Experimentelles Design und Analyse

Entwerfen Sie rigorose randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) mit korrekter Randomisierung, Verblindung und Power-Berechnungen für klinische und verhaltenswissenschaftliche Forschung.

Modellieren und interpretieren Sie Dosis-Wirkungs-Beziehungen mit sigmoiden, log-linearen und hormetischen Modellen für Pharmakologie, Toxikologie und Umweltforschung.

Planen, analysieren und interpretieren Sie faktorielle Experimente, einschließlich vollständiger und fraktionierter faktorieller Designs, Interaktionseffekte und ANOVA für multifaktorielle Studien.

Validieren Sie wissenschaftliche Messinstrumente mittels Reliabilitätsanalyse, konfirmatorischer Faktorenanalyse, konvergenter Validität und Item-Response-Theorie für Forschungs- und klinische Skalen.

Entwerfen Sie Machbarkeits- und Pilotstudien, um Protokolle zu testen, Parameter zu schätzen und die Planung größerer, endgültiger Studien zu unterstützen, bevor die umfassende Forschung beginnt.

Entwerfen Sie rigorose quasi-experimentelle Studien mit Differenz-von-Differenzen, Regressionsdiskontinuität und unterbrochenen Zeitreihen, wenn Randomisierung nicht möglich ist.

Berechnen Sie erforderliche Stichprobengrößen und statistische Power für jedes Studiendesign, einschließlich t-Tests, ANOVA, Regression und Überlebenszeitanalyse, mit Begründung der Annahmen.

Identifizieren, kartieren und kontrollieren Sie Störvariablen in experimenteller und beobachtender Forschung mithilfe von Randomisierung, Stratifizierung, Matching und statistischen Anpassungsstrategien.

Identifizieren und mindern Sie experimentelle Verzerrungen, einschließlich Selektions-, Durchführungs-, Erkennungs- und Ausfallverzerrungen, durch strenge Verblindung und verdeckte Zuteilungsstrategien.

Entwerfen und analysieren Sie Innersubjekt-, Messwiederholungs- und Crossover-Experimente mit Carryover-Kontrolle, Sphärizitätstests und gemischten ANOVA-Modellen.