Experimentelles Design >
Was ist Blocking?
Beim Blockieren steuern Sie Variationsquellen („störende Variablen“) in Ihren experimentellen Ergebnissen, indem Sie Blöcke (homogene Gruppen) erstellen. Behandlungen werden dann verschiedenen Einheiten innerhalb jedes Blocks zugewiesen. Der Begriff Blockierung kommt aus der Landwirtschaft, wo verschiedene Pestizide oder Anbautechniken auf verschiedenen Parzellen (oder Blöcken) von Land verwendet wurden.
Was ist ein blockierender Faktor?,
Ein Blockierungsfaktor ist ein Faktor, der zum Erstellen von Blöcken verwendet wird. Es ist eine Variable, die sich auf ein experimentelles Ergebnis auswirkt, aber selbst nicht von Interesse ist.
Blockierungsfaktoren variieren je nach Experiment stark. Zum Beispiel: In Humanstudien werden Alter oder Geschlecht oft als blockierende Faktoren verwendet. In medizinischen Studien kann der Institutstyp verwendet werden, um Auswirkungen zu beseitigen, die durch die Größe der versorgten Institution oder Populationstypen verursacht werden. In Experimenten mit Mikroarrays können Experimentatoren, Mikroarraychargen oder Druckstifte als Blockierungsfaktoren verwendet werden (Wit & McClure, 2004)., Weitere Möglichkeiten zum Blockieren von Faktoren:
- Verzehr bestimmter Lebensmittel.
- Rezeptfreie Nahrungsergänzungsmittel.
- Einhaltung des Dosierungsschemas.
- Genetische Unterschiede im Stoffwechsel.
- Koexistenz anderer Krankheiten oder Störungen.
- Andere Medikamente verwendet.
Typen des blockierenden Designs
Es gibt viele verschiedene Arten von blockierenden Designs, darunter:
Ein 3×3 lateinisches Quadrat.,
- Randomisiertes Blockdesign: Bei diesem Entwurfstyp unterteilt der Forscher Versuchspersonen in homogene Blöcke. Behandlungen werden dann zufällig den Blöcken zugewiesen.
- Matched pairs design: ist ein sonderfall von randomisierten block design. In diesem Design werden zwei Behandlungen Blöcken von Probanden zugeordnet. Ziel ist es, die Homogenität in jedem Paar zu maximieren. Mit anderen Worten, Sie möchten, dass die Paare so ähnlich wie möglich sind.,
- Latin Square Designs: Diese basieren auf dem lateinischen Quadrat,
ein altes Puzzle, wo Sie versuchen, herauszufinden, wie viele Möglichkeiten lateinische Buchstaben in einer festgelegten Anzahl von Zeilen und Spalten (eine Matrix) angeordnet werden können; jedes Symbol erscheint nur einmal in jeder Zeile und Spalte. Das lateinische quadratische Design sorgt dafür, dass jeder Buchstabe gleichmäßig von einem anderen Buchstaben gefolgt wird, um vor Nebenwirkungen zu schützen.
Jedes dieser Designs ist weniger flexibel und erfordert eine viel komplexere Analyse als ein vollständig randomisiertes Design. Sie bieten jedoch eine deutliche Effizienzsteigerung.,
der Witz, E. & McClure, J.. (2004). Statistiken für Mikroarrays: Design, Analyse und Inferenz. John Wiley & Söhne.
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