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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.61-69
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2005
In conducting the analysis of variance for the split-plot design using the statistical package SPSS, users including statisticians are faced with difficulties because of no appropriate example in the SPSS applications guide book. In this paper, therefore, we present an analysis of variance procedure for the split-plot design using SPSS syntax window.
The research presents an application of Balanced ANOVA (BANOVA) by utilizing randomized orders for various Split-Plot Designs (SPDs) which include two cell designs, split-plot with one-way HTC (Hard to Control) factor, split-plot with two-way HTC factor, split-split-plot design and nested design. In addition, four MINITAB examples of 2-level split-plot designs based on the number of blocks and the type of whole-plots are presented for practitioners to obtain comprehensive understanding. Furthermore, the geometrical interrelated properties among three typical Designs of Experiments (DOE), such as Factorial Design (FD), Response Surface Design (RSD), and Mixture Design (MD) are discussed in this paper.
In this study, one of the measures for the promotion of the growth of trees planted in poor drainage areas, which functionality pipe supplying oxygen in the soil, and promotes drainage, barren soil and poor drainage areas in planting design was to provide the basic data to compare the impact on the application of functionality pipe. The Zelkova serrata testing materials were selected, planted a total of 12 by three to four individual experiments were conducted. Growth measurements of the items Plot A > Plot C > Plot D > Plot B were excellent in the order of height, number of leaves, leaf width, and chlorophyll content, Plot A > Plot C > Plot D > Plot B was in good order of the growth of the length of the root-collar diameter, Plot C > Plot A > Plot B > Plot D in order rate of variation was good. This has adverse effects on plant growth, poor drainage planting base represents, promote drainage and oxygen supply technique can be applied good to the planting from Zelkova serrata growth based drainage is poor and barren presented as part of research to be done in the future include a means for promoting the growth of plants in soil, the planting design.
Subsurface drainage improves crop productivity in poorly drained soils but may also substantially contribute impairment of surface water quality due to excess leaching losses of nutrients like Nitrate-Nitrogen (NO3-N). This research presents preliminary findings from a 3-years tile depth and spacing study in Illinois state that includes three drain spacings implemented in 2 plots. We found that the plot with the narrower subsurface drainage (Case 1) exported more drainage water compared to the plot with the narrower subsurface drainage system (Case 2). The total drainage water from Case 1 plot showed 57% more compared to Case 2 plot. Whereas we observed that the plot with narrower drain spacing (Case 1) exported only 9% more NO3-N leaching losses compared to the wider plot (Case 2). The average corn yield was observed higher in plot Case 1 compared to Case 2. Especially, we observed about 7% higher corn yield in plot Case 1 compared to Case 2 plot in the relatively dried year (2022). The preliminary findings for this study suggest that subsurface drainage systems can be optimized to reduce nutrient losses while improving the crop productivity.
The research reviews three experimental designs which include Split Plot Design (SPD), Crossover Design (CD) and Replicated Design (RD) by using Latin Square Design (LSD). SPD (CRD, LSD) and SPD (LSD, RCBD) that are derived from (S:A)${\times}B{\times}C{\times}D$ and $A{\times}B{\times}C{\times}D$. In addition, (S:A)${\times}B{\times}C$, (S:A)${\times}C{\times}D$ and (S:A)${\times}B{\times}C{\times}D$ can be used to generate various LSD and CD models. Finally, Replicated LSDs are considered to increase the power of detectability.
Heat transfer coefficients of enhanced tubes in a flooded evaporator are measured through Wilson Plot method. And the correlations are proposed to design a flooded evaporators. Overall heat transfer coefficients are composed of the heat transfer coefficients both inside and outside tubes. Usually the experiments have been conducted separately. But there have been many difficulties like setting up the equipments and measuring the wall temperature. Wilson Plot method makes it possible to measure the separated transfer coefficients at the same equipment through experimental skills. So the cost and time can be reduced. And the results are reliable enough to use for design. Heat transfer coefficients inside the tube were able to be correlated uniquely in spite of various outside conditions. Boiling heat transfer of R134a is more dependent on the saturation temperature and much higher than that of R123.
난괴법 3반복(反復)으로 배치(配置)한 잣나무 10년생(年生) 반형매차대검정림(半兄妹次代檢定林)에서 plot당(當) 임의(任意)로 2-10본(本)의 표본목(標本木)을 선정(選定)한 후(後), 분산분석(分散分析)을 통하여 가계평균(家系平均) 수고(樹高)의 오차(誤差)를 나타내는 C.V. 값을 각(各) sampling size 별(別)로 추정(推定), 비교(比較)하였다. plot당(當) 표본목수(標本木數)를 증가(增加)시킴에 따라 C.V.값은 점차 감소(減少)되었으며, plot당(當) 4본(本)부터 안정(安定)된 C.V. 값(6.97%)을 나타내었으나, plot당(當) 7본(本)부터는 실험오차(實驗誤差)가 증가(增加)됨을 알 수 있었다. 이들 두 변량간(變量間)에 ${\hat{Y}}=10.425e-^{0.073x}$ ($R^2$=0.840)의 관계식(關係式)을 추정(推定)할 수 있었다.
The plot design influences the budgets and the precision of forest inventory results. The objective of this study is to determine the efficiency of estimating forest variables such as tree density, basal area, volume, and species richness based on various plot sizes using fixed-area plot sampling in the natural deciduous forest of Pyeong-Chang County, Gang-won Province, Korea. In this study, 108 reference plots were established with a fixed plot size and shape of 0.09 ha ($30m{\times}30m$). In order to determine the optimal plot size for the interest of variables, each sample plot was established using different shapes (square, circle, and rectangle) and was divided into different plot sizes from 100 to $900m^2$. The mean relative difference (MRD) for the sum of the basal area and volume, and tree density per hectare decreased as plot size increased. But the MRD for three variables were only below 13% at the plot size of $500m^2$. Species richness for each reference stand observed ranging from 2 to 15 species, demonstrated highly positive significant relationships with plot size. The minimum plot size for the estimation of tree density, the sum of the BA and volume was determined to be about $400m^2$, whereas the estimation of species richness required a minimum plot size of $500m^2$.
The paper presents the measurement split split-plot models for saving the time and cost. The split split-plot designs developed are efficiently used to estimating the gauge R&R(Reproducibility & Repeatability) when the completely randomized design of all factors(such as high pressure and temperature) is expensive and time consuming. The models studied include three split split-plots considering the type of experimental units.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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