situationen keinerlei Möglichkeit hat, die Variablen zu kontrollieren, ist es aufschlussreich, Wissen über experimentelle Designs und die Analyse der erhaltenen Daten zu erlangen.

Hier eine Sammlung der wichtigsten Begriffe, die experimentelle Designs (manchmal auch faktorielle Experimente genannt) betreffen:

Response-Variable	Die interessierende (abhängige) Variable; sie wird durch das Ergebnis des Experiments bestimmt.
unabhängige Variablen	Variablen des Experiments, die den experimentellen Aufbau bestimmen; in der Literatur werden unabhängige Variablen auch Faktoren genannt.
Faktoren	Variablen des Experiments, die das Verhalten des Experiments bestimmen; Faktoren können qualitativ oder quantitativ sein.
Faktorniveau	Die Werte eines Faktors, die in einem konkreten Experiment verwendet werden.
Bearbeitungen	Wird mehr als ein Faktor verwendet, entspricht jede Bearbeitung einer speziellen Kombination von Faktorniveaus aller involvierten Faktoren.
experimentelle Einheit	Eine experimentelle Einheit ist das Objekt, an dem der Response beobachtet wird.

Kontrolliert der Experimentator die Bearbeitungen und die Zuweisung von experimentellen Einheiten zu den bestimmten Bearbeitungen, spricht man von einem entworfenen Experiment.

Wichtig beim experimentellen Design ist, die Art, wie man die Faktorniveaus definiert und die experimentellen Einheiten zu den individuellen Bearbeitungen zuteilt. Mehrere Möglichkeiten sind möglich:

• komplett randomisiertes Design
• zufälliges Blockdesign
• faktorielle Experimente

Ein Hauptwerkzeug für die statistische Analyse von experimentellen Designs ist die Varianzanalyse (ANOVA).