일반 다변량 분산 분석에 대한 요인 정보

요인 정보 표에는 설계의 요인, 요인 유형, 수준 수 및 수준의 값이 표시됩니다.

요인은 실험에서 제어하는 변수입니다. 요인은 독립 변수, 설명 변수, 예측 변수라고도 합니다. 요인은 요인 수준이라고 하는, 제한된 수의 값을 가질 수 있습니다. 요인은 텍스트 또는 숫자 값을 취할 수 있습니다. 숫자 요인은 많은 값을 사용할 수 있어도 제어된 값 몇 개만 실험에서 사용합니다.

해석

분석을 제대로 수행했는지 확인하려면 요인 정보 표를 사용하십시오.

일반 다변량 분산 분석에서 요인은 고정 요인입니다. 일반적으로 조사자가 수준을 제어하는 요인은 고정 요인입니다. 반면, 조사자가 모집단에서 요인 수준을 랜덤하게 표본으로 추출한 경우에는 랜덤 요인입니다.

예를 들어, 한 품질 분석가가 제조 공정에서 플라스틱 강도에 영향을 미칠 수 있는 요인을 연구하려고 합니다. 분석가는 첨가제, 온도, 조작자를 실험에 포함합니다. 첨가제는 범주형 변수로, 유형 A 또는 유형 B입니다. 온도는 계량형 변수이지만, 분석가는 100°C, 150°C, 200°C 등 세 가지 온도 설정만 실험에 포함하려고 합니다. 분석가가 실험에서 이 두 요인의 수준을 제어하기 때문에 이 요인들은 모두 고정 요인입니다.

요인	첨가제	온도
수준	A	낮음(100°C)
수준	B	중간(150°C)
수준		높음(200°C)

요인은 교차 또는 내포 요인일 수 있습니다. 한 요인의 각 수준이 다른 요인의 각 수준과 조합되어 발생하는 경우, 두 요인은 교차되어 있습니다. 한 요인의 수준들이 비슷하지만 동일하지는 않고 각 수준이 다른 요인의 여러 수준과 조합되어 발생하는 경우, 두 요인은 내포되어 있습니다.

예를 들어, 설계에 기계와 조작자가 포함된 경우 모든 조작자가 모든 기계를 사용하면 이 요인들은 교차 요인입니다. 그러나 각 기계를 서로 다른 조작자들이 사용할 경우 조작자가 기계에 내포됩니다.

요인 정보 표에서 괄호는 내포된 요인을 나타냅니다. 예를 들어, 조작자(기계)는 조작자가 기계에 내포되어 있음을 나타냅니다.

자세한 내용은 요인 및 요인 수준, 요인, 교차 요인 및 내포 요인의 정의 및 고정 요인과 변량 요인의 차이에서 확인하십시오.