{"id":341,"date":"2023-08-02T04:08:27","date_gmt":"2023-08-02T04:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/experimentelles-design\/"},"modified":"2023-08-02T04:08:27","modified_gmt":"2023-08-02T04:08:27","slug":"experimentelles-design","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/experimentelles-design\/","title":{"rendered":"Experimentelles design"},"content":{"rendered":"

In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was experimentelles Design in der Statistik ist und wof\u00fcr es verwendet wird. Au\u00dferdem erfahren Sie, wie ein Versuchsplan erstellt wird und ein Beispiel f\u00fcr einen solchen Plan. <\/p>\n

<\/span> Was ist ein experimentelles Design?<\/span><\/h2>\n

Experimentelles Design<\/strong> ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen der unabh\u00e4ngigen Variablen und der abh\u00e4ngigen Variablen<\/a> . Daher beinhaltet das experimentelle Design die absichtliche Manipulation der unabh\u00e4ngigen Variablen, um zu analysieren, welche Auswirkungen sie auf die abh\u00e4ngige Variable hat.<\/p>\n

Somit dient das experimentelle Design dazu, einen Hypothesentest<\/a> gegen\u00fcberzustellen, sodass die aus der durchgef\u00fchrten Forschung gezogenen Schlussfolgerungen verwendet werden, um festzustellen, ob die Hypothese der Studie wahr oder falsch ist.<\/p>\n

Im Allgemeinen wird in einem experimentellen Design normalerweise der Einfluss einer unabh\u00e4ngigen Variablen auf eine abh\u00e4ngige Variable untersucht; Es kann jedoch auch die Wirkung zweier oder mehrerer unabh\u00e4ngiger Variablen auf die abh\u00e4ngige Variable untersucht werden.<\/p>\n

Es ist zu beachten, dass die zu analysierenden Variablen isoliert werden m\u00fcssen, damit die Schlussfolgerungen korrekt sind, und daher m\u00fcssen externe Variablen<\/a> kontrolliert werden. <\/p>\n

\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Arten von Variablen<\/a> <\/div>\n

<\/span> So erstellen Sie einen Versuchsplan<\/span><\/h2>\n

Die Schritte zur Durchf\u00fchrung eines Versuchsplans sind:<\/p>\n

    \n
  1. Studienvariablen definieren<\/strong> : Die unabh\u00e4ngige Variable und die abh\u00e4ngige Variable der Untersuchung m\u00fcssen bestimmt werden.<\/span><\/li>\n
  2. Stellen Sie die statistische Hypothese<\/a> auf<\/strong> : Die Arbeitshypothese muss definiert werden, d. h. welche Beziehung zwischen den Variablen besteht, die die Studie nachweisen soll.<\/span><\/li>\n
  3. Bei der Gestaltung der experimentellen Studie m\u00fcssen Sie planen,<\/strong> wie Sie die Untersuchung durchf\u00fchren, um zu versuchen, die Arbeitshypothese zu widerlegen.<\/span><\/li>\n
  4. Untersuchen Sie eine Stichprobe<\/strong> : Analysieren Sie, wie sich der Wert der unabh\u00e4ngigen Variablen auf die abh\u00e4ngige Variable auswirkt. Normalerweise k\u00f6nnen nicht alle Individuen der Bev\u00f6lkerung untersucht werden, daher muss man sich auf eine repr\u00e4sentative Stichprobe konzentrieren.<\/span><\/li>\n
  5. Schlussfolgerungen ziehen<\/strong> : Ziehen Sie aus den erhaltenen Ergebnissen Schlussfolgerungen und bestimmen Sie, ob die Arbeitshypothese wahr oder falsch ist.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Denken Sie daran, dass jede statistische Studie genau, zuverl\u00e4ssig und reproduzierbar sein muss. Befolgen Sie daher unbedingt diese drei Grunds\u00e4tze, bevor Sie viel Zeit und M\u00fche in das Projekt investieren. <\/p>\n

    <\/span> Beispiel f\u00fcr experimentelles Design<\/span><\/h2>\n

    Um das Konzept vollst\u00e4ndig zu verstehen, schauen wir uns ein einfaches Beispiel f\u00fcr experimentelles Design an.<\/p>\n

    In diesem Fall wollen wir untersuchen, ob die Schlafdauer die Stimmung am Arbeitsplatz beeinflusst. Daher ist die unabh\u00e4ngige Variable die durchschnittliche Anzahl der Schlafstunden und die abh\u00e4ngige Variable die Stimmung der Arbeitnehmer.<\/p>\n<\/p>\n

    \"\\begin{cases}\\text{Variable<\/p>\n<\/p>\n

    Die Nullhypothese der Studie lautet also, dass Schlafstunden keine Ver\u00e4nderung der Stimmung der Menschen bewirken, w\u00e4hrend die Alternativhypothese lautet, dass Schlafstunden die Stimmung beeinflussen. <\/p>\n<\/p>\n

    \"\\begin{cases}H_0:<\/p>\n<\/p>\n

    \u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Null- und Alternativhypothesen<\/a><\/div>\n

    Um die Arbeitshypothese zu untersuchen, haben wir daher zuf\u00e4llig zwei Gruppen von Arbeitnehmern mit je 30 Personen aus demselben Unternehmen ausgew\u00e4hlt. Zwei Wochen lang schl\u00e4ft eine Gruppe 8 Stunden am Tag und die andere Gruppe maximal 5 Stunden am Tag.<\/p>\n

    Um dann die Stimmung der Teilnehmer zu beurteilen, werden wir am letzten Tag eine Stichprobe von 20 Arbeitern, die nicht an der Studie teilgenommen haben, bitten, die Stimmung jedes Teilnehmers in den letzten zwei Wochen zu bewerten. Die Bewertungen reichen von 1 bis 5, wobei 1 die schlechteste und 5 die beste Bewertung ist.<\/p>\n

    Nach Durchf\u00fchrung des Experiments erhielt die Gruppe, die 8 Stunden am Tag schlief, eine durchschnittliche Bewertung von 4,1, die Gruppe, die nur 5 Stunden am Tag schlief, erhielt jedoch eine durchschnittliche Bewertung von 2,7.<\/p>\n

    Der Unterschied zwischen den beiden Mitteln scheint offensichtlich, aber mit blo\u00dfem Auge l\u00e4sst sich eine solche Schlussfolgerung nicht ziehen. Daher wurde ein Hypothesentest zur Differenz der Mittelwerte durchgef\u00fchrt und wir kommen tats\u00e4chlich zu dem Schluss, dass die beiden Mittelwerte statistisch unterschiedlich sind. Die Nullhypothese, dass Schlafstunden die Arbeitsstimmung beeinflussen, wird daher abgelehnt. <\/p>\n

    \u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Hypothesentest f\u00fcr die Mittelwertdifferenz<\/a> <\/div>\n

    <\/span> Arten des experimentellen Designs<\/span><\/h2>\n

    Arten von experimentellen Designs<\/strong> sind:<\/p>\n

      \n
    • Vorexperimentelles Design<\/strong> : Eine Variable wird beobachtet, ohne die unabh\u00e4ngige Variable absichtlich zu \u00e4ndern. Beispiel: Ein Lehrer wendet bei seinen Sch\u00fclern eine neue Unterrichtsmethode an und analysiert nach einem Semester, ob sich die Noten seiner Sch\u00fcler verbessert haben oder nicht.<\/span><\/li>\n
    • Echtes experimentelles Design<\/strong> : Es werden zwei Kontrollgruppen gebildet, sodass in einer Gruppe die unabh\u00e4ngige Variable manipuliert wird und in der anderen Gruppe nicht. Auf diese Weise ist es m\u00f6glich, den Einfluss der unabh\u00e4ngigen Variablen zwischen den beiden Gruppen zu vergleichen. Beispiel: Von zwei zuf\u00e4llig gebildeten Kontrollgruppen, deren Mitglieder an einer bestimmten Krankheit leiden, wird nur einer Gruppe ein Medikament verabreicht, um zu beurteilen, ob sich der Zustand der Patienten im Vergleich zu denen, die das Medikament nicht eingenommen haben, verbessert. Medizin.<\/span><\/li>\n
    • Quasi-experimentelles Design<\/strong> : Diese Art des experimentellen Designs \u00e4hnelt der vorherigen, aber die Kontrollgruppen werden nicht zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlt, sondern bereits gebildete Gruppen werden untersucht. Beispielsweise wird die Umsetzung eines neuen Bildungssystems in zwei verschiedenen Klassen untersucht.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n

      <\/span> Experimentelles Design und faktorielles Design<\/span><\/h2>\n

      Das faktorielle Design ist eine Art von Experiment, das einige \u00c4hnlichkeiten mit dem experimentellen Design aufweist. Im Folgenden werden wir daher kurz sehen, was diese Art von Forschung beinhaltet.<\/p>\n

      In der Statistik ist der faktorielle Versuchsplan<\/strong> ein Experiment, das aus zwei oder mehr Faktoren besteht und dar\u00fcber hinaus jeder dieser Faktoren unterschiedliche Werte oder Niveaus hat. Daher wird in einem faktoriellen Design untersucht, wie sich jeder dieser Faktoren auf die abh\u00e4ngige Variable auswirkt, und es wird auch die Auswirkung der Interaktion zwischen mehreren Faktoren auf die Antwortvariable analysiert.<\/p>\n

      Daher besteht der Hauptunterschied zwischen dem experimentellen Design und dem faktoriellen Design<\/strong> in der Anzahl der unabh\u00e4ngigen Variablen. Ein experimenteller Entwurf wird normalerweise mit einer einzelnen unabh\u00e4ngigen Variablen durchgef\u00fchrt, w\u00e4hrend ein faktorieller Entwurf im Allgemeinen mit zwei oder mehr unabh\u00e4ngigen Variablen arbeitet.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      In diesem Artikel wird erkl\u00e4rt, was experimentelles Design in der Statistik ist und wof\u00fcr es verwendet wird. Au\u00dferdem erfahren Sie, wie ein Versuchsplan erstellt wird und ein Beispiel f\u00fcr einen solchen Plan. Was ist ein experimentelles Design? 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