랜덤화 블럭 설계 및 라틴 방격 설계의 정의

일부 실험 설계는 측정하기 어렵거나 측정에 많은 비용이 드는 경우 효과적으로 정보를 제공하거나 처리 추론에 원하지 않는 변동 효과를 최소화할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 두 설계에 대한 간략한 설명입니다. 이러한 설계에 대해 설명하기 위해 두 개의 처리 요인(A, B)과 두 요인의 교호작용(A*B)이 있다고 가정합니다. 이 설계들에 요인이 두 개만 있어야 하는 것은 아닙니다. 설계가 균형적이면 균형 분산 분석을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 GLM을 사용하십시오.

랜덤화 블럭 설계

랜덤화 블럭 설계는 이산형 단위(예: 위치, 측정 시스템, 공장, 배치, 시간)와 연관된 변동 효과를 최소화하기 위해 주로 사용됩니다. 이 설계에서는 대부분 각 블럭 내에 각 처리 조합을 한 번씩 랜덤화합니다. 일반적으로 블럭에 대해서는 관심을 두지 않으며 블럭은 변량 요인으로 간주됩니다. 일반적으로 블럭과 처리의 교호작용은 0으로 가정하며 이 교호작용은 처리 효과를 검정하기 위한 오차 항이 됩니다. 블럭화 변수의 이름을 블럭으로 지정하는 경우 모형의 항은 블럭, A, B, A*B가 됩니다. 또한 블럭을 변량 요인으로 지정할 수 있습니다.

반복 측정이 있는 라틴 방격 설계

반복 측정 설계란 같은 피실험자에 대해 측정을 반복하는 설계입니다. 피실험자에 처리를 할당하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 특히 살아 있는 피실험자인 경우에는 연속적인 관측치 사이에 학습, 순응, 저항 등에 의한 체계적인 차이가 있을 수 있습니다. 피실험자에 처리를 할당하는 일반적인 방법 중 하나는 라틴 방격 설계를 사용하는 것입니다. 반복 측정 실험을 위한 이 설계의 장점은 피실험자가 제한되어 있고 처리의 순서 효과가 무시할 만한 것으로 간주될 때 완전 요인의 한 부분을 균형 있게 얻을 수 있다는 점입니다. 즉, 모든 처리 조합을 나타낼 수 있습니다.

라틴 방격 설계는 두 개의 블럭 변수가 직교하는 블럭 설계입니다. 농업 실험에서는 수직의 경사도가 있을 수 있으므로 이 설계를 선택할 수 있습니다. 반복 측정 실험의 경우에는 하나의 블럭 변수가 피실험자의 그룹이고 다른 블럭 변수는 시간입니다. 처리 요인 B에 b1, b2 및 b3이라는 세 개의 수준이 있을 경우 피실험자 그룹에 대해 라틴 방격 설계로 모든 시간 수준에 랜덤하게 할당할 수 있는 요인 B의 수준은 다음 12개 중 하나가 됩니다.
시간 1 시간 2 시간 3
그룹 1 b2 b3 b1
그룹 2 b3 b1 b2
그룹 3 b1 b2 b3

피실험자에게는 각 행에서 지정된 순서대로 처리 수준이 할당됩니다. 이 예제에서 그룹 1의 피실험자에게는 b2, b3, b1의 순서로 처리 수준이 할당됩니다. 관리하는 처리 사이의 간격을 선택할 때는 이전 처리에서 전달되는 효과를 최소화하도록 해야 합니다.

대부분 하나 이상의 추가 요인에 대한 정보를 제공하려면 이 설계를 수정합니다. 각 그룹에 요인 A의 서로 다른 수준이 할당된 경우 그룹에 순서 효과가 있다는 가정을 할 수 있으면 최소한의 노력으로도 A와 A*B 효과에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 순서 효과가 요인 A의 효과에 비해 무시할 만큼 작으면 그룹 효과의 원인은 요인 A에 있다고 할 수 있습니다. 시간과의 교호작용이 무시할 만큼 작은 경우에는 A * B 교호작용에 대한 부분적인 정보를 얻을 수 있습니다. 반복 측정 설계의 용어로 요인 A는 피실험자 간 요인이라고 하고 요인 B는 피실험자 내 요인이라고 합니다.

라틴 방격 설계에 따라 반복 측정 실험을 랜덤화할 필요는 없습니다.

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