• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권1호
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• pp.89-100
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• 1997

In this paper we are concerned with comparing ordered treatment effects with a control in a randomized block design with multiple observations per cell. Two nonparametric procedures for detecting which treatment are better than the control are proposed and compared. An example is given and the results of a Monte Carlo power study are discussed.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1399-1409
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• 2016

랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 대립가설형태에 따라 많은 비모수적인 방법들이 제안되었다. 일반대립가설에서 대표적으로 Fridman (1937)의 검정법이 있고, 순서형 대립가설에서는 Page (1963)의 검정법이 있다. 우산형 대립가설에 대한 비모수적 방법으로는 일원 배치 모형에서 k개의 표본 문제에 대하여 Mack과 Wolfe (1981)의 검정법이 있다. 본 논문에서는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 우산형대립가설에 대하여 블록 간의 정보를 이용한 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬방법과 위치를 이용한 Kim (1999)의 검정법을 이용하여 검정법을 제안하였다. 또한, Monte carlo 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 검정법을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.77-84
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• 2012

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 새로운 비모수 검정법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 비모수 검정방법들의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1411-1419
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수적 방법에는 일반적인 대립가설에서 Friedman (1937)이 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 처리 효과의 차이를 알아보기 위한 검정법으로 블록 내 순위를 사용해 검정함으로써 블록 간 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보 손실을 줄이고, Jo와 Kim (2013)이 제안한 랜덤화 블록 계획법의 결합위치 방법을 확장하여 결합위치에 점수함수를 적용한 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 Monte carlo simulation을 통하여 기존의 검정 방법과 제안한 검정법의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.61-70
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• 2014

랜덤화 블록 계획법은 동질적인 실험단위를 묶어 여러 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록의 실험단위에 처리를 적용하는 방법이다. 랜덤화 블록 계획법에서 Jonkckheere (1964)와 Terpstra (1952), Page (1963) 그리고 Hollander (1967) 등이 순서대립가설의 다양한 방법을 제안하였다. 특히, 블록 내 순위합의 가중치를 주는 방법으로 Page (1963) 검정법이 있다. 본 논문에서는 Page 검정을 확장하여 순서대립가설에 새로운 비모수적 방법론을 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 제안된 방법과 이전의 방법들의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.291-299
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• 2017

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980), Mack (1981)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 모의실험을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.707-717
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• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.487-493
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• 2011

The paper reviews three Split Plot Designs (SPDs) of fixed factors, and those are SPD (RCBD, RCBD), SPD (CRD, RCBD) and SBD (Split Block Design). RCBD (Randomized Complete Block Design) and CRD (Completely Randomized Design) are used to deploy whole plot and sub plot. The models explained in this study are derived from random, crossed and nested models.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.931-941
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• 2017

반복이 있는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design with replications)에서의 대표적인 검정법은 Mack이 제안한 방법과 Mack과 Skillings이 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 발생할 가능성이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치(joint placement) 방법에 점수함수(score function)를 적용한 선형위치통계량(linear placement statistics)을 이용한 검정방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo simulation study를 통해 기존의 방법들과 검정력을 비교하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권1호
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• pp.159-168
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• 1999

We introduce a new conditional signed-rank test for the tree alternatives comparing several treatments with a control in the randomized block design. We demonstrate its performance by comparing with 3 classes of signed-rank tests proposed by Park et al.(1991) in some general situations. In most cases the proposed procedure is simpler to compute and has better power than others.