실험계획법. [[Statistics]]의 한가지 분야.

제대로 된 실험을 위해서는 통계학적으로 고려된 실험계획이 필요하다. 반복실험을 줄이고, 교락을 최소화해야 실험결과에서 많은것들을 뽑아낼 수 있다.

실험계획의 기본원리
 * randomization : 뽑혀진 인자 외의 기타 원인들의 영향이 결과에 편의하게 미치는것을 없애기 위해
 * replication : 반복을 통한 신뢰향상
 * blocking : 실험의 환경을 균일한 부분으로 쪼개어 여러블럭으로 만든후에 블럭내에서 각 인자의 영향을 조사
 * confouding(교락) : [[Interaction]]을 블럭과 교락시키는 방법으로 검출할 필요가 없는 요인이 블럭의 효과와 교락하게 됨으로써 실험의 효율을 높힌다.
 * [[Orthogonality]](직교화) : [[Interaction]]가운데, 기술적으로 무시될 수 있는것을 주효과와 교락시켜 실험의 크기를 줄인다.

실험계획법의 분류
 * FactorialDesign (요인배치법)
 * SplitPlotDesign (분할법)
 * ConfoundingMethod (교락법)
 * FractionalFactorialDesign (일부실시법)
 * IncompleteBlockDesign (불완비블럭계획법)
 * ResponseSurfaceDesign (반응표면계획법)

대표적인 실험계획법
 * 일원배치법 or 이(삼...)원배치법 using [[ANOVA]]
 * LatinSquare
 * ReferenceDesign
 * LoopDesign
 * RegressionAnalysis