Minitab의 상주 통계학자 중 한 명인 Cheryl Pammer가 작성한 글입니다.
저는 통계 분야에 처음 입문했을 때 흥미로운 문제에 대해 연구 그룹과 협력하고 있었습니다. 과제는 습도 수준, 카펫 재료, 청소 빈도와 같은 환경 요인이 집먼지 진드기 개체군에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 실험을 설계하는 일이었습니다. 집먼지 진드기는 집먼지에서 잘 번식하는 작고 보이지 않는 생물로, 알레르기 유발 물질의 주요 원인입니다.
집먼지 진드기는 특히 호흡기 질환이 있는 어린이와 개인에게 있어 알레르기 반응과 천식의 주요 원인이므로 실내 환경의 집먼지 진드기 함량을 연구하는 것이 중요합니다. 이 연구는 공중 보건 공무원, 알레르기 전문가 및 주택 소유자가 데이터 기반 의사결정을 내려 더 건강한 생활 공간을 조성하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 연구 결과는 실내 알레르기 유발 물질을 최소화하기 위한 규정, HVAC 설계 표준 및 청소 권장 사항을 구축하는 데 기여합니다.
실험 설계(DOE)의 정의 — 그것이 알레르기 유발 물질 연구에 중요한 이유
저는 이 문제를 해결하려고 노력하던 때에 대학원에 다니고 있었지만 아직 실험계획법(DOE)의 첫 번째 강좌를 수강하지 않았습니다. 그래서 2k, 중앙 합성 및 선별과 같은 유행하는 DOE 단어가 저에게는 아무런 의미가 없었습니다. 요인 설정의 모든 조합을 여러 번 사용하는 것 외에 실험을 설계하는 더 좋은 방법도 있다는 사실도 몰랐습니다. 따라서 제가 설계한 실험이 제 역할을 충분히 했지만 그것이 필요한 정보를 수집하는 가장 효율적인 방법은 아니었습니다.
실제 사용 사례: DOE로 집먼지 진드기 알레르기 유발 물질 측정
실험
실험의 목적은 습도 수준, 카펫 유형 및 청소 빈도가 가정 환경에서 집먼지 진드기 함량에 미치는 영향을 파악하는 것이었습니다. 테스트 챔버는 각 챔버에서 직원이 정기적으로 테스트 챔버를 사용하며 대략 동일한 시간 동안 음식을 먹고 TV를 시청하는 가정 환경을 모방하도록 설정되었습니다. (잠깐만요! 실제 상황을 모방하는 것은 어려울 수 있습니다!)
이러한 다소 통제된 조건에서 8주가 지난 후, 표준화된 검사 방법을 사용하여 집먼지 샘플을 수집하여 집먼지 진드기 알레르기 유발 물질 함량을 분석했습니다. 그 결과 각 요인이 단독 및 복합적으로 알레르기 유발 물질 수치에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있는 풍부한 데이터 집합이 제공되었습니다.
대신 영상을 보는 편이 더 좋으신가요? Cheryl이 Minitab의 Quick Designs를 사용하여 이 정확한 실험을 설명하는 단계별 동영상 튜토리얼을 확인해 보세요. 여기에서 동영상을 시청하세요.
Quick Designs를 사용하여 Minitab에서 DOE를 만드는 방법
당시에 Quick Designs가 있었다면 얼마나 좋았을까 생각합니다. 새로 나온 Minitab Statistical Software의 Quick Designs를 사용하면 DOE 방법론의 전문가가 되지 않고도 합리적인 실험을 신속하게 설계할 수 있습니다. Quick Designs를 사용했다면 이 실험을 설계할 때 어떤 효과가 있었을지 알아보겠습니다.
통계 > DOE > Quick Designs를 선택하여 시작합니다. 첫 번째 단계는 고려하려는 요인의 수를 선택하는 것입니다.
좋습니다. 나쁘지 않습니다. 저는 세 가지 요인이 있다는 것을 알고 있습니다. 그래서 3가지 요인 설계를 선택하겠습니다.
다음으로 선택할 것은 어떤 유형의 요인이 있는지에 관한 것입니다. 구체적으로 말하면, 제 요인이 범주형인지, 연속형인지, 아니면 혼합물의 성분인지입니다. 여기서 카펫 유형은 고유한 그룹인 반면, 습도와 청소 빈도는 연속체에 따라 다양한 수치를 띨 수 있기 때문에 범주형입니다.
위의 선택 사항 중에서 두세 가지 연속 요인으로 실험 생성을 선택해야 합니다. 그것은 충분히 단순합니다.
다음 선택은 맞춰야 하는 모델 유형을 기준으로 합니다. 바꾸기 어려운 요인이 없기 때문에 반응에 대한 곡선 효과를 볼 수 있을지 아니면 주요 효과와 상호작용만 볼 수 있을지 결정해야 합니다. 실험 프로세스를 시작한 지가 얼마 안 되었기 때문에 주요 효과와 교호작용에만 초점을 맞추고 이 화면에서 주요 효과 및 교호작용 효과 추정을 선택합니다.
마지막으로, 세 가지 요인 각각의 낮은 수준과 높은 수준을 확인하고 각 설정을 두 번 이상 실행할지(즉, 반복 실행) 판단하기만 하면 됩니다.
유용한 팁: 이러한 세 가지 요인을 모두 여러 가지 다른 설정에서 설정할 수 있지만, 각 요인을 두 가지 수준으로 제한하여 시작할 수 있다면 실험이 훨씬 더 효율적이 됩니다. Minitab은 연속형 요인의 중심에 몇 개의 점을 자동으로 추가합니다.
DOE에서 올바른 요인 수준 선택의 중요성
솔직히 말해서, 이 공정의 가장 어려운 부분은 통계적 문제가 아닌 과학적 문제와 관련이 있습니다. 저는 연구에 적절한 낮은 요인 수준과 높은 요인 수준을 선택하는 일의 중요성을 사소한 것으로 만들고 싶지 않습니다. 올바른 요인 수준을 선택하려면 이전 연구 또는 실제 고려 사항을 바탕으로 현실적이고 관련성이 있으며 결과에 영향을 미칠 가능성이 높은 범위를 선택해야 합니다. 예를 들어, 습도 수준은 가정에서 흔히 발견되는 값의 범위(예: 30%~70%)에 걸쳐 있어야 하는 반면, 카펫 유형은 주거 환경에서 널리 사용되는 재료를 대표해야 합니다. 청소 빈도 수준은 일반적인 가정 생활 일상을 반영해야 합니다. 이 경우 한 달에 1~4회입니다. 이상적으로는 유의미한 차이를 감지할 수 있을 만큼 충분히 멀리 떨어져 있어야 하지만 여전히 실제 값 범위 내에 있어야 합니다.
잘 설계된 실험
이제 모든 설계 선택을 했으므로, 확인을 클릭하면 Minitab이 실행할 적절한 실험을 설정해 드립니다.
말씀 드려야 할 사항이 있습니다. 이것은 제가 실행한 실험이 아닙니다. Minitab Statistical Software의 Quick Designs와 같은 도구의 안내 없이는 너무 많은 요인 수준으로 실험을 실행하여 복제할 수 있는 실행이 충분하지 않게 됩니다. 교훈을 얻었습니다.
결과: Quick Designs로 실험을 구할 수 있었던 방법
Quick Designs를 사용하여 여러 요인과 그 상호작용을 효율적으로 조사할 수 있었습니다. 이렇게 잘 구조화된 DOE를 사용하면 습도, 카펫 유형 및 청소 빈도가 집먼지 진드기 내용물에 미치는 영향을 정확하게 격리하고 분석하여 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.
궁극적으로, 강력한 DOE는 실험의 과학적 신뢰성을 높이고 제품과 공정 개선을 위한 데이터 기반 권장 사항을 지원합니다. Minitab의 새로운 Quick Designs를 사용하면 신중하게 설계된 실험에서만 얻을 수 있는 인사이트를 얻지 못하는 일이 없습니다!
Minitab의 Quick Designs로 DOE를 그 어느 때보다도 쉽게 이용할 수 있는 이유
실험 설계는 반드시 복잡할 필요가 없습니다. 특히 Minitab의 Quick Designs와 같은 도구가 공정의 모든 단계를 간소화하는 경우 더욱 그렇습니다. 알러지 유발 물질을 연구하든, 제품을 개선하든, 실제 품질 문제를 해결하든, 잘 구조화된 DOE는 명확하고 실행 가능한 결과를 제공합니다.
실험을 간소화하고 인사이트를 더 빨리 얻을 준비가 되셨나요?
