미니탭 예제중심의 실험계획법

실험 설계의 선택을 이끄는 고려 사항 중 가장 중요한 것은 연구에 동기를 부여하는 과학적 질문을 해결하는 것입니다. 동시에, 이 과학적 질문은 매우 자원 집약적 인 설계에 의해 해결 될 수 있지만, 밀접하게 관련된 질문은 훨씬 덜 자원 집약적 인 디자인에 의해 해결 될 수있는 경우, 조사관은 질문을 재구성 고려할 수 있습니다 자원을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 연구 과목이 비싸거나 부족한 경우, 요인 또는 분수 설계를 사용할 수 있도록 간단한 효과보다는 주요 효과의 관점에서 과학적 질문을 프레임할 수 있는지 여부를 고려하는 것이 신중할 수 있습니다. 또는 리소스 제한이 극소수의 실험 조건 보다 더 많은 구현을 배제하는 경우, 주요 효과보다는 간단한 효과의 관점에서 연구 질문을 프레이밍하는 것이 신중할 수 있습니다. 특정 설계에서 제공하는 경제를 활용하기 위해 연구 질문을 재구성할 때 효과의 해석이 재구성과 일치하고 이러한 일관성은 원래 연구 보고서에서뿐만 아니라 유지되어야 합니다. 그러나 보고서의 후속 인용뿐만 아니라 통합 리뷰 또는 결과를 포함하는 메타 분석. DOE(실험 설계)는 키 입력이 키 출력과 관련이 있는지 효율적으로 확인할 수 있는 완벽한 도구입니다. 무대 뒤에서 DOE는 단순히 회귀 분석입니다. 그러나 간단하지 않은 것은 실험을 계획할 때 해야 할 모든 선택사항입니다.

X는 무엇을 테스트해야 합니까? X의 경우 어떤 범위를 선택해야 합니까? 얼마나 많은 복제를 사용해야 합니까? 중심점이 필요하십니까? 등. 그래서 중심점에 대해 이야기 하자. 이전에는 티에서 가능한 한 골프공을 운전하는 실험을 통해 네 가지 실험 요소를 테스트하고 전체 데이터 세트를 생성하는 데 필요한 실행 횟수를 결정했습니다. 개별 개입 성분은 전체적으로 개입(West & Aiken, 1997)보다 더 작은 효과 크기를 가질 가능성이 있으며, 이 경우 샘플 크기 요구 사항은 2-실험 조건 RCT에 비해 증가될 것이다. 한 가지 가능성은 기존의 α = .05보다 큰 타입 I 오류율을 사용하여 전력을 증가시키는 것입니다. 활성 개입 구성 요소를 실수로 거부할 가능성이 있습니다. Collins et al. (2005, 2007)은 개입을 구성하는 구성 요소 와 수준을 선택하는 단계적 실험 전략의 일환으로이 전술과 유사한 전술을 권장했습니다. 이러한 단계적 실험 전략에서, 새로운 개입이 형성된 후 그 효능은 종래의 α=.05에서 RCT에서 확인된다.

Hays (1994, p. 284)는 „어떤 상황에서는 Type II 오류에 훨씬 더 주의를 기울이고 기존의 수준 중 하나에서 α를 설정하는 데 세심하지 않아야 합니다.” 이 분석은 Minitab에서 해당 열을 동변량 대화 상자로 두 번 클릭하여 수행할 수 있습니다. 모든 k 계수 세트에 대해 가능한 많은 소수 요인 설계가 있습니다. 디자인은 필요한 실험 조건과 별칭의 특성에 따라 다릅니다. 다행히도, 실험 조건의 수와 분수 요인 설계의 별칭 구조를 결정하는 노력은 크게 수행되었습니다. 디자인은 책에서 찾을 수 있습니다 (예를 들어, 상자 등, 1978; Wu & Hamada, 2000) 및 인터넷 (예 : 국립 표준 기술 /SEMATECH, 2006)에서 분수 요인 설계를 선택하는 가장 쉬운 방법은 컴퓨터 소프트웨어를 사용하는 것입니다.

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Írta: Gabor