Entscheidungen können vielfältigster Art sein:

  • Bewertung und Auswahl von Materialien für den Einsatz in der Produktion und Entwicklung
  • Bewertung von Chemikalien
  • Einstufung und Prognose neuer Alternativen oder Produkten gegenüber Konkurrenten
  • Auswahl optimaler (Management-) Strategien

Bewertungen folgen in der Regel einem Ziel, dass - wie die obige Auflistung deutlich macht - durchaus unterschiedlich sein kann. Die Aufsstellung einer Ziel- und Kriterienhierarchie ist dagegen ein Schritt, der in allen Bewertungen erforderlich ist. Diese Hierarchie beinhaltet dabei alle Kriterien bzw. Indikatoren, die zur Quantifizierung des Ziels erforderlich sind. Sind die Kriterien mit Werten gefüllt, sei es durch Messungen oder z.B. durch Modellergebnisse, können die verschiedenen Alternativen (Materialien, Chemikalien, Strategien, ...) bewertet werden. Wie dabei die oft unterschiedlich skalierten Kriterien behandelt werden, um am Ende des Bewertungsprozesses zu einer Rangzahl zu kommen, ist das wesentliche Unterscheidungsmerkmal der multikriteriellen Bewertungs- und Entscheidungshilfeverfahren. Einige der bekanntesten Verfahren sind z.B.

  • Partial Order Ranking
  • Nutzwertanalyse
  • Konkordanzanalyse
  • Kosten-Nutzen-Analyse
  • PROMETHEE
  • AHP (analytical hierarchy process)

Abgestimmt auf Ihre Ziele und Kriterien liefern wir das Wissen zur

  • Auswahl und Entwicklung optimaler Bewertungsverfahren

Unsere langjährige Expertise in den Umweltwissenschaften und der Ökologie beinhaltet darüberhinaus die

  • Anwendung und Entwicklung von Modellen zur Riskoabschätzung - und Bewertung (Risk Assessment).

Mit Erfahrungen in

  • Expositions- und Wirkungsmodellierung
  • Statistischen Analysen ökotoxikologischer Tests (z.B. Microarrays)
  • Chemometrie

Bei der Expositions- und Wirkungsmodellierung stützen wir uns größtenteils auf die Formulierung von z.B. Stoff- und Energiebilanzen, Verteilungsgleichgewichten, Austauschraten, Advektionsprozessen, stöchiometrischen Reaktionsgleichungen und statistischer Verfahren.

Wir haben umfangreiche Erfahrung in der statistischen Analyse von experimentellen Daten, von DNA Microarrays bis hin zu klassischen (öko-) toxikologischen Tests. Wie bei den DNA Microarrays lassen sich auch in vielen anderen Experimenten die Daten nicht mehr als normalverteilt approximieren, sondern folgen einer Poisson oder Binomialverteilung. Hier geht die Statistik bereits über das Grundlagenwissen (t-Tests, Varianzanalysen, einfache lineare Reggression) hinaus und insbesondere in diesen Fällen möchten wir mit unseren Erfahrungen Unterstützung bei der Umsetzung ihrer experimentellen Ziele liefern.

Zuletzt aktualisiert: 03.03.2010