실험계획법 #

정의 #

최소의 노력으로 최대의 정보를 얻을 수 있는 실험을 수행하는 방법을 연구하는 통계학의 한 분야로 초기 작물의 생산량을 최대로 하는 조건에 대한 농업 분야에서의 실험으로부터 시작되었다. 현재에는 공업 분야를 비롯한 여러 분야에 널리 활용되고 있다.

변수 #

독립변수(independent variable) or 인자(factor) : 입력변수
종속변수(dependent variable) or 반응변수(response variable) : 출력변수
제어가능한 인자 : 조명 밝기, 물리적인 스트레스와 같이 제어(control)가 용이하고 재현성이 있으며, 기술적 의미를 갖는 인자
잡음 or 오차(noise) : 출력에 영향을 주고 있는 요인이지만 요인의 상태를 파악할 수 없는 경우, 또는 측정오차와 같이 이유를 파악하기 여러우나 출력의 산포에 영향을 주는 것

실험계획의 기본원리 #

랜덤화(randomization) #

실험단위의 배정 또는 실험순서들을 임의로 또는 랜덤하게 결정하는 것으로 선택된 인자 외에는 실험결과에 영향을 미치지 않게 하기 위한 방안. 실험결과나 오차가 서로 독립인 확률변수라는 가정을 랜덤화가 충족시켜주는 역할을 함.

반복(replication) #

동일한 조건 하에서 실험을 두 번 이상 행하는 행위. 실험에는 제어불가능한 오차가 반드시 수반되기 마련이기 때문에 반복실험을 통해 실험오차를 추정하고, 이 추정값은 관측된 인자효과의 차이가 통계적으로 의미있는 차이인지를 판단하는 근거가 될 수 있다.

블록화(blocking) #

실험을 전체적으로 여러 블록으로 나누어 각 블록내에서의 인자효과를 조사하는 것을 의미함. 예를 들어 작물의 수확량과 땅의 비옥도의 관계를 알아보기 위한 실험을 한다면, 땅을 크게 비옥한 땅, 보통, 척박한 땅 세 개의 블록으로 나누어 실험을 진행하는 것이다. 이렇게 하면 각 블록내에서 여러 품종의 작물을 심어볼 수 있기 때문에 땅이 미치는 영향에 대해 더 정확하게 파악할 수 있다. 즉 블록화는 관심있는 인자의 효과차이를 더 뚜렷하게 밝혀내기 위해 활용할 수 있다.

실험계획의 순서 #

1 문제에 대한 이해와 목적의 설정
2 인자와 수준의 선택
3 반응변수의 선택
4 실험계획의 선정
5 실험 수행
6 자료 분석
7 결론 내리기