검출하고 싶은 효과의 크기에서 검정력을 보장하는 실험의 크기 및 시각적 제안

Abstract

본 논문의 목적은 신제품의 개발과 관련된 공업실험이나 신약 개발과 관련된 제약회사에서의 연구 개발(R&D) 실험에서 엔지니어들이 실험에 고려된 입력인자들의 수준들에 대한 랜덤화의 제약조건을 고려하여 실험 목적에 부합되는 합리적인 실험의 크기를 정하는 데에 도움을 주는 것이다. 연구 개발을 위한 초기 단계의 실험에서 비용과 시간을 고려하여 적절한 실험의 반복의 크기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 실험의 반복의 크기는 일차적으로 반응변수에 실제로 영향을 주는 핵심적인 입력변수들이 선별되어 모형에 포함되는 것을 통계적으로 보장할 수 있도록 결정되어야 한다. 본 논문에서는 요인배치법, 랜덤화 블록계획법, 2수준 일부실시법, 분할법, 지분 요인배치법에서 검출하고 싶은 효과의 크기에서 검정력을 만족하는 실험 반복의 크기를 제시한다. 실험 반복의 크기는 관심있는 요인의 효과의 제1종 오류의 확률, 제2종 오류의 확률, 검출하고 싶은 요인 효과의 크기, 효과의 자유도, 반복수를 이용하여 구한다. 결정된 실험의 반복의 크기를 기준으로 검정력, 최소검출가능효과, 표본의 크기 사이의 관계를 파악할 수 있는 세가지 그래프를 제시한다.;In balanced design of experiments sample size is determined to detect a certain standardized size of effect with power at the level of significance. R program is used to find the minimal standardized detectable difference when type I error, type II error and sample size are given. Also, three graphs that show the relationship between power, minimum detectable effect, and sample size based on the size of the iterations of the experiment are presented.