EMSaov

Abstract

In this paper, we develop a new R package EMSaov that provides users the analysis of variance table including EMS for various types of experimental design. When some variables are random effects or we use a special experimental design such as nested design, repeated-measures design, or split-plot design, it is not easy to find the appropriate denominator for F-statistic which is depending on the expected mean square (EMS). Therefore, we develop a new R package that can be applied in these cases. With this package, a user can find the denominator of F-statistic easily and figure out the result of the analysis. We also introduce Web Application named EMSaovApp for user’s convenience by using a Shiny package in R. EMSaovApp provides GUI interface for the analysis. We expect that using our Application can contribute to analyzing experimental data more easily.;본 논문에서는 다양한 실험 설계의 디자인에 적용 가능한 ANOVA table과 EMS값을 제공하는 EMSaov라는 R의 패키지를 개발하고자 한다. Random factor가 포함된 모델이나 nested design, repeated-measures design, split-plot design과 같은 특별한 실험의 디자인이 사용된 경우, 요인을 검정하는데 사용되는 F 통계량의 분모 값이 EMS 값에 따라 달라지기 때문에 계산 과정이 복잡해지게 된다. 따라서 이러한 경우에 적용할 수 있는 패키지를 개발하였다. 이를 통해 F 통계량의 분모 값을 쉽게 알 수 있도록 하였고, 분석의 결과 또한 확인할 수 있다. 또한, 사용자의 편의성을 위하여 R의 shiny package를 사용하여 EMSaovApp이라는 웹 어플리케이션 패키지를 제공하고자 한다. 이를 활용한다면 누구나 쉽게 복잡한 실험 설계 디자인의 결과를 해석할 수 있을 것이다.