★ 실험계획법의 분류
1. 완전 배치법
▷시험에 사용된 인자의 모든 수준 조합에서 실험이 완전 랜덤하게 실시되는 실험계획법
▷종류 : 일원배치법, 이원배치법, 다원배치법(3원배치법 이상)
2. 요인 배치법
▷ kⁿ 형 요인배치법이라고도 하며 k는 수준수로써 보통 2나 3을 많이 사용하고, n은 인자수를 나타냄.
▷ 일반적으로 2ⁿ형 또는 3ⁿ형 요인배치법을 많이 사용함.
3. 난괴법(randomized block design)
▷2인자 실험계획법 중에서 하나의 인자는 모수이고 다른 하나는 변량인 실험계획법으로,
변량인자으 수준을 먼저 선택한 후 모수인자를 랜덤하게 선정하여 실험하는 방법.
▷변량인자는 수준간의 산포를 구하는 데 의미가 있음.
4. 라틴 방격법(Latin square)
▷n개의 서로 다른 문자 또는 숫자를 각각의 행과 열에 한번씩 만 들어가도록 배열한 n형, n열의 사각형을 라틴방격이라고 한다. 라틴방격법은 3인자 실험에 쓰이고 각 인자의 수준은 언제나 k로 동일하며 실험회수는 kⁿ이다.
▷한편 다른 실험법으로 4인자 k수준의 실험에 쓰이는 "그레코 라틴방격법" 과 5인자 k수준실험에 쓰이는 "초그레코 라틴방격법"이 있다
5. 분할법(split-plot design)
▷실험순서가 완전랜덤하게 정해지지 않고 실험 전체를 몇개의 단계로 나누어서 실험화는 방법
▷랜덤화가 어려운 인자를 1차 단위로 하여 먼저 랜덤하게 배치하고
6. 교락법(comfounding method)
▷완전랜덤화에 의한 실험에서는 인자간의 모든 교호작용이 구해지지만 3차이상인 고차의 교호작용은 구할 필요가 없을 때도 있다. 이와 같이 구할 필요가 없는 고차의 교호작용을 블럭과 교락하도록 배치하는 방법을 교락법이라 한다.
7. 일부 실시법(fractional design)
▷구할 필요가 없는 교호작용이나 2차의 교호작용을 중요한 요인들과 교락시켜서 실험의 크기를 작게 할 수 있도록 조합 중에서 일부 만을 실험하는 방법이다.
8. 반응 표면 탐색법(response surface design)
▷여러개의 독립변수가 하나의 종속변수 또는 반응에 줄때, 그 반응량을 최적화하기 위한 여러가지 기법의 총칭이다.
▷그 중의 하나인 "최대 경사법"이란 축차적인 실험을 통하여 반응값이 커지는 방향으로 이동해 가면서 인자들의 최적수준을 찿아가는 실험으로, 주로 실험실이나 파일럿 플랜트에서 사용되는 방법이다.
▷이것은 신제품 개발 등 작업의 최적조건을 모르는 경우에 최적조건을 찿기 위하여 사용된다.
9. EVOP법(evolutionary operation design)
▷EVOP법은 기존의 실험계획법과는 달리 어느 정도 공정 최적조건에 근사한 조건에서 부터 출발하는 실험이다.
▷일반적으로 제조현장에서 생산을 진행하여 가면서, 공정조건을 계속 조금씩 변화시키면서 작업의 최적조건을 발전하려는 진화적인 공정조작법이다.
10. 심플렉스 법(simplex design)
▷심플렉스 탐사법은 최대 탐사법과 비슷한 실험계획법으로, 심플렉스 실험계획법을 축차적으로 반복하여 가면서 점진적으로 최적조건을 발견하는 방법이다.
▷주조 실험실이나 파일럿 실험실에서 사용되었으나 최초에는 현장에서도 적용되고 있다.
11. 불완비 계획법(incomlete block desing)
▷한 실험의 장 내에서 비교하고자 하는 인자의 모든 수준조합시 들어 있지 않고 완전랜덤화가 곤란한 실험계획법으로,
▷균형 분산이 계획법(BIBD)과 라틴방격법(yuden방격법)이 있다.
※ 참고 사항
[모형의 분류]
① 모수모형(fixed model) : 실험에 사용한 인자가 모수인자로 만 구성된 데이터 구조모형
② 변량모형(random model) : 실험에 사용한 인자가 변량인자로 만 구성된 데이터 구조모형
③ 혼합모형(mixed model) : 모수인자와 변량인자로 구성된 데이터 구조모형