패티 콜먼 교수와의 인터뷰.
론 박사님 콜먼 교수님, 마지막으로 대화를 나눈 지 꽤 오랜만입니다.
패티 교수: 저도 동의해요, 너무 길어요! 제발, 론 박사님, 패티라고 불러주세요.
DR: 저를 Ron이라고 부르세요.
PP: 그건 불가능하죠! 모두가 당신을 "론 박사"로 알고 있습니다.
DR: (웃음) 좋아요, 당신이 이겼어요.
DR: 패티, 통계학에서는 하나의 샘플과 두 개의 샘플에 대해 가설 검증 을 수행하는 방법을 가르칩니다. 하지만 샘플이 3개 이상일 때 가장 좋은 납땜 페이스트를 찾아야 한다면 어떻게 해야 할까요?
PP: 제가 아이비리그에서 가르치는 통계학 강의에서 방금 이 문제를 추가했습니다. 이 문제에 직면하면 분산 분석(ANOVA)을 사용해야 합니다. 세 개의 솔더 페이스트가 있고 전사 효율(TE)을 측정하는 경우를 예로 들어 보겠습니다. (그림 1 참조) 일반적으로 목표는 TE 100%입니다.
그림 1. 세 가지 솔더 페이스트의 전사 효율(TE)
DR: 그림 1을 보면 A 공급업체가 B 및 C 공급업체보다 TE가 낮다는 것이 분명한데, 그 차이가 통계적으로 유의미한가요?
PP: 이 때 ANOVA가 도움이 됩니다. Minitab을 사용하면 ANOVA를 사용하여 샘플을 통계적으로 비교할 수 있습니다. 결과는 그림 2에 나와 있습니다.
그림 2. 세 가지 솔더 페이스트에 대한 TE 데이터 비교의 Minitab 출력
DR: 그림 2의 아래쪽 그래프에서 볼 수 있듯이 B 공급업체와 C 공급업체의 TE 차이가 크지 않은 것 같습니다. 제가 제대로 읽고 있는 건가요?
PP: 네! 그리고 위쪽의 두 그래프를 비교해보면 공급업체 A와 B, A와 C의 차이가 상당하다는 것을 알 수 있습니다.
DR: 그럼 A 공급업체를 평가에서 제외시키고 추가 테스트를 위해 B와 C에 집중할 수 있나요?
PP: 맞습니다.
DR: 비교를 위해 터키 기법이 사용되나요?
PP: 네, 맞아요! 와우! 그걸 알고 계시다니 놀랍네요!
DR: 저는 한동안 선생님의 '학생'이었습니다.
둘 다 껄껄 웃습니다.
건배,
론 박사
이러한 유형의 분산분석을 수행하는 방법에 대한 자세한 내용을 알고 싶으시면 [email protected] 으로 이메일을 보내 주세요.
