Was ist ein split-plot-design? (erklärung & beispiel)

Ein Split-Plot-Design ist ein experimentelles Design, bei dem Forscher zwei Faktoren untersuchen möchten, bei denen:

• Ein Faktor ist „leicht“ zu ändern oder zu variieren.
• Ein Faktor ist „schwer“ zu ändern oder zu variieren.

Diese Art von Design wurde 1925 vom Mathematiker Ronald Fisher für den Einsatz in landwirtschaftlichen Experimenten entwickelt.

Um die Idee des Split-Plot-Designs zu veranschaulichen, betrachten Sie ein Beispiel, in dem Forscher die Auswirkungen von zwei Bewässerungsmethoden (Faktor A) und zwei Düngemitteln (Faktor B) auf den Ernteertrag untersuchen möchten.

In diesem speziellen Beispiel ist es nicht möglich, auf Flächen, die kleiner als ein Feld sind, unterschiedliche Bewässerungsmethoden anzuwenden, es ist jedoch möglich, auf kleinen Flächen unterschiedliche Düngemittel auszubringen.

Wenn wir also vier Felder haben, können wir jedem Feld zufällig eine der Bewässerungsmethoden (wir nennen sie A ₁ und A ₂ ) zuordnen:

Dann können wir jedes Feld in zwei Hälften teilen und jeder Hälfte zufällig einen Dünger zuweisen (wir nennen sie _B1 und _B2 ):

In diesem Beispiel haben wir 4 „ganze“ Parzellen und innerhalb jeder ganzen Parzelle haben wir 2 „geteilte“ Parzellen.

Vorteile von Split-Plot-Designs

Split-Plot-Designs haben gegenüber vollständig zufälligen Designs zwei Vorteile:

1. Kosten

Da es nicht erforderlich ist, einen der Faktoren in einem geteilten Grundstücksplan für jedes geteilte Grundstück zu ändern, bedeutet dies, dass die Erstellung dieser Art von Plan in der Praxis tendenziell kostengünstiger ist.

2. Wirksamkeit

Ein Split-Plot-Design führt zu einer Erhöhung der Genauigkeit der Schätzungen für alle Faktoreffekte mit Ausnahme der Haupteffekte des gesamten Diagramms.

Beispiele für Split-Plot-Designs im wirklichen Leben

Split-Plot-Designs werden häufig in der Fertigung verwendet, da bestimmte Variablen häufig in großen Mengen produziert werden. Daher ist es sinnvoll, ein Split-Plot-Design zu erstellen, um die Kosten für die Durchführung eines Experiments zu senken.

Hier sind einige Beispiele für Split-Plot-Designs in realen Szenarien:

Beispiel 1: Gebäck

Ein Hersteller verpackter Lebensmittel könnte daran interessiert sein, die optimale Kuchenmischungsformulierung zu ermitteln. Da Kuchenmischungen in großen Mengen hergestellt werden, ist es nicht möglich, die Kombination der Zutaten zu ändern.

Die Zutaten fungieren also als „gesamte“ Diagrammfaktoren und andere Faktoren wie Temperatur und Kochzeit werden als „geteilte“ Diagrammfaktoren verwendet.

Beispiel 2: Autos

Ein Automobilhersteller könnte daran interessiert sein, die optimale Motor-/Kraftstoffkombination zu finden. Da die Herstellung von Motoren viel Zeit in Anspruch nimmt, entscheiden sie sich möglicherweise dafür, drei neue Motoren zu entwickeln und an jedem Motor drei verschiedene Kraftstoffe zu testen.

In diesem Szenario ist „Motortyp“ der schwer zu ändernde „gesamte“ Plotfaktor und „Kraftstoffe“ der einfach zu ändernde „geteilte“ Plotfaktor.

Beispiel 3: Holzbearbeitung

Ein Holzhersteller möchte die optimale Kombination von Holzarten und Temperaturen finden, um möglichst langlebiges Holz herzustellen. Da die Erfassung der Holzart lange dauern kann, können sie drei verschiedene Temperaturen auf zwei verschiedene Holzarten anwenden.

In diesem Szenario ist die Holzart der schwer zu ändernde „gesamte“ Plotfaktor und die Temperatur der leicht zu ändernde „geteilte“ Plotfaktor.

Zusätzliche Ressourcen

Randomisierung permutierter Blöcke
Passendes Paar-Design
Pretest-Posttest-Design