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Bei der Durchführung von Feldversuchen lassen sich Störeinflüsse in vielerlei Hinsicht nicht völlig vermeiden. Sie führen nicht nur zu schlechteren Maßzahlen der Versuchspräzision, sondern insbesondere auch zur Verzerrung von Prüfgliedmittelwerten und Prüfglieddifferenzen. Die wesentlichsten Ursachenkomplexe sind Bodenheterogenität in der Fläche einerseits und (ungewollt) ungleichmäßige Wirkung von acker- und pflanzenbaulichen oder versuchstechnischen Maßnahmen auf die Versuchseinheiten (Parzellen, Blocks ...) andererseits.
Systematische Verzerrungen der Prüfgliedunterschiede zu eliminieren und eine bestmögliche Reduzierung des Versuchsfehlers zu erreichen, ist ein wesentliches Ziel der Konstruktion von Versuchsdesigns. Die Modellwahl bei der Versuchsauswertung muss die Randomisation und das Versuchsdesign widerspiegeln. Durch eine dem Versuchsdesign entsprechende Auswertung, die die Störgrößen optimal erfasst, werden nicht nur die Maßzahlen der Präzision „günstiger“ ausfallen, sondern im Falle unvollständiger Blocks oder/und räumlicher Ansätze werden auch die Mittelwerte adjustiert (von Störgrößen bereinigt) und somit im Sinne der praktischen Reproduzierbarkeit „richtiger“ eingeschätzt.
Welche Störgrößen in einem Versuch relevant bzw. dominant werden, ist zum Zeitpunkt der Versuchsplanung i. d. R. nicht vorhersehbar. Deshalb ist es von Vorteil, sowohl unterschiedliche Möglichkeiten der Blockung (möglichst in Längs- und Querausrichtung zum Versuch) als auch räumliche Modellansätze in der Versuchsauswertung vorzuhalten. Dabei können Blockungsmethoden voraussichtlich insbesondere technisch bedingte Störeinflüsse berücksichtigen, während räumliche Modelle eher zur Berücksichtigung diffuser (kleinräumiger) oder gerichteter (großräumiger) Bodenheterogenität verwendet werden können.
Versuchsanlagen mit derart „überfrachteten Modellansätzen“ besitzen allerdings häufig zu wenige Freiheitsgrade, so dass eine angemessene varianzanalytische Auswertung nicht möglich wird. Im Rahmen dieser Arbeit soll geprüft werden, welche Möglichkeiten bestehen, über eine iterative Modellreduktion trotzdem geeignete Auswertungsmodelle zu entwickeln.
Ein durch die Autoren konzipiertes und programmiertes Softwareprodukt soll dabei die routinemäßige Einzelversuchsauswertung ermöglichen.
Lesen Sie die Kurzfassung des Berichtes und bei weitergehendem Interesse melden Sie sich bitte per Mail bei den Autoren!
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