행-열 실험계획의 분석에 관한 연구

On analysis of row-column designs

Bradley & Stewart(1991)에서 인용하고 있는 예에 대해서 행간, 열간 정보를 회복하여 이것을 이용하고 블록내 분석결과와 결합하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이것은 행효과와 열효과를 다같이 확률효과(random effects)로 간주하여 일반화 최소제곱법(Generalized least squares method)에 의해서 해를 구하는 것과 동일한 것이다. 이것이 Paik(1986)에서 논의되고 있다. 이 방법은 어떤 행-열 계획(Row-column design)에도 적용된다. 따라서 격자방격(格子方格, Lattice square)에도 그대로 적용된다. 그런데 이와 같은 방법은 보통 불완비 블록계획(incomplete block designs)에서의 방법을 확대 적용하여 얻을 수 있다. 이러한 블록실험에 대한 SAS/IML을 이용한 분석법은 백운봉(1990a,1990b)에 의해서 제안된 바 있다. 그러나 이것이 개선될 필요가 있었고, 이 개선된 방법을 확대 적용한 것이 본 논문이다. 블록실험에 대한 개선된 방법은 본 논문 말미에 부록으로 제공 되어 있다.

Bradley and Stewart(1991) considered a large class of experimental designs as multidimensional block designs(MBD's). The simplest MBD could be considered to be a row-column design(RCD). They presented the intrablock analysis of variance for a general row-column design. In this article, a generalized least squares solution for Bradley & Stewart's example is considered. In this case, the assumption is that row and column effects are random. This is an application of revised Paik(1990a,1990b)'s method. The Appendix is devoted to that revised method.