Bei vielen Experimenten in Technik, Wissenschaft und Wirtschaft spielen mehrere Faktoren eine Rolle. Dieser Kurs ist eine Einführung in diese Arten von Multifaktor-Experimenten. Die geeignete experimentelle Strategie für diese Situationen basiert auf dem faktoriellen Design, einer Art von Experiment, bei dem die Faktoren gemeinsam variiert werden. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Planung dieser Art von Experimenten und auf die Verwendung der ANOVA zur Analyse der resultierenden Daten. Diese Art von Experimenten enthält oft Störfaktoren, und das Blocking-Prinzip kann in faktoriellen Versuchsplänen verwendet werden, um diese Situationen zu bewältigen. Wenn die Anzahl der interessierenden Faktoren wächst, werden vollständige faktorielle Versuchspläne zu teuer und fraktionierte Versionen des faktoriellen Versuchsplans sind nützlich. Dieser Kurs befasst sich mit den Vorteilen von fraktionierten faktoriellen Versuchsplänen sowie mit den Methoden zur Erstellung und Analyse der Daten aus diesen Experimenten.