실험설계의 조건(maximin-con)

d. completely randomized design(CR-p 설계) +p => 3처리수준을 갖는다. + 각 개체가 단지 한 수준의 처리를 받도록 개체에 처리 수준을 무작위 배정한다. e. randomized block design (RB- p설계): 확률화 (무선) 블록 설계 + 한 블록 안의 실험 집단에 각 처리가 무선적으로 배치된 실험계획 + 주 관심은 처리 변인이며 블록 변인은 오차변인을 통제하기 위한 것으로 블록 변인 의 수준간에 차이가 있으리라는 가정하에 블록 변인의 수준이 결정된다. f. Latin-square design(라틴 방격 설계) + 블록 변수가 2일때 + 모든 행과 열에 같은 처리가 단 1회만 나타나는 특징이 있다. + 모든I.V.변수의 수준은 동일하다. g. repeated measures design(반복 측정 설계) 피험자내 설계(within subjects design) 같은 개체 또는 동질적인 개체들은 실험 단위로 하여 여러 처리간의 여러 다른 시점에 서의 차이를 비교하는 방법 * 이월 효과 (carry-over effect):한 처리의 효과가 미처 사라지기 전에 다음 처리를 할 때 기존 처리의 영향력이 반영되는 것(처리 간격 충분 히, cross-over design 고려) h. completely randomized factorial design (CRF-pq설계): 완전 확률화 요인 설계 p * q factorial design + p, q = > 2의 처리수준을 갖는다. + 각 실험 개체는 단지 한 처리 조합에만 노출된다. (순수 실험연구의 장점과 단점) 장점 : 변수들 사이의 인과 관계에 대한 가설을 검정하기 위해 과학자가 이용할 수 있는 가 장 강력한 방법 인과적 관계가 추론 될 수 있다