L₁₈(2 X 3⁷) 직교배열표 실험자료에 대한 파레토 그림 분석

Pareto Analysis of Experimental Data by L₁₈(2 X 3⁷) Orthogonal Array

2수준 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 파레토 그림에 의한 분석 방법은 실무에서 많이 활용되고 있는데, 그 이유는 유의한 요인을 선별하기 위해서 분산분석법을 사용하지 않고 시각적이고 간결한 방법에 의하여 실험자료를 분석하기 때문이다. $L_{18}(2 \times 3^7)$ 직교배열표를 이용한 실험자료에 대한 분석방법으로 Park(1996)은 효과의 크기를 각 효과의 평균제곱으로 정의하고 파레토 원칙을 사용한 Pareto ANOVA를 제안하였다. 이 논문에서는 $L_{18}(2 \times 3^7)$ 실험자료에 대한 새로운 파레토 그림에 의한 분석 방법이 제시된다. 주요 요점은 3수준 효과의 크기를 일차와 이차 직교대비의 크기에 의해 분할하는 것이다.

The Pareto diagram analysis of the experimental data by the two level orthogonal arrays has been used widely in practice since it is a graphical, quick and easy method to analyze experimental results, which does not use the analysis of variance to screen significant effects. For the analysis of the experimental data by $L_{18}(2 \times 3^7)$ orthogonal array, Park(1996) proposed Pareto ANOVA in which the size of effects is defined by the mean squares of effects and the Pareto principle is used. In this paper, a new approach of the Pareto diagram analysis of the experimental data by $L_{18}(2 \times 3^7)$ orthogonal array is proposed. The main idea is to partition the size of three level effects by that of linear and quadratic orthogonal contrasts of those effects.