2.1  실험조건과 직교표 할당                                  

실험조건과 얻어진 데이터는 아래와 같다.

   

  2 .2   SN비와 감도 계산                                          

    위와 같은 데이터가 얻어지면, 실제적인 계산은 Excel과 같은 spread sheet 프로그램으로 할 것이다.  (망소특성과 중복되는 내용은 설명을 생략한다)  

실험 no. 1에 대한 계산

◈ SN비   η = 10 log ( m^{2 /} σ² )
                  = 10 log [ { ( S_m - V_e ) / n} / V_e]
    K5 = 10 * LOG ( ( SUM (M5:N5)^2 / 2 - VAR (M5:N5) ) / 2 / (VAR (M5:N5) ) ) = 12.7

  ◈ 감도    S = 10 log {(S_m - V_e ) / n} 
    L5 = 10 * LOG ( ( SUM (M5:N5)^2 / 2 - VAR (M5:N5) ) / 2 ) = 25.4

 no. 2 ~ 18 의 계산은  위의 식을 입력한 K5:L5셀을 나머지 셀에 복사하면 된다.

  (계산식에 대해서는 <제2편 1장 손실함수와 SN비>를 참조)  

  2.3   SN비의 변동계산                                             

◈ 수준 1의 합    D25 = SUMIF ( D$5:D$22, 1, $K$5:$K$22 ) = 87.9        
      수준 2의 합    D26 = SUMIF ( D$5:D$22, 2, $K$5:$K$22 ) = 101.5                                
      수준 3의 합    D27 = SUMIF ( D$5:D$22, 3, $K$5:$K$22 ) = 112.9  

◈ 변동 (S)        D31 = ( D25^2 + D26^2 + D27^2 ) / 6 - $K23(CT)
                               = SUMSQ ( D25:D27 ) / 6 - $K23 = 52.3
            ※ 2수준 열인 A인자의 경우, 실험회수 n = 9   자유도(f) = 1에 유의할 것

  ◈ 수정항(CT)     
         SN비          K23 = SUM ( K5:K22 )^2 / 18 = 5076                                         
         감 도          L23 = SUM ( L5:L22 )^2 / 18 = 13104   

  2.4   SN비의 분산 분석                                            

◈ pool check
V(분산:33행)가 오차분산과 비슷하거나 작은 인자를 오차로 pooling하기 위하여 34행에 'e'를 입력하면 그에 해당하는 변동(S)이 35행에 나타나고 K열에 합계가 된다. 오차가 배치되지 않은 경우에는 V값이 작은 몇개로  pooling한다.

◈ F₀ (분산비)   F₀ = V / V_(e)
                    D36 = IF (ISTEXT (D34),"",D33/$K33) = 23.0         
                    (ISTEXT는 31행에서 'e'로 오차처리한 인자는 33행을 비게하기 위함)
  ◈ 유의수준      33행의 F₀값을 F분포의 값으로 검정하여 유의여부를 표시
                    D37 = IF (ISNUMBER (D36), IF(D36 > FINV (0.01,D32,$K32)
                                  ,"**",IF (D36 > FINV (0.05,D32,$K32), "*", "") ) , "" )
  ◈ 기여율 ρ     D38 = IF (ISTEXT (D34), "" , (D31-(D32*$K33) ) *100/DEVSQ ($K5:$K22) )                                = 54.4 
    

※ K31~K35의 4셀은 오차분산 V_(e)를 계산한다. 위 표의 계산에서 숨겨져 있는 1,2 열의 교호작용 효과(변동과 자유도)에 유의할 것. 
K31 = DEVSQ (K5:K22) - SUM (C31:J31) = 0.27       
           (∵ 1열과 2열 교호작용 변동 = 총변동(S_T) - 각 인자의 변동 합계) 
K32 = 17 - SUMIF ( C34:J34, "", C32:J32 ) = 10    
           pooling된 오차분산의 자유도 (1,2열의 교호작용 자유도 2에 유의)
K33 = ( K35 + K31 ) / K32 = 1.13         오차분산 V_(e)      
C34~J34 : C33~J33의 분산으로 pooling할 인자와 본디 오차열에 'e'표시  
K35 = SUM (C35:J35) = 11.1                                                       

 ◈ 요인 효과도 (SN비)

   

  2.5   감도의 변동계산과 분산분석                             

 감도의 변동계산과 분산분석은 SN비의 그것과 같으므로 설명을 생략함

  ◈  요인 효과도 (감도)

  2.6   목표치에의 조정                                              

望目特性의 경우 처음은 목표치를 생각하지 않고 SN비의 최적조건을 찾는다. (望小와 望大特性은 이런 문제가 아예 없다. SN비가 큰 값만을 선정하면 된다)

① 특성치목표 m(G55)에 대한 감도값(K55)을 구한다.
             S = 10 × log m^{2 =} 10 log 24.5² = 27.78
 ② SN비에서 유리한 수준(58행)중에서 오차로 pool한 인자를 제외한 인자의 감도값(59행)과 그 합계가 K59이다.
             예상감도(K59) = 26.7 + 27.6 + 27.3 + 27.3 - 3 × (18회 실험의 감도평균) = 28.0

그러나 59행에 기입된 인자가 현행조건보다 최적조건이 유리한 인자를 나타내는 것은 아니다. 인자별 효과는 65행에 나타나며, 최적조건에서의 개선효과를 계산하려면 여기서 큰 인자만을 선정(60행에 입력)할 필요가 있다.  
 ③ 감도목표치(K55)와 K59를 비교하여 조정할 인자수준을 60행에 입력하면 61행에 그에 해당하는 감도값이 나타나며 K61에서 최종적인 감도값을 확인할 수 있다.
    60행의 수준입력은 SN비에는 영향없되 감도에는 유의한 인자가 우선적으로 선정되며,  최종적으로 SN비를 저해하면서 특성치의 목표에 맞추려는 경우는 F69와  F70의 손실의 차이를 최대화하는 조건을 찾아야 한다.

 망소특성이나 망대특성에서는 효과있는 인자의 수준만 확정되면 나머지 인자의 수준은 SN비가 유리하거나 경제적인 인자를 선택하면 되지만, 망목특성의 경우에는 평균치나 SN비에 영향을 미치는 등 복잡하므로 대부분 인자의 수준을 선정해야 할 것이다.

    註 : 특성의 목표치로 맞추는 인자를 조정인자라 한다. 조정인자는 실험결과가 나오기 전에는 알 수 없고, 위와 같은 계산을 거친 후 확인되는 것이다.

             S = B₃ + C₃ + H₃－ 2 × T
                 = 27.61＋26.45＋28.60－2 × 26.98=28.70   (dB)

  2 .7   최적 조건                                                       

             μ = A₂ + B₃ + D₃ + G₁ - (3 × T)
                 = 17.4＋18.8＋17.5＋18.0－(3 × 16.8)
                 = 21.4  (dB)
이 된다．