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Design and Analysis of Experiments』는 실험의 설계와 분석을 소개하는 교과서로, 저자가 40년 넘게 Arizona State University, the University of Washington, 그리고 Georgia Institute of Technology에서 강의한 학부 수준의 실험설계 과목의 내용을 담고 있다. 또한 저자가 학술연구를 포함한 기술 상용화와 제품 구현 등 과학과 공학 분야에서 공학, 통계상담 시 사용한 실제 경험들에서 유용하게 사용된 방법들도 소개하고 있다.

이 책은 통계학의 기초과목을 이미 수강한 학생들을 대상으로 기술되었다. 선행하는 기초과목은 기술통계, 표본분포, 평균과 분산에 대한 신뢰구간 및 가설검정에 대한 기본적인 개념들을 포함한다고 가정하였으며 10, 11, 12장에서는 행렬대수에 대한 기초지식 또한 필요로 한다.

내용상 높은 수준의 선행지식을 요구하지 않기 때문에 이 책을 공학, 물리, 화학, 통계, 수학 등의 관련 분야 학부생들을 대상으로 하는 통계적 실험계획의 교재로 사용할 수 있다. 저자는 상당 기간 공대의 1년 차 대학원생을 대상으로 하는 실험계획 과목에서 이 교재를 사용해왔으며, 이 과목을 수강하는 수강생들의 전공은 공과대학 전체 학과, 물리학, 화학, 수학, 생물학, 통계학 등이었다. 또한 이 책은 실험의 통계적 계획과 분석에 관한 많은 예제를 수록하고 있어, 산업현장의 다양한 분야의 전문가들을 위한 특강 교재로도 활용되었다. 이러한 예제들은 실제 상황에 적용된 사례들을 기반으로 하고, 공학과 과학계의 다양한 분야에서 적용된 것들이다. 이런 의미에서 이 책은 다양한 학문 분야의 실험자에게 유용할 수 있는 이론서이자, 실용성까지 가미된 교재라 말할 수 있다.

1장 서론

1.1 실험설계의 전략
1.2 실험설계의 몇 가지 대표적인 응용
1.3 기본 원칙
1.4 실험설계를 위한 가이드라인
1.5 통계적 설계의 간단한 역사
1.6 요약: 실험에서의 통계 방법론의 사용
1.7 연습문제

2장 단순 비교 실험

2.1 소개
2.2 기본적인 통계 개념
2.3 표본추출과 표본분포
2.4 평균 차이에 대한 추정, 랜덤화 설계
2.5 평균 차이에 대한 추정, 쌍체비교 설계
2.6 정규분포의 분산의 추정
2.7 연습문제

3장 단일요인을 보정하는 실험: 분산분석

3.1 예제
3.2 분산분석
3.3 고정효과모형의 분석
3.4 모형 적합성 확인
3.5 결과의 실용적 해석
3.6 컴퓨터 계산결과
3.7 표본크기의 결정
3.8 단일요인실험의 다른 예들
3.9 랜덤효과모형
3.10 분산분석의 회귀적 접근법
3.11 분산분석의 비모수적 방법
3.12 연습문제

4장 랜덤화 블록, 라틴정방 및 기타 관련된 설계

4.1 랜덤화 완전블록설계
4.2 라틴정방설계
4.3 그레코-라틴정방설계
4.4 균형 불완전블록설계
4.5 연습문제

5장 요인설계 개요

5.1 기본적인 정의와 원리들
5.2 요인의 이점
5.3 2요인 요인설계
5.4 일반적인 요인설계
5.5 반응곡선과 반응표면 적합
5.6 요인설계에서의 블록화
5.7 연습문제

6장 2k 요인설계

6.1 소개
6.2 22 설계
6.3 23 설계
6.4 일반적 2k 설계
6.5 2k 설계의 단일 반복수
6.6 무반복 2k 설계의 추가적인 예제
6.7 최적설계로서의 2k 설계
6.8 2k 설계의 중앙점 추가
6.9 부호화 설계변수로 분석하는 이유
6.10 연습문제

7장 2수준 요인에 대한 블록화와 중첩 시스템

7.1 소개
7.2 반복 2k 요인설계의 블록화
7.3 2k 요인설계의 중첩
7.4 블록이 2개인 2k 요인설계의 중첩
7.5 블록화가 중요한 또 다른 이유
7.6 블록이 4개인 2k 요인설계의 중첩
7.7 블록이 2p개인 2k 요인설계의 중첩
7.8 부분중첩
7.9 연습문제

8장 2수준 부분요인설계

8.1 소개
8.2 2k 설계의 1/2 부분
8.3 2k 설계의 1/4 부분
8.4 일반화 2k-p 부분요인설계
8.5 부분요인설계 및 그 외 설계들의 가명 구조
8.6 해상도 III 설계
8.7 해상도 IV와 V 설계
8.8 과포화설계
8.9 요약
8.10 연습문제

9장 회귀모형 적합

9.1 소개
9.2 선형회귀모형
9.3 선형회귀모형의 모수추정
9.4 다중 회귀의 가설검정
9.5 다중 회귀의 신뢰구간
9.6 새 반응 관측치의 예측
9.7 회귀모형 진단
9.8 적합성 결여에 대한 검정
9.9 연습문제

10장 반응표면 방법론

10.1 반응표면 방법론 소개
10.2 최대 상승법
10.3 2차 반응표면 분석
10.4 반응표면 적합을 위한 실험설계
10.5 컴퓨터 모형으로 실험하기
10.6 혼합 실험
10.7 진화하면서 운영하기
10.8 연습문제

11장 지분설계와 분할설계

11.1 2단계 지분설계
11.2 일반적인 m단계 지분설계
11.3 지분이면서 요인설계의 요인에 대한 설계
11.4 분할설계
11.5 분할설계의 변형
11.6 연습문제

부록
참고문헌
찾아보기

〈저자 서문〉
Design and Analysis of Experiments』는 실험의 설계와 분석을 소개하는 교과서로, 저자가 40년 넘게 Arizona State University, the University of Washington, 그리고 Georgia Institute of Technology에서 강의한 학부 수준의 실험설계 과목의 내용을 담고 있다. 또한 저자가 학술연구를 포함한 기술 상용화와 제품 구현 등 과학과 공학 분야에서 공학, 통계상담 시 사용한 실제 경험들에서 유용하게 사용된 방법들도 소개하고 있다.

이 책은 통계학의 기초과목을 이미 수강한 학생들을 대상으로 기술되었다. 선행하는 기초과목은 기술통계, 표본분포, 평균과 분산에 대한 신뢰구간 및 가설검정에 대한 기본적인 개념들을 포함한다고 가정하였으며 10, 11, 12장에서는 행렬대수에 대한 기초지식 또한 필요로 한다.

내용상 높은 수준의 선행지식을 요구하지 않기 때문에 이 책을 공학, 물리, 화학, 통계, 수학 등의 관련 분야 학부생들을 대상으로 하는 통계적 실험계획의 교재로 사용할 수 있다. 저자는 상당 기간 공대의 1년 차 대학원생을 대상으로 하는 실험계획 과목에서 이 교재를 사용해왔으며, 이 과목을 수강하는 수강생들의 전공은 공과대학 전체 학과, 물리학, 화학, 수학, 생물학, 통계학 등이었다. 또한 이 책은 실험의 통계적 계획과 분석에 관한 많은 예제를 수록하고 있어, 산업현장의 다양한 분야의 전문가들을 위한 특강 교재로도 활용되었다. 이러한 예제들은 실제 상황에 적용된 사례들을 기반으로 하고, 공학과 과학계의 다양한 분야에서 적용된 것들이다. 이런 의미에서 이 책은 다양한 학문 분야의 실험자에게 유용할 수 있는 이론서이자, 실용성까지 가미된 교재라 말할 수 있다.

〈역자 서문〉
Douglas C. Montgomery의 『Design and Analysis of Experiments』는 실험설계를 어렵지 않게 기술하면서도 적정한 수준의 난이도는 유지하고 있다. 특히 저자의 산업계 컨설팅 경험에서 나오는 예제와 데이터를 활용하여 실험설계를 소개함으로써, 그 분석 방법의 당면성과 필요성을 피부로 느끼게 하고 있다. 1976년에 Wiley에서 첫 판이 나온 이후에 2020년 출판된 10판에 이르기까지, 오랜 기간 동안 실험설계를 대표하는 교과서로 자리를 잡아 왔다. 따라서 역자는 이 책을 번역하여 한국의 통계학 전공자들에게 더 쉽게 실험설계를 학습할 수 있도록 기회를 제공하는 것이 의미
있는 일이라고 판단하였다.

본 역서는 원서에 있는 총 15개 Chapter 중에서 Chapter 9, 12, 13, 15를 제외하고 강의 및 학습빈도가 가장 높은 11개의 Chapter를 대상으로 하여, 한 학기용 실험설계 과목에 맞는 내용을 갖추었다. 기초통계학을 마친 학생들을 대상으로 하는 강의에서는 1장과 2장은 생략하고, 11장(원서 Chapter 14)을 더 자세히 다룰 수도 있을 것이다. 그리고 회귀분석은 별도의 과목으로 강의하는 경우가 대부분이므로 10장(원서 Chapter 11)은 경우에 따라 생략이 가능하다.

좋은 책을 위해 최선을 다했지만 부족한 부분이 있을 수 있다. 이 점은 양해를 바라며 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이다.