10. Introduction to Factorial Designs

10.1 Basic Information From a Factorial Design

 

하나의 변수만으로는 이론을 설명하기가 쉽지 않다. 그렇기에 두 가지 이상 요인을 넣어 설계를 할 수 있다.

 

Single Effects of an Independent Variable

책 읽기 실험에 따라 읽는 시간이 달라진다고 가정해보자.

 

독립변인을 두 가지 설정할 수 있다.

1) 책의 인쇄된 글과 종이의 대비, 책의 길이, 2)인쇄된 줄의 길이가 영향을 미칠 것이라고 본다.

 

하나의 요인만 보려면 각각을 3개로 나눠서 볼 수 있다.

 

Low일때 3,5,7

Medium일 때 3,5,7으로 해서 각각 하나만 두고 볼 수 있다.

 

Simple Effects: 한 요인의 효과

ex) low일때 3,5,7

 

factorial design의 장점은 경제성이다.

따로따로 실험을 한다면 6x3의 18개의 실험을 해야하지만, 하나의 실험으로 끝낼 수 있다.

 

 

Interaction Effects

각각의 단일 요소 실험의 결과를 비교하는 것을 상호작용 분석이라고 한다.

이 결과의 차이가 없으면 상호작용이 없고, 결과의 차이가 있다면 상호작용 효과가 있다고 한다.

 

Main Effects

싱글이펙트의 평균

상호효과는 contrast가 있을 때, 길이를 비교한다면

주효과는 contrast를 고려하지 않는 길이의 효과이다

 

 

10.2 The Concept of Interaction

 

An example of no interaction

 

상호작용이 없으면 각각의 선이 평행하다.

low일때와 medium일때랑, high때의 차이가 일정하다.

 

 

상호작용이 있을 때

 

선이 평행하지 않고 변화가 있다.

그러나 상호작용이 있는 것과 상호작용이 유의한 것은 다른 이야기다.

 

 

Interaction and Theorectical analysis

 

 

10.4 Further Examples of Interaction

 

기울기가 변하는 것은 다 상호작용이 있다.

 

 

제거가능한 상호작용 효과

상호작용 효과가 변수의 특성상 나타날 수 있음

ex) 공부를 하면 성적이 공부량에 비례해서 같은 기울기로 상승하는 게 아님.

기울기가 변화하지만 이는 상호작용이 아닐 수 있음

 

제거불가능한 상호작용 효과

진짜 상호작용