복제를 사용하는 경우
반복은 순수 오류와 매개변수 추정치를 보다 정확하게 추정하는 데 사용됩니다. 설계에 반복을 추가하면 모델에서 예측과 매개변수 추정치의 분산을 줄일 수 있습니다.
응답에 노이즈가 많거나 예측에서 일정 수준의 정확도를 달성해야 하는 경우 이 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 두 번째 실험 시리즈에 반복 실험을 추가할 수 있습니다(예: 예측의 분산이 너무 높다는 것을 깨달은 경우). 이 경우 간단히 설계를 늘립니다( DoE -> 설계 증가를 클릭한 다음 요인과 응답을 지정하고 마지막으로 "반복"을 클릭하여 원하는 설계 증가를 선택합니다). 그러면 JMP에서 각 실행을 몇 번 반복해야 하는지 묻고, 예를 들어 4번을 지정할 수 있습니다.
그런데 복제본이 설계/실험 전체에 걸쳐 무작위로 분포되도록 하려면 설계 생성에서 직접 복제 조건을 입력하는 것이 가장 좋습니다.
반복 횟수는?
복제 횟수에 대한 "확고한 규칙"은 없습니다. 이는 주제, 사용된 장비, 필요한 정밀도 등에 따라 달라질 수 있습니다. 사용하는 DoE 플랫폼(클래식 또는 사용자 정의 디자인)에 따라 두 가지 옵션이 있습니다.
- 반복 횟수, 즉 DoE에서 모든 실험이 독립적으로 수행되는 횟수를 지정할 수 있습니다.
- 실험 설계에서 반복, 즉 실험의 독립적인 반복을 지정할 수 있습니다.
복제를 통해 설계를 분석하는 방법은?
실제로 시리즈를 복제한 경우 평균이 아닌 모든 개별 복제를 분석에 포함해야 합니다. 평균 제곱 오차는 시리즈 간의 무작위 변동을 추정합니다. 평균 제곱 오차는 ANOVA F 검정에서 적절한 분모를 제공하고, 평균 제곱 오차는 매개변수 추정 t 검정에 적절한 표준 오차를 제공합니다.
반면, 단일 시리즈에 대한 반응 측정을 단순히 반복한 경우, 시리즈 간 변동이 측정(반복성)에만 관련이 있다고 생각되면 평균을 사용하는 것이 합리적입니다.
