요인 설계를 위한 이항 반응 분석 방법

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요인/공변량 패턴

데이터 집합의 단일 요인/공변량 값 집합에 대해 설명합니다. Minitab에서는 각 요인/공변량 패턴에 대한 사건 확률, 잔차 및 기타 진단 측도를 계산합니다.

예를 들어 데이터 집합에 성별 및 인종 요인과 나이 공변량이 포함되어 있는 경우, 이런 예측 변수의 조합에는 피실험자 수만큼 많은 공분산 패턴이 포함될 수 있습니다. 데이터 집합에 각각 2개 수준에서 코드화된 인종과 성별 요인만 포함되어 있는 경우, 가능한 요인/공변량 패턴은 4개뿐입니다. 데이터를 빈도나 성공, 시행 또는 실패 횟수로 입력할 경우 각 행에 요인/공변량 패턴이 하나씩 포함됩니다.

설계 행렬

일반 선형 모형(GLM)의 경우 회귀 분석을 사용하여 사용자가 지정한 모형을 적합하는 데 Minitab에서는 이와 동일한 방법을 설계 행렬에 사용합니다. Minitab에서는 먼저 사용자가 지정한 요인 및 모형에서 설계 행렬을 만듭니다. X라고 하는 이 행렬의 행들이 모형의 항을 나타냅니다.

설계 행렬에는 n개의 행과(여기서 n = 관측치 수) 모형의 항에 해당하는 열이 있습니다.
  1. 상수
  2. 공변량
  3. 블럭
  4. 요인
  5. 교호작용
이러한 유형의 항은 설계 행렬에서 각각 하나의 열을 갖습니다.
  • 상수
  • 공변량
  • 계량형 요인

블럭의 경우 열의 수가 블럭의 수보다 하나 적습니다.

2-수준 설계의 범주형 요인 및 교호작용

2-수준 설계에서 범주형 요인에 대한 항은 하나의 열을 가집니다. 모든 교호작용도 하나의 열을 가집니다.

일반 요인 설계의 범주형 요인

일반 요인 설계에서 범주형 요인은 여러 개의 열을 가질 수 있습니다. 열의 수는 수준의 수보다 1개 적습니다. 요인 A에 4개의 수준이 있다고 가정합니다. 이 경우 자유도는 3이고 이 블럭에는 3개의 열이 포함됩니다. 이 열을 A1, A2, A3이라고 합니다. 각 행은 다음과 같이 코드화됩니다.
A 수준 A1 A2 A3
1 1 0 0
2 0 1 0
3 0 0 1
4 -1 -1 -1

일반 요인 설계의 교호작용

교호작용 항에 대한 열을 계산하려면 교호작용의 요인에 해당하는 모든 열을 곱하십시오. 예를 들어, 요인 A의 수준이 6개이고, C의 수준이 3개이고, D의 수준이 4개라고 가정합니다. 이 경우 A * C * D 항에는 5 x 2 x 3 = 30개의 열이 있습니다. 수준을 구하려면 A의 각 열과 C의 각 열, D의 각 열을 곱하십시오.

분할구 설계의 주구 열

참고

Minitab에서는 이항 반응이 있는 분할구 설계를 분석하지 않습니다.

분할구 설계의 경우 Minitab에는 두 버전의 설계 행렬을 사용합니다. 한 버전은 2-수준 요인 설계에 사용되는 것과 같은 행렬입니다. 다른 행렬에는 주구를 나타내는 열의 블럭이 포함됩니다. 예를 들어, 주구 오차 항을 계산할 때는 설계 행렬의 이 두 번째 버전을 사용합니다. 주구에 대한 열은 변경하기 어려운 요인 및 변경하기 어려운 요인만 포함된 교호작용에 대한 열을 따릅니다.

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