Randomized Block Design 과 Within Subject Design을 비교

통계의 검증력을 높이기 위해 무선할당을 하게 되는데, 무선할당을 하더라도 처치 전 집단 간 차이를 줄이는 데 실패함으로써 오차변량을 증가시키게 되고, 이는 다시 실험의 민감성을 떨어뜨리는 결과를 초래하게 된다.

 

이러한 무선할당의 한계를 극복하기 위해 Randomized block design과 within subject design을 하게 된다. (여기서, within subject design은 repeated measures design을 말한다.) 두 설계 모두 가외변인을 통제하기 위해서 실시한다는 공통점이 있다.

 

within subject design은 반복적으로 피험자를 대상으로 측정을 하면서, 들어갈 수 있는 개인차, (이것은 오차이다.) 동일한 피험자이기 때문에 개인차가 줄어들 수 있는데, 즉, RMD를 하다보면, 집단내변량(variance within groups)이 줄어들어 오차가 줄어들게 되어 있다. 그러면, 통계적 검증력이 높아진다. 그 이유는 공식을 보면 되는데, 분모인 집단내변량이 줄어들기 때문에 F값은 높아지게 되어있다. 그럼으로써 실험설계시 within subject design은 오차를 줄일 수 있다.

 

또한, Randomized block design은 무선할당의 단점을 보완하기 위해서 블록화(blocking), 짝짓기(matching)라는 피험자 할당 절차를 사용하여 독립변인 이외의 다른 중요한 측면들에서 각 처치 집단들 간의 처치 전 동등성을 높임으로써 오차변량을 감소시켜 결과적으로 실험의 민감성을 높이게 된다. RBD의 특징이 변인을 block화 시킨다는 것, 그래서, 실험의 variance를 줄인다는 것, 즉, noise를 줄인다는 것이다. 그래서, 오차를 줄이게 된다.

 

프로그램 연구일 때는 RMD가 적절하고, 구획을 나누는(서열변인과 같은) 것이라면 RBD가 적당하다.