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분산 분석과 실험계획법에서 균형 설계의 경우 가능한 모든 요인 수준의 조합에 대해 관측치의 개수가 같습니다. 불균형 설계의 경우에는 관측치 개수가 같지 않습니다.
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| A | B | C |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| C1 | C2 | C3 |
|---|---|---|
| A | B | C |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
균형 설계의 분석은 원시 요인 수준 평균 간의 차이를 사용하여 주효과와 교호작용 효과를 추정할 수 있기 때문에 일반적으로 간단합니다. 계획적이거나 실수로 발생한 데이터 손실에 의한 불균형 설계의 경우, 원시 요인 수준 평균의 차이는 요인 수준의 변화 대신 관측치의 불균형을 보여줄 수 있습니다. 불균형 설계의 경우 적합 평균을 사용하여 균형 설계의 실행 결과를 예측할 수 있습니다.
균형 분산 분석을 사용하려면 설계가 균형을 이루어야 합니다. 작은 데이터 집합의 경우 워크시트를 보면 데이터가 균형을 이루는지 여부를 쉽게 알 수 있습니다.
큰 데이터 집합의 경우 데이터가 균형을 이루는지 여부를 확인하려면 교차표를 생성하십시오. 이 표를 생성하려면 을 선택하십시오. 생성된 결과의 셀을 확인하십시오. 셀은 행과 열의 교차점입니다. 셀의 카운트가 다른 모든 셀의 카운트와 같지 않으면 데이터가 불균형한 것입니다.
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