실험계획법의 개념
실험에는 수없이 많은 종류가 있다. 학교 실험실에서의 물리실험 , 화학실험 등을 비롯하여 공장에서의 공정반응실험, 제품물성실험 등이 있으며, 자연을 대상으로 한 작물재배실험, 기상실험 등에 이르기까지 실로 다양하다고 하겠다.
실험을 실시한 후에 데이터의 형태로 얻어지는 반응치(이를 특성치라고 부른다)에 대해서 이에 영향을 미치고 있는 원인이 어떻게 관계되어 있는가를 이론적으로 또는 경험적으로 명백히 알아내기는 매우 힘들다. 왜냐하면, 일반적으로 특성치에 영향을 미치는 원인이 무수히 있는데다가 원료, 실험장치, 숙련도 등의 차이에서 오는 산포가 있고, 환경조건의 변동, 표본오차(Sampling Error) 등에 의하여서도 영향을 받기 때문이다.
따라서 우리가 실험을 통하여 달성하고자 하는 목적은, 실험에 대하여 영햐을 미친다고 과학적으로 생각할 수 있는 무수히 많은 원인에 대하여 다음과 같은 것들을 알아내고자 하는 데 있다.
(1) 어떤 요인이 반응에 유의한 영향을 주고 있는가를 파악하고 그 영향이 양적으로 어느 정도 큰가를 알아내기 위하여 (검정과 추정의 문제)
(2) 작은 영향밖에 미치지 못하는 요인들은 전체적으로 어느 정도의 영향을 주고 있으며, 측정 오차는 어느 정도인가를 알아내기 위하여 (오차항 추정의 문제)
(3) 유의한 영향을 미치는 원인들이 어떠한 조건을 가질 때 가장 바람직한 반응을 얻을 수 있 는가를 알아내기 위하여 (최적반응조건의 결정 문제)
더 나아가서 그 결과에 따라 작업표준을 설정하기도 하며, 원료, 장치, 측정방법 등을 선택하는 기준을 제공하여 준다.
실험에 있어서 데이터에 산포를 준다고 생각되는 무수히 많은 원인들 중에서 실험에 직접 취급되는 원인을 인자(Factor)라고 부른다. 실험의 효율을 올리기 위하여 실험환경을 층별(Classified)한 원인도 인자라는 개념에 포함시키기로 한다.
실험을 실시하는 인자의 조건을 인자의 수준(Level)이라고 한다. 예를 들면 온도를 인자로 택한 경우 150 °C 라든가 200 °C 라고 하는 값이 그 수준이다. 이 수준으로 취한 값의 갯수를 인자의 수준수(Number of Levels)라고 한다.
실험의 목적을 달성하기 위해서는 실험을 실시하기 이전에 실험에 대한 충분한 계획이 없이는 소기의 목적을 달성하기 어렵다. 실험계획법(Design of Experiment)이란 실험에 대한 계획방법을 의미하는 것으로, 해결하고자 하는 문제에 대하여 실험을 어떻게 행하고, 데이터를 어떻게 취하며, 어떠한 통계적 방법으로 데이터를 분석하면 최소의 실험횟수에서 최대의 정보를 얻을 수 있는가를 계획하는 것이라고 정의할 수 있다.
따라서 하나의 실험계획법을 짰다고 하는 것은 해결하고자 하는 문제에 대하여 인자를 선정하고, 실험방법을 택하였으며, 실험순서를 정하고, 실험 후 얻어지는 데이터에 대한 최적분석방법을 선택하였다는 의미이다.
실험계획법의 순서
(1) 실험목적의 설정
실험을 통하여 얻고자 하는 목적을 명확히 선정하여야 한다. 실험의 목적이 명백히 제시되지 않은 경우에는 최적의 실험방법과 분석방법이 무엇인지 찾아내기 어렵다.
(2) 특성치의 선택
실험의 목적이 정해지면 그 목적을 달성하기 위하여 이와 직결된 실험의 반응치를 특성치로 택해야만 한다.
(3) 인자와 인자수준의 선택
실험의 목적을 달성하기 위하여 이와 관련된 인자는 모두 선택하여 주는 것이 원칙이다. 그러나 과다한 인자의 수는 오히려 실험의 정도(Precision)를 떨어뜨리고 실험비용을 크게 하기 때문에 실험의 목적을 달성할 수 있다고 생각되는 범위내에서 최소의 인자를 택해주어야 한다.
다음으로 인자의 수준과 수준수를 선택하여야 한다. 각 인자의 수준과 수준수를 택하는 방법은 다음의 원칙에 의하여 행한다.
A. 실험자가 생각하고 있는 각 인자의 흥미영역(Region of Interest)에서만 수준 을 잡아준다. 인자의 흥미영역이란 실험자가 관심을 가지고 있고 인자 수준이 변화할 수 있는 범위를 말한다. 기술적으로 또는 과거의 경험에 의하여 특성 치가 명확히 나쁘게 되리라고 예상되는 인자의 수준은 흥미영역에 포함되지 않으며, 또한 특성치가 나쁘게 되지 않더라도 다른 이유로 인하여 실제로 적 용이 불가능한 인자의 수준도 흥미영역에서 제외되어야 한다.
B. 현재 사용되고 있는 인자의 수준은 포함시키는 것이 좋으며 최적이라고 예상 되는 수준도 빠짐없이 포함시켜야 한다.
C. 수준수는 보통 2~5 수준이 적절하며 많아도 6수준이 넘지 않도록 하여야 한 다.
(4) 실험의 실시와 실험순서의 랜덤화
인자의 수준이 정해지면 다음 단계로 실험을 어떻게 실시할 것인가에 대한 구체적인 계획을 세워야 한다. 어떻게 인자의 수준을 조합시켜 실험할 것이며, 실험순서를 위한 랜덤화(Randomization)는 어떻게 할 것인가를 정해주어야 한다.
(5) 실험의 실시
실험배치가 끝나고 실험순서가 정해지면 실험하는 방법에 대한 작업표준을 작성하여 이를 충분히 숙지한 후에 실험을 실시하여야 한다. 실험의 실시는 계획대로 이루어지도록 처음부터 끝가지 충분히 관리하여 주어야 한다.
(6) 데이터의 분석
실험의 실시로 얻어지는 데이터에 대하여 어떠한 통계적 방법을 사용하여 분석할 것인가를 정하여야 한다. 데이터 분석은 가능하면 그래프(Graph)화하여 시작하는 것이 좋다. 데이터를 그래프로 그려봄으로 인하여 특성치의 변동상황을 한 눈에 알아볼 수 있으며, 최적조건의 위치도 짐작할 수 있는 경우가 많다. 또한 그래프화 함으로써 어떠한 통계적 분석방법이 좋은가를 알아낼 수 있는 경우도 있다.
(7) 분석결과의 해석과 조치
분산분석표에서 검정의 결과로부터 결론을 끄집어 낼 때에는 실험의 목적, 가정, 귀무가설 등을 고려하여 결론이 가지고 있는 기술적 의미를 생각하여야 한다. 실험결과의 해석은 실험에서 주어진 조건 내에서만 결론을 지어야 한다. 또한 취급한 인자에 대한 결론은 그 인자수준의 범위 내에서만 얻어지는 결론이지 이 범위를 넘게 되면 아무런 결론을 내릴 수 없다.
실험결과의 해석이 끝나면 반드시 적절한 조치를 취해야 할 것이다. 예를 들면 다음 단계의 실험을 계획한다거나, 작업표준을 개정한다거나 하여야 한다. 특히 새로운 작업표준을 만들어 일상작업에 옮겼을 때, 조업성적을 관리도 등에 의하여 반드시 검토하여 실험결과 조치의 사후관리를 해주어야 한다.
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