실험계획법
- 실험: 반응 변수에 미치는 영향을 관찰하기 위해 하나 이상의 요인을 의도적으로 변경하는 것
- 독립변수(independent variable) 또는 요인(factor): 실험자가 조작하는 변수
- 종속변수(dependent variable) 또는 반응 변수(response variable): 독립변수에 따라 변하는 변수
- 실험의 일반적인 목적:
- 종속 변수의 주된 변동 원인 규명
- 독립 변수의 여러 설정값에 따른 종속 변수 비교
- 종속 변수의 예측을 위한 수학적 모형 획득
- 종속 변수를 최대 또는 최소로 만드는 조건 탐색
- 관찰 연구(observational studies)와 실험(experiments)의 차이:
- 관찰 연구는 현상을 관찰만 하므로 인과관계 결론을 내릴 수 없음
- 실험은 연구자가 특정 요인을 의도적으로 변경하고 통제하므로 인과관계 추론이 가능함
실험 계획의 종류
- 대안 선택을 위한 비교 실험
- 응답에 영향을 미치는 주요 요소 선택하기 위한 스크리닝 실험
- 반응을 원하는 대로 조절하기 위한 반응 표면 모델링
비교 실험
- 두 가지 이상의 대안 중 하나를 선택하기 위해 데이터를 수집하는 실험
- 예: 공급업체 중에 선택
- 예: 효과적 첨가제/촉매 고르기
- 각 대안에서 데이터 표본을 생성 → 기준에 따라 측정하여 비교
- 한 가지 조건에서 비교할 수도 있으나, 비교의 조건을 다양하게 변경할 수 있음
스크리닝 실험
- 하나의 반응에는 여러 요인이 존재할 수 있음
- 일부는 매우 중요할 수 있고, 다른 요인들은 덜 중요
- 시간과 예산이 제한되어 있으므로 중요한 요인들을 통제하는 데 집중할 필요
- 요인의 수를 비교적 적은 수(2~5개)로 줄이는 것이 스크리닝 실험의 목표
- 다른 실험을 위한 초기 단계로 사용되기도 함
반응 표면 모델링
- 요인에 따른 반응을 근사적으로 모델링
- 프로세스를 미세 조정하여 원하는 반응을 얻을 수 있음(특정한 목표값에 맞추거 또는 최대화/최소화)
- 예: 공작 기계의 설정 조정
- 예: 올바른 화학 혼합물 비율 결정
- 반응의 변동성 낮추기
- 요인의 범위에 따라 반응의 변동성이 달라지는 경우가 있음
- 평균 또는 최대 성능이 높아도 변동성이 크면 관리가 어려움
- 예: 온도를 높일 수록 출력도 증가하지만 출력의 변동성도 증가하는 엔진
- 강건한(robust) 프로세스 만들기
- 넓은 범위에서도 일정한 반응을 내는 프로세스
- 예: 다양한 외부 환경에서도 잘 작동하는 모터