Latin Square Design 의 한 예를 들고 분석시 유의할 점을 설명

→독립변인의 수가 많고 변인들의 수준 또한 많은 경우, 모든 가능한 조합에 의해 만들어지는 실험조건의 수가 많아져 연구자에게 부담이 될 때 사용하는 설계Qkdtlr,

→독립변인이 3개이고, 변인의 수준또한 3수준일때는 총 27개의 실험조건이 생기게 되는데, 이 대신에 9개의 조건으로 설정해 비용과 시간을 절약할 수 있다는 장점이 있는 반면, 불완전한 설계인 탓에 해석이 불분명하므로, 널리 사용되지는 않는다.

→라틴스퀘어 설계 방식은 한 독립변인의 각 수준이 각 정방형판의 각 행과 열에 한번씩만 나타나도록 나열하는 것이다.

 

 

-----------------------------------------------------

라틴스퀘어 설계는 독립변인이 2개 이상이고, 각 변인의 수준이 2개 이상인 실험으로 요인설계의 한 가지 유형이다. 독립변인의 수와 각 수준의 수가 증가하면 실제적으로 CRD를 하기가 불가능하다. 예를 들어, 독립변인이 3개이고, 각각의 수준이 3개이면, 피험자를 각 상황에 10명만 배치해도 총 동원되는 피험자는 270명이나 되기 때문이다. 따라서, 이런 때 사용할 수 있는 것이 라틴스퀘어 설계인데, 이 설계의 예는 다음의 그림에 제시되어 있다.

 

	a1	a2	a3
b1	c2	c1	c3
b2	c3	c2	c1
b3	c1	c2	c3

 

 

 

이런 식으로 하면, 270명의 피험자가 아닌 90명의 피험자로도 실험이 가능해진다. 라틴스퀘어 설계는 이렇게 경제성이라는 장점을 지니지만, 반면에 요인들간의 상호작용을 파악할 수 없고, 요인들이 상호작용하는 경우 부정확한 결과가 산출되며, 모든 요인들이 동일한 개수의 수준(3*3*3, 4*4*4*4, 5*5*5*5*5)을 가져야 한다는 단점이 있다. 경제성을 위해서도 이 라틴스퀘어 설계를 하기도 하지만, 주로 RMD에서 나타나는 error를 줄이기 위해서 즉, order와 sequence를 통제하기 위해서 이 설계를 사용하기도 한다. 위의 표에서 독립변인 c가 정방형 표에 배열된 형태는 수준이 세 개인 반복측정설계에서 order는 통제했지만, sequence는 불완전하게 통제한 incomplete counterbalancing의 것과 같다.