minitab을 업무에 활용을 하면 정말 편한고 좋은 점들이 많다. 하지만 많은 사람들이 통계라는 개념때문에 쉽게 다가서지 못하는 분야임에도 틀림없다. 하지만 조금만 공부하고 프로그램을 잘 활용하면 정말 좋은 프로세스가 성립된다고 생각한다.
그런면에서 꼭 업무에 통계적으로 많이 쓰이는 일을 하시고 계신분이라면 minitab 사용을 권해드린다. 물론 회사에서 이 프로그램을 구매해서 사용하지 않는다면 힘들겠지만 말이다.
이 파워풀한 제품을 사용하지 않는 회사는 업무 능력이 뒤쳐질 수 밖에 없을 것이다. 그만큼 시간적으로 단축을 많이 해주는 프로그램이기 때문이다.
그럼 오늘은 두번째 시간으로 개념에 대해서 설명을 드리고자 한다. 어떤 일이든 일단 개념부터 조금 이해해야 일이 진행 되기때문이다.
1.실험 계획의 기본 원칙_(Basic Principles)
1) Randomization
-. 실험의 대상 선정이나 실험의 실시는 랜덤하게 이루어져야 합니다. 이 원리는 여러 가지 기본원리 중에서 가장 중요한 것으로,선정된 인자 외에 기타 요인들의 영향이 실험결과에 효과가 서로 뒤섞여 분리되지 않는 교락을 피하기 위한 방법 입니다.
따라서, 실험을 랜덤한 순서로 하지 않으면, 실험의 숙련도나 실험실의 기온 등과 같이 실험에서 고려하지 않은 요인들이실험결과에 영향을 끼쳐 어느 것이 참 원인인지 모르게 되므로 랜덤화가 잘 되지 않은 실험으로부터 어떤 결론을 내릴 때에는 특히 이 점을 주의하여야 합니다.
2) Blocking의 원리(실험의 정밀도를 높이기 위함)
-. 실험의 정도를 높이기 위하여 실험 대상 중 유사한 것을 그룹화 합니다. 실험의 환경을 될 수 있는 한 균일한 부분으로 쪼개어여러 블럭으로 만든 후에 블록 내에서 각 인자의 영향을 조사하는 것이 바람직 합니다.
실험 전체를 시간적 혹은 공간적으로분할하여 블럭을 만들어 주면 각 블록 내에서는 실험환경이 균일하게 되어 정도가 높은 결과를 얻을 수 있게 되고 또한 블록을하나의 인자로 하여 그 효과를 별도로 분리하게 되므로 총변동에서 블럭간의 변동을 제외시키면 균일한 블록 내의 다른 인자들의 변동만이 남습니다.
따라서 블럭화를 하면 블럭 내에서는 동질성이 유지되며, 블럭간에는 이질적이 됩니다. 결국블럭화는 관심 있는 요인의 효과 차이를 더 뚜렷하게 밝혀내기 위한 것으로, 블럭간 차이가 크면 클수록 오차분산을 줄일 수 있게 되어 블럭화의 효율은 증대 됩니다.
3) 반복의 원리
-. 실험의 정도를 높이기 위하여 2회 이상의 반복 실험을 합니다. 실험은 각 수준의 조합에서 1회 행하는 것보다는 가능하면반복하여 2회 이상 행하는 것이 얻어지는 실험결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
실험을 반복함으로써 오차항의 자유도가커지게 되고 또한 오차분산의 정도가 좋게 추정되어 실험결과의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
일반적으로 오차항의 자유도는6～20정도로 하는 것이 좋습니다. 그러나 반복을 실시하여 실험횟수가 증가하면 비용이 많이 소요되므로 적은 횟수의 실험에서 정도가 좋은 결과를 얻을 수 있는 실험계획법을 구상하도록 하여야 합니다.
4) 교락의 원리
-. 중요한 인자들이 블록의 효과와 중복되지 않도록 합니다. 이와 같은 방법을 교락법이라고 하는데, 교락법이란 고려할 필요가없는 2인자 교호작용이나 고차의 교호작용을 블럭과 교락시키는 방법으로서, 검출할 필요가 없는 요인을 블럭과 교락시켜 실험의 효율을 높이는 것입니다.
5) 직교성의 원리 (실험에 영향을 주는 인자들의 효과를 분리하기 위함.)
-. 인자들간에 영향을 받지 않도록 합니다. 요인간에 직교성을 갖도록 실험을 계획하여 데이터를 구하면 같은 실험횟수라도검출력이 더 좋은 검정을 할 수 있고, 정도가 높은 추정을 할 수 있습니다. 따라서 교호작용 가운데 기술적으로 생각하여 무시될 수 있는 것을 주효과와 교락시켜 실험의 크기를 줄일 수 있도록 고안된 직교배열표를 사용하면 효과적 입니다.
* 실험 계획법 :
(1) 해결하고자 하는 예제에 대해 실험을 어떻게 하고, Data를 어떻게 취하며, 어떠한 통계적 방법으로 Data를분석하면, 최소의 실험횟수로 최대의 정보를 얻을수 있는가를 계획하는 것을 말합니다.
(2) 어떤 X인자가 Y값에 영향을 가장 많이 미치는지를 파악하고, 그 유의한 X인자가 어떠한 조건을 가질때가장 바람직한 Y값을 얻을수 있는가를 알아낼수 있습니다.
* 반응치 : 실험을 실시한 후에 얻어지는 특성치 Data 입니다. (종속변수;Y)
* 인자 : 반응치에 산포를 준다고 생각되는 많은 원인들 중에서 실험에서 취급되는 원인을 말합니다.
(독립변수;X,Factor)
* 실험단위 : 실험의 대상이 되는 기본적인 개체 입니다.
* 변수 : 실험단위에서 정의한 실험단위의 특성 입니다.
* 수준 : 독립변수들의 실험조건 즉, 실험을 하기 위한 인자의 조건 입니다.
* 일원배치 실험 : 반응치(특성치) Y에 대해 하나의 인자 X의 영향을 조사하기 위해 사용하는 실험계획 입니다.
* 이원배치 실험 : 반응치(특성치) Y에 대하여 예제가 되는 인자를 2개 취하여 행하는 실험을 말합니다.
Ⅳ. 개선(Improve)
* 2수준 실험계획법 :
(1) N개의 인자(X인자,독립변수)에 대해 각각 2수준으로 실험을 실시하여 각 인자의 영향도를 파악하고자 할때, 사용하는 것입니다. (22(2인자 2수준), 23(3인자 2수준) 등으로 표현 합니다)
(2) 다수의 인자에서 중요한 몇 개의 원인을 선별하기 위해 사용 합니다.
* 부분배치 실험 :
N개의 X인자에 대해 인자의 수가 많아지면, 정상적인 실험배치를 할 경우 실험의 횟수가 많아 집니다. 이러한 경우에 실험의 목적을 적절히 달성하면서 최소의 경제적인 횟수를 하는 것이 부분배치 실험 입니다.
* 반응표면 실험 :
일반적으로 N개의 X인자에서 최소 2~3개 정도의 핵심인자가 결정 되었을 때, 이 인자를 중심으로 실험의 결과가최적이 될수 있도록 X인자의 조건을 결정하기 위해 행해지는 실험법 입니다.
* 교호작용 : 반응치 Y에 영향을 주는 X인자중 하나다 다른 인자에 영향을 미쳐 반응치 Y에 2개이상의 인자의 조합에 의해 일어나는 효과를 말합니다.
* 교락 : 반응치 Y에 영향을 주는 X인자 중에서 어떤 인자가 반응치 Y에 영향을 미치는지 알수 없을 때를 말합니다.
일단, 본격적인 예시를 앞서서 개념에 대해서 살짝 알아봤는데 어느정도 이해가 되시는지요. 뭐든 한번에 잘 이해가 되지는 않습니다. 인간의 뇌라는게 망각하는 기능이 있다보니, 배운걸 돌아서면 까먹게 되어있어서 그걸 계속해서 되뇌어주고 '복습'하는게 정말 중요하다는 사실을 잊어서는 안됩니다.
그렇기 때문에 우리는 이런 난해하고 복잡한 업무에 쓰이는 minitab같은 경우 더더욱 하루에 조금씩이라도 해봐야하는게 자신에게 결국 남는 자산이 된다는 사실을 잊어서는 안됩니다.
다음시간에 그럼 본격적으로 'minitab의 실험계획법을 어떻게 활용하는지에 대해서 알아보도록 하고 오늘 하루도 마무리 잘하시길 바랍니다.
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