다변수 조합의 인과를 탐색하다.
변수 간 상호작용까지 파악하는 실험 설계

복합 실험 설계란?
복합 실험 설계(Factorial Design)는 두 개 이상의 독립변수(factor)를 동시에 조작하여 그 주효과(main effects)와 상호작용 효과(interaction effects)를 분석하는 실험 설계 방법입니다. 단순히 변수 하나의 영향만 분석하는 것이 아니라, 변수 조합의 상호작용까지 고려할 수 있다는 점에서 고차원의 통찰을 제공합니다.
예를 들어, 식물의 생장에 영향을 줄 수 있는 요인으로 "온도"와 "습도"가 있다면, 이 두 변수의 단독 효과와 조합 효과를 동시에 측정하기 위해 복합 실험 설계를 활용할 수 있다.

핵심 구조 이해하기
- 2x2 설계: 두 개의 독립 변수 각각이 두 수준(Level) → 2×2 = 총 4개의 실험 조건
- 3x2 설계: 하나는 3수준, 하나는 2수준 → 3×2 = 총 6개의 실험 조건
- 각 조합은 독립된 실험 그룹으로 측정
복합 실험 설계의 장점
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장점
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설명
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효율성
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한 번의 실험으로 여러 요인의 효과를 동시에 분석 가능
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상호작용 파악
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변수 간 상호작용을 도출함으로써 단순 효과 이상의 이해 가능
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외적 타당도 향상
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다양한 조건 조합을 다룸으로써 실제 환경에 대한 적용성 증가
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통계적 검정력 향상
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조건 수 증가로 인한 데이터 확보로 분석 정밀도 증가
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복합 실험 설계 예시
『예시 1: 생물학 – 온도와 습도가 식물 생장에 미치는 영향』
▶ 목적
- 온도(20℃ vs. 30℃)와 습도(40% vs. 80%)가 식물 생장률에 미치는 영향을 살핀다.
▶ 분석 포인트
- 온도 단독 효과: 고온 조건에서 생장률이 더 높은가?
- 습도 단독 효과: 습도가 증가하면 생장이 빨라지는가?
- 상호작용 효과: 온도와 습도가 특정 조합일 때 생장이 극대화되는가?
▶ 시사점
- 온도와 습도 중 하나만 고려한 단순 설계로는 확인하기 어려운 조합 효과를 파악할 수 있다.
『예시 2: 심리학 – 음악 유형과 소음이 인지과제 성과에 미치는 영향』
▶ 목적
- 배경음악(클래식, 팝, 없음)과 소음 유무가 집중력 및 인지과제 수행에 어떤 영향을 미치는지 확인한다.
▶ 종속변수
- Stroop 과제의 반응시간, 정확도
▶ 결과 요약
- 클래식+무소음 조건에서 가장 우수한 성과
- 팝+소음 조건에서는 성과 저하
- 음악 유형이 소음의 부정적 영향을 완충할 수 있다는 가능성 제시
▶ 시사점
- 복합 설계를 통해 음악의 효과가 상황 맥락에 따라 달라진다는 조건적 인과성을 도출할 수 있다.
『예시 3: 약리학 – 약물 용량과 식사 유무가 약물 흡수에 미치는 영향』
▶ 목적
고용량/저용량과 식사 유무가 약물 흡수 지표(AUC, Tmax)에 미치는 영향 탐색
▶ 설계
- Factor A: 용량 (저/고)
- Factor B: 식사 유무 (공복/식후)
▶ 결과 요약
- 고용량+공복 조건에서는 흡수가 빠르지만 위장 장애 증가
- 고용량+식후 조건에서는 Tmax 지연
- 상호작용 효과가 존재하며 복약 시점 조정 필요
복합 실험 설계 논문 사례
Adams et al. (2001), 토마토 과일의 성장과 발달에 대한 온도의 영향
- 설계 유형: 요인설계(Factorial Design) – 온도 조건을 다양하게 조작(14, 18, 22, 26, 30°C)
- 종속변수: 토마토 과실의 성장속도, 무게, 발달시간 등
- 활용 포인트: 환경 요인(온도)의 단계별 효과 분석에 적합
Adams, S. R., Cockshull, K. E., & Cave, C. R. J. (2001). Effect of temperature on the growth and development of tomato fruits. Annals of botany, 88(5), 869-877.



활용 분야
- 자연과학: 약물 효과, 재료 실험, 생물 반응 연구
- 사회과학: 심리학 실험, 소비자 반응 분석
- 산업공학: 품질관리(예: 공정 조건 조합 최적화)
- 교육학: 수업 방법과 평가 방식의 조합 효과
복합대조실험은
단순히 "어떤 요인이 효과적인가?"를 넘어,
"어떤 요인이 어떤 조건에서 더 효과적인가?"를
물을 수 있게 해주는 고차원적인 설계입니다.
다양한 현실 조건을
실험 내에 반영하고자 할 때 매우 유용하며,
실험의 해석력을 확장하는 강력한 도구입니다.
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