• 대한안전경영과학회지
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• 제10권3호
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• pp.245-251
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• 2008

The research proposes three ANOVA(Analysis of Variance) tests using expected mean square(EMS) algorithms in various split-plot designs. The variance tests consist of Never-Pool test, Sometimes-Pool test and Always-Pool test. This paper also presents two EMS algorithms such as standard method and easy method. These algorithms are useful to make a decision rule for pooling. Numerical examples are illustrated for various split-plot designs such as split-plot designs, split-split-plot designs, repetition split-plot designs, and nested designs. Pragmatically, the results are summarized and compared with popular ANOVA spreadsheets and data model equations.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 춘계학술대회
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• pp.277-292
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• 2012

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.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.649-657
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• 2009

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.

• 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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• 제30권3호
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• pp.335-344
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• 2017

본 논문은 분할구실험으로 부터 주어진 자료분석을 위해 사영을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분할구 실험의 특성으로 서로 다른 크기의 실험단위를 나타내는 오차항과 처리에 포함된 확률효과가 존재할 때 이들 분산성분의 추정에 사영을 이용하여 구하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분 추정을 위해 잔차벡터에 대한 확률모형의 구축을 다루고 있다. 고정효과를 제외한 확률효과에 따른 제곱합의 계산을 위해 상수적합법이 적용되고 있다. 적률법에 의한 분산성분 추정을 위해 변동량의 기댓값 계산에 합성법을 이용한다. 고정효과들의 선형함수로 주어지는 추정가능함수에 관한 추정을 다루고 있다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.481-486
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• 2011

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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.139-149
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• 1997

For split plot designs exact univariate F tests of the within-subjects main effect are based on the assumption of multisample sphericity. Type I error rates and power are reported for the F test and two tests designed for use when multisample sphericity is violated: the $\widetilde{\xi}$-adjusted test and the Corrected Improved General Approximation(CIGA) test.The results indicate that even though the F test and the $\widetilde{\xi}$-adjusted test have better power than the CIGA test in some conditions, the F test and the $\widetilde{\xi}$-adjusted test do not control Type I error rates when the design is unbalanced and the F test dose not have a good control of Type I error rates when sphericity assumption is severely violated.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.291-299
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• 2008

동일 개체가 여러 시점에서 반복되어 측정될 때, 측정값들 간에 종속성을 예상할 수 있다. 본 논문은 한 개체의 이가 반응변수가 g개 시점에서 관측될 때, 종속적인 g개 이 가변수들의 다변량 분포로부터 각 시점에서의 주변분포의 동질성을 파악하기 위한 로짓모형을 제시하고 자료분석 방법을 제공하고자 한다. 모형과 관련된 가정으로 반복측정이 행해지는 g개 시점은 각기 서로 다른 요인 또는 공변량의 결합수준들로 구성된다고 가정한다. 또한, 모형에서 고려된 처치들이 반복측정에 기인하는 서로 다른 크기의 실험 단위들에 행해질 때 모수들을 추정하기 위한 방법으로 가중최소제곱법을 다루고 있다. 여기서 가중최소제곱법은 반응변수들의 종속성으로 인한 공분산 구조에 근거한 모형내 모수들의 효과를 효율적으로 추론하기 위해 이용된다. 제시된 모형은 주변로짓을 이용함으로써 단순히 주변확률분포의 동질성에 대한 검정뿐만 아니라 모형의 타당성 및 요인들의 수준변화에 따른 효과를 파악하기 위한 효과적인 모형임을 보여준다.

• 품질경영학회지
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• 제33권3호
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• pp.156-160
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• 2005

기존의 표준공법과 신공법간의 품질특성치의 평균에 차이가 있는지를 알아보기 위한 가장 실용적인 실험 설계는 표준공법으로 진행되고 있는 공정을 신공법으로 바꾼 후에 연속적으로 생산해서 실험 자료를 얻는 것이다. 이 실험 자료로부터 평균 수율의 차이가 있는 지를 검정하기 위해서는 표준공법으로 연속해서 생산된 제품들의 수율에 관한 정보를 추가적으로 필요로 한다. 표준공법으로 연속해서 생산된 제품들의 수율에 관한 충분한 최근의 자료가 없으면 분할법에 의한 실험설계가 실용적인 설계이다. 분할법 I은 각 단계의 실험을 축차적으로도 실시할 수 있다는 장점이 있다. 단계 1에서는 표준공법과 신공법의 실시순서를 랜덤하게 정한다. 그다음에 정해진 방법에 따라서 연속해서 실험을 r회 실시한다. 단계 2,..., rep에서도 동일한 방법으로 실험을 실시한다. 분할법 II는 모든 실험을 한번에 실시하는 설계로, 두 개의 공정조건의 변경이 제한적으로 가능하다면 먼저 rep개의 반복을 갖는 각 공법을 2*rep개의 일차단위에 랜덤하게 배치하고, 일차단위에 랜덤하게 배치된 공정조건을 고정시키고 실험을 r회 반복한다. 분할법에서 일반적으로 공정조건을 변경하는데 비용과 시간이 많이 들어서 rep를 적게 하는 효율적인 실험의 반복수 ${\gamma}^*$을 결정하는 것이 엔지니어들의 관심사항이다. 분할법 I이나 분할법 II에서의 효율적인 실험의 반복수는 ${\gamma}^*$=6이고, 차선책은 ${\gamma}^*$=4이다.