Blocking

차단

6개 레벨

블로킹은 실험에서 외부 변수의 영향을 줄이기 위해 샘플을 서로 유사한 그룹으로 나누는 방법이에요. 각 그룹 내에서 처리 효과를 비교함으로써 더 정확한 결과를 얻을 수 있어요. 이는 실험 효율성을 높이는 데 도움을 줘요.

차단 스킬 여정을 시작하세요

6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

6 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

6개 레벨

전체 6

Lv 1. 실험 설계의 기본 개념을 설명할 수 있어요

1. 실험단위와 처리
2. 무작위화
3. 오차변동
4. 완전 무작위 설계(CRD)

연습 문제

1.
Python으로 샘플 데이터에 대해 평균과 분산을 계산해보기
2.
처리 A와 처리 B가 있을 때 6개의 실험단위에 무작위화를 적용하는 방법을 설명해보세요요
3.
완전 무작위 설계의 장점과 단점을 각각 한 가지씩 말해보세요요
4.
statsmodels를 사용해 t-검정 실행하고 결과 해석하기

Lv 2. 블록의 필요성과 기본 개념을 설명할 수 있어요

Lv 3. 완전임의화 블록설계를 구성하고 모형을 작성할 수 있어요

Lv 4. ANOVA 분석과 사후검정을 수행할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 불완전 블록설계와 라틴스퀘어를 알아요

Lv 6. 재현 가능한 실험 분석 워크플로우를 구축할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고

차단 배우기 | 트리업