3×3 분할요인모형의 검정력 비교연구

최영훈

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 최영훈

저널정보: 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제1호

발행연도: 2017.1

수록면: 143 - 152 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

블럭내의 완전랜덤화 제약은 하나의 블럭이 여러 실험구로 분할되는 분할요인모형으로 해결할 수 다. 본 연구는 3x3 분할요인모형에서 두 주요인 및 하나의 블럭이 모두 고정일 경우에는, 실제로 재하는 효과크기가 작을수록 혹은 검정대상의 요인효과 크기보다 검정대상 이외의 효과들의 크기가 대적으로 작을수록 주구요인효과 및 세구요인효과 검정을 위한 순위변환 통계량의 검정력은 기존의 수적 통계량의 검정력보다 뛰어남을 알 수 있다. 또한 모집단 모형의 오차항이 지수분포 및 이중지수분포일 때 효과크기 및 효과구성유형에 상관없이 거의 모든 상황하에서 순위변환 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력보다 상대적으로 높은 우위를 보이며, 정규분포 및 균일분포하에서는 상당히 유사한 수준을 나타낸다. 한편 두 주요인은 고정이나 하나의 블럭이 랜덤일 경우에는, 두 주요인 블럭이 모두 고정일 경우보다 모수적 통계량 및 순위변환 통계량의 검정력은 각각 낮은 수준을 보인다. 특히 주구요인효과 검정보다 세구요인효과 검정을 위한 모수적 통계량 및 순위변환 통계량의 정력이 다소 낮은 수준임을 보이지만, 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력에 비하여 높은 상대적 검정력 우위를 나타낸다.

#검정력 #whole plot effect #3×3 분할요인모형 #3×3 split plot factorial design #rank transformed statistic #세구요인효과 #순위변환 통계량 #주구요인효과 #Power #split plot effect

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - Akritas, M. G. / 2004 / Heteroscedastic one way ANOVA and lack of fit tests / Journal of the American Statistical Association 99 : 368 ~ 382

[학술지(정기간행물)] - Blair, R. C. / 1989 / An investigation of the type I error and power properties of the rank transform procedure in factorial ANOVA / Journal of Educational Statistics 14 : 255 ~ 267

[학술지(정기간행물)] - 최재성 / 2015 / 균형불완비블럭설계의 사영분석 / 한국데이터정보과학회지 26 (2) : 347 ~ 354

[학술지(정기간행물)] - Choi, Y. H. / 1998 / A study of the power of the rank transform test in a 2(3)factorial experiment / Communications in Statistics 27 : 251 ~ 266

[학술지(정기간행물)] - 최영훈 / 2014 / 4 x 4 라틴방격모형 내 2 x 2 요인모형의 검정력 연구 / 한국데이터정보과학회지 25 (6) : 1195 ~ 1205

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최영훈

소속기관 한신대학교

주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

논문수 8 이용수 100

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001379033

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)