Guten Morgen,
zur Zeit möchte ich eine Versuchsplanung erstellen, die insgesamt 8 verschiedene Einstellungen benötigt. Da ich jedoch nur mit den klassischen zwei Einstellungen ,,-" und ,,+" vertraut bin, bräuchte ich hier ein Paar Impulse zur Erstellung meiner Versuchsplanung. Zur Übersicht habe ich alle mir bekannten Daten zusammengefasst:
a.) Hypothese:
→ Nanopartikel können durch bestimmte Chemikalien funktionalisiert werden
► Funktionalisierung: die funktionellen Gruppen der Chemikalien können an die Oberfläche der Nanopartikel angedockt werden
► Methode: Mit einem Spektrometer kann die Wellenzahl der funktionellen Gruppen detektiert werden
╚> keine Detektion möglich: Funktionalisierung nicht erfolgreich
╚> Detektion möglich: Funktionalisierung erfolgreich
b.) Zielgröße/Qualitätsmerkmal
→ Abweichung Alpha [%]
► die Abweichung berechnet sich wie folgt:
A = {1 - [v(exp)/v(Ref)]} * 100 %
mit
v(exp): entspricht dem experimentell bestimmten Wert der Wellenzahl
V(Ref): entspricht einem Referenzwert der Wellenzahl (Literatur)
c.) Einstellung
→ es wird das molare Verhältnis zwischen der Chemikalie und den Nanopartikeln verwendet
► 8 Abstufungen:
z.B
0,1:1
0,2:1
etc.
d) Parameter
→ es werden drei Chemikalien (A, B, C) eingesetzt
Problem:
Nach der vollfaktoriellen Methode würde ich ja 3^8 = 6561 Versuchsdurchläufe brauchen. Den Aufwand möchte ich aber selbst mit Softwarelösungen nicht betreiben.
Daher wollte ich wissen, wie man mit den Eingangsdaten sinnvoller umgehen könnte
Wissensstand:
nach Karl Siebert gabs ja bereits das Beispiel mit dem Rasensprenger. Dort wurden drei Variablen mit zwei Einstellungen untersucht.
Aber wie geht man mit Variablen um, die einer Gruppe zugeordnet (3 Chemikalien) und nur in ihren Eigenschaften unterscheidbar sind (molare Masse, Dichte, etc.)?
Mfg
Xalgy