Tag 5 - Experimentelles Design Flashcards

1
Q

Randomized Block Design

A
  • bei Feldstudien Umweltvar oft so hoch dass man keinen Effekt findet
  • Blöcke: relativ homogene Einheiten, mit starken Unterschieden untereinander, die rechnet man dann raus -> höhere stat Macht Effekt zu finden
  • jeder Block enthält alle treatments und Kontrolle
  • Analyse mit 2-faktorieller ANOVA aber ohne Interakt mit Block
  • Störende Var innerhalb Blöcke soll klein, dazw groß sein
  • wenn dazw nicht groß lohnt sich Blockdesign nicht, man verliert statistische Macht
  • Blöcke können sein: Landstücke, Zeitabschnitte, Individuen…
  • Blöcke senkrecht zu Umweltgradienten legen
  • Problem: wenn 1 Block ausfällt verliert man viele Replikate
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2
Q

Lateinisches Quadrat

A
  • wenn man 2 Umweltgrad hat die senkrecht zueinander stehen
  • dann Zeilen und Spalten, Plots anordnen wie bei Sudoku, also in allen Z und S alle treats
  • man hat dann aber nur so viele Replikate wie man Faktorstufen hat
  • wenn man mehr Replikate will dann mehrere Quadrate machen, nicht Anzahl Faktorstufen aufblasen
  • ist 3-faktorielle ANOVA: Spalten, Zeilen und Behandlungseffekt, ohne Interaktion
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3
Q

Genestetes Design

A
  • faktorielles: es gibt alle Faktorkombis
  • genestetes: es gibt nicht alle Faktorkombis, bsp Pops 1-4 im Licht, 5-8 im Schatten -> Faktor Pop ist innerhalb Faktor Licht genestet (zu jeder Pop 1 Licht, zu jedem Lichtlevel mehrere Pops)
  • genesteter Faktor ist oft random faktor
  • Probleme: man kann keine Interakt testen, es gibt versch Error-levels man muss Design gut verstehen, für Faktor Licht sind Pops Replikate, für Faktor Pop sind es Indiv
  • für ANOVA zuerst nicht genestete dann genestete Faktoren eingeben
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4
Q

Split plot designs

A
  • wenn bestimmter Faktor auf großer Fläche appliziert werden muss bsp Wasser und anderer auf kleiner Fläche bsp Düngung
  • große Blöcke werden dann in Subblöcke aufgeteilt
  • auch hier mehrere Errorlevels
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5
Q

Repeated Measurements Analysis

A
  • mehrere Messungen am gleichen Objekt zu versch Zeitpunkten
  • ändert sich Variable über Zeit und Behandlung, ändert sich Effekt Behandlung über Zeit?
  • wiederholte Messungen sind nicht unabhängig! also getrennte Spalten für t1, t2..
  • oder als genestetes Design ansehen, Indiv ist dann genestet, 1 Spalte für t
  • ist also Blockdesign mit Individuen als Block, Problem man kann innerhalb Person Zeitpunkte nicht randomisieren
  • man kann auch als Splitplot in Zeit sehen, dann gleiches Problem
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