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Bei einigen Versuchen werden die Auswirkungen mehrerer Faktoren untersucht. Für solche Studien ist der faktorielle Versuchsplan sehr nützlich. Ein vollfaktorieller Versuchsplan, auch bekannt als voll gekreuzter Versuchsplan, bezieht sich auf einen Versuchsplan, der aus zwei oder mehr Faktoren besteht, wobei jeder Faktor mehrere diskrete mögliche Werte oder „Stufen“ hat.
Bei diesem Versuchsplan können bei jeder Wiederholung alle möglichen Kombinationen von Faktorstufen untersucht werden. Obwohl mehrere Faktoren die untersuchte Variable in faktoriellen Experimenten beeinflussen können, zielt dieser Versuchsplan speziell darauf ab, die Haupteffekte und die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Faktoren zu ermitteln.
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Um den faktoriellen Versuchsplan zu verstehen, müssen Sie mit den folgenden Begriffen gut vertraut sein:
Faktoren: Dies ist ein weit gefasster Begriff, der die unabhängige Variable beschreibt, die im Experiment durch den Forscher oder durch Auswahl manipuliert wird.
Haupteffekte: Der Haupteffekt des Faktors bezieht sich auf die Veränderung, die als Reaktion auf eine Veränderung der Höhe des Faktors eintritt. Der Effekt von Faktor A ist also die Differenz zwischen der durchschnittlichen Antwort bei A1 und A2.
Wechselwirkung: Eine Interaktion zwischen Faktoren liegt vor, wenn der Unterschied in der Reaktion zwischen den Niveaus eines Faktors nicht auf allen Niveaus des anderen Faktors gleich ist.
Es gibt drei Haupttypen von Interaktionen:
Wenn es eine große Interaktion gibt, haben die Haupteffekte wenig praktische Bedeutung, da eine signifikante Interaktion oft die Bedeutung der Haupteffekte überdeckt.
Es gibt drei Haupttypen von faktoriellen Versuchsplänen, nämlich „Within Subject Factorial Design“, „Between Subject Factorial Design“ und „Mixed Factorial Design“.
Nachfolgend werden einige Vorteile der faktoriellen Versuchsanordnung genannt:
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A factorial experimental design is an experimental design that is used to study two or more factors, each with multiple discrete possible values or “levels”.
When compared to the one-factor-at-a-time design (OFAT), factorial designs are less expensive, more efficient, and produce more comprehensive results.
The main effect of a factor can be defined as the change produced as a result of a change in the level of the factor.
When the difference in response between the levels of one factor is not the same at all the levels of the other factor, there is an interaction between the factors.
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