실험계획법에서 가장 중요한 것은 정확한 실험이다. 정확한 실험이 전제되지 않으면 그 결과 또한 신뢰할 수 없다. 실험계획의 이론은 이러한 정확한 실험에 의한 결과를 올바르게 해석하는 것이다. 실험 실시에 반드시 지켜야 할 5가지 기본원리가 있다. 이들은 실험시 꼭 지켜야 한다. 실험 계획단계와 실험단계에서는 이 원리들을 항상 염두에 두고 실험해야 한다.

실험계획법의 순서와 5가지 원리

랜덤화의 원리(Principle of Randomization)

원래의 데이터를 사람이 손을 대면 반드시 에러가 생긴다. 샘플링하면 샘플링 오차(error), 실험하면 실험 오차(error), 분석하면 분석 오차(error) 등 실험계획을 세우고 실험을 하면 실험 에러가 생길 수 밖에 없다. 실험 에러를 없앨 수 없고 얼마인지 알 수도 없다. 그 때문에 실험에서 발생되는 모든 에러를 모든 실험에 동등하게 분배하면 에러로 인한 잘못된 결론은 피할 수 있다. 이러한 방법이 바로 랜덤화 방법이다. 랜덤화 원리는 모든 실험 순서는 랜덤으로 정해서 실험하라는 의미이다. 이러할 때 실험 순서에서 생기는 오류를 최소화할 수 있다. 이 원리는 여러 가지 기본 원리 중에서 가장 중요한 원리이고 또한 가장 지키기 어려운 원리이기도 하다. 랜덤화가 잘 되지 않은 실험은 분석방법이 달라야 한다.

 

반복의 원리(Principle of Replication)

반복의 원리는 2가지 목적이 있다. 첫째, 실험자체의 신뢰성 검증이다. 같은 조건에서 2번 실험하여 실험결과가 심하게 차이 나면 실험을 의심하여 잘못된 결론을 피할 수 있다.

둘째, 인자간의 교호작용 검출이다 2원 배치 이상에서 반복 실험해야만 교호작용이 검출된다. 반복실험을 하지 않으면 교호작용이 검출되지 않아 1원배치를 2번하여 합한 것과 같다. 또한 반복을 할 때 오차항의 자유도가 커지게 되어 오차분산의 신뢰도가 좋게 추정되고 실험결과의 신뢰성을 높일 수 있다. 실험의 반복은 많은 장점이 있지만, 더 많은 시간과 비용이 들기 때문에 적은 회수의 실험으로 정도 좋은 결과를 얻을 수 있는 실험계획법을 구상해야 한다.

블럭화의 원리(Principle of Blocking)

영향이 있는지 알아보고자 하는 인자 외에 실험 조건이 다르면 실험 조건이 같은 것끼리 묶어서 실험 해석해야 한다. 이와 같이 실험을 묶는 것을 블럭화한다고 한다. 예를 들어, 실험 날짜, 원자재의 차이, 작업조건의 변화, 설비의 차이 같은 것은 동일한 블럭으로 묶어서 이들 블럿들이 실험 결과에 영향을 주었는지 먼저 분석해야 한다. 만약 이들 블럭들이 실험결과에 영향을 주었다면 실험설계를 수정해야 한다. 실험 설계자는 이런 블럭들이 실험에 영향을 미치지 않기를 바란다.

교락의 원리(Principle of Confounding)

교락의 원리는 검출할 필요가 없는 고차의 교호작용을 블럭화 혼합하여(confounding, 교락) 실험의 효율성을 높이는 원리이다. 가능한 모든 실험을 한다면 모든 인자의 주 효과, 2인자 교호작용 등 모든 인자의 교호작용의 크기를 알 수 있다. 인자가 많으면 모든 실험을 할 수 없어 일부만 실험하는 부분실험을 하게 된다. 모든 실험을 하지 않으면 고차의 교호작용은 어딘가 교락되게 된다. 실험을 너무 적게하면 교락때문에 고차의 교호 작용의 크기를 정확히 알 수 없다. 실험 횟수를 알면 교락의 영향을 알 수 있다. 

직교화의 원리(Principle of Orthogonal)

직교화의 원리는 요인간에 직교성을 이용하여 실험을 설계한다. 직교성을 갖게 인자들로 실험을 실시하면 불필요한 교호작용이 검출되지 않기 때문에 많은 인자를 적은 실험 횟수로 영향력을 검출할 수 있다. 직교화의 원리는 모든 실험 설계에 해당되지 않는다.

실험계획법의 적용

실험 분석 후 새로운 사실이 발견되면 이 사실을 새로운 발견으로 바로 표준화해서는 안된다. 반드시 확인 실험을 해야 한다. 같은 조건에서 다시 실험하여 같은 결과가 나와야 재현성이 있는 것으로 인정하고 표준화 한다. 흔히 확인 실험을 하지 않고 표준화하여 다른 결과가 나왔을 때 다시 고치기에는 너무 많은 힘이 든다. 실험 계획도 완벽한 것은 아니다. 

현장에서 품질 개선은 실험계획 한 번만 사용하고 끝내는 것이 아니라, 한 번 실험하여 얻어진 정보를 이용하여 새로운 실험계획법을 계획해야 한다. 대부분 처음 실험 시에는 인자를 많이 활용한다. 처음에는 주요한 인자를 선별하기 위한 요인 배치법을 실시하고, 중요한 인자를 찾으면 중요한 인자에서 정확한 수준을 찾기 위한 완전 요인 배치법이나 반응표면 분석법을 실시하여 정밀한 최적값을 구한다.

참고문헌 : 이레테크, "Minitab 예제 중심의 실험계획법", 이상복 지음