İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Deney tasarımı›Latin Kare ve Greko-Latin Kare Tasarımı
Hypothesis test

Latin Kare ve Greko-Latin Kare Tasarımı

Latin Square and Greco-Latin Square Design · Ayrıca şöyle bilinir: Latin Square, Greco-Latin Square, Latin Kare ve Greco-Latin Kare Deseni

Latin kare tasarımı, iki bağımsız rahatsız edici faktörü — satır bloğu ve sütun bloğu — eş zamanlı olarak kontrol eden, her bir uygulamanın n×n'lik bir düzenlemede her satırda ve her sütunda tam olarak bir kez göründüğü, bloklanmış bir deneysel tasarımdır. Ronald A. Fisher tarafından 1935 tarihli The Design of Experiments monografisinde resmileştirilen bu tasarım, uygulama etkileri tahmin edilmeden önce iki harici kaynaktan gelen varyasyonu absorbe ederek deneysel hatayı önemli ölçüde azaltır.

ScholarGate
  1. Hypothesis test
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Latin Kare ve Greko-Latin Kare Tasarımı
Çapraz Tasarım (Crossove…Tam Faktöriyel Deneysel…Tek yönlü Varyans AnaliziBölünmüş Parsel Deneysel…İki Yönlü Varyans Analiz…Engellenmiş Laboratuvar…Çaprazlama Faktöriyel De…Çapraz Tam Faktöriyel De…Çaprazlama Çok Kollu Den…Çaprazlama Ön-test Son-t…

+8 tane daha

Ne zaman kullanılır

Tek bir sürekli yanıtınız, tam olarak n uygulamanız ve her biri tam olarak n seviyeye sahip, eş zamanlı olarak bloke etmek istediğiniz iki tanımlanabilir rahatsız edici faktörünüz olduğunda bir Latin karesi kullanın. Bu tasarım en çok tarımsal tarla denemelerinde, farmasötik çaprazlama çalışmalarında ve satır ve sütun gradyanlarının kaçınılmaz olduğu endüstriyel süreç deneylerinde yaygındır. Üç varsayımın geçerli olması gerekir: satır, sütun ve uygulama etkileri arasında etkileşim olmaksızın toplanabilir olmalıdır; hatalar eşit varyansla bağımsız ve normal dağılmış olmalıdır; ve her uygulamanın her satırda ve her sütunda bir kez görünmesini sağlayan n×n simetrisi karşılanmalıdır. Bloklama faktörleri ve uygulamalar arasındaki etkileşimlerden şüphelenildiğinde, tam faktöriyel tasarım tercih edilir. Çok küçük kareler için (n ≤ 3) hata serbestlik dereceleri yetersizdir ve rastgeleleştirilmiş tam blok tasarımı daha güvenli bir seçimdir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • İki rahatsız edici faktörden gelen varyasyonu eş zamanlı olarak ortadan kaldırır, deneysel birim sayısını artırmadan hassasiyeti artırır.
  • İki bloklama faktörünün çaprazlanmasının pratik olarak kaçınılmaz olduğu deneyler için çok uygundur, örneğin endüstriyel denemelerde günün saati ile operatörün çaprazlanması gibi.
  • Greko-Latin uzantısı, ek deneysel birimler olmadan üçüncü bir rahatsız edici boyutu ortadan kaldırır.
  • Doksan yılı aşkın teorik gelişimle desteklenir ve tüm büyük istatistiksel paketlerde yaygın olarak desteklenir.
Sınırlılıklar
  • n×n simetri gereksinimi, uygulama sayısının, satır seviyelerinin ve sütun seviyelerinin hepsinin eşit olması gerektiği anlamına gelir, bu da pratikte kısıtlayıcı olabilir.
  • Toplamsal model, uygulamalar ve bloklama faktörleri arasında etkileşim olmadığını varsayar; etkileşimler varsa analiz geçersizdir.
  • Hata serbestlik dereceleri (n−1)(n−2)'ye eşittir, bu da n ≤ 4 için çok küçüktür ve n en az 5 olmadıkça düşük güce yol açar.
  • Standart modelde her uygulama-satır-sütun kombinasyonu için yalnızca bir gözlem mümkündür; tekrarlama ek kareler gerektirir.

SSS

Latin karesi ile rastgeleleştirilmiş tam blok tasarımı arasındaki fark nedir?

Rastgeleleştirilmiş tam blok tasarımı, deneysel birimleri bloklar halinde gruplandırarak bir rahatsız edici faktörü kontrol eder. Bir Latin karesi, uygulama sayısının satır seviyelerinin sayısına ve sütun seviyelerinin sayısına eşit olmasını gerektirme pahasına, iki rahatsız edici faktörü (satır değişkeni ve sütun değişkeni) eş zamanlı olarak kontrol eder. Yalnızca bir bloklama boyutunuz olduğunda, rastgeleleştirilmiş blok tasarımı daha basittir ve ikinci bloklama faktöründe daha az serbestlik derecesi harcar.

Hata teriminin kaç serbestlik derecesi vardır?

n×n'lik bir Latin karesi için hata (artık) (n−1)(n−2) serbestlik derecesine sahiptir. n = 3 için bu sadece 2, n = 4 için 6 ve n = 5 için 12'dir. Bu nedenle çok küçük kareler sınırlı güce sahiptir ve deney yapılmadan önce seçilen n'nin yeterli hassasiyet sağladığını doğrulamak için bir güç analizi yapılmalıdır.

Bloklama faktörü ile uygulama arasında bir etkileşimden şüpheleniyorsam ne yapmalıyım?

Standart Latin kare modeli toplamsallığı varsayar — yani satır, sütun ve uygulama etkileri etkileşim olmadan birleşir. Konu bilgisi veya ön veriler, uygulama etkisinin satırlar veya sütunlar arasında farklılık gösterdiğini gösteriyorsa, toplamsal model uygun değildir. Bu durumda, etkileşim terimlerini açıkça tahmin ettiği için tekrarlamalı tam faktöriyel tasarım doğru seçimdir.

Sade bir Latin karesi yerine ne zaman bir Greko-Latin karesi kullanmalıyım?

Her biri tam olarak n seviyeye sahip üç rahatsız edici faktörünüz (satırlar, sütunlar ve operatör, parti veya zaman dilimi gibi üçüncü bir faktör) olduğunda ve üçünü de eş zamanlı olarak ortadan kaldırmak istediğinizde bir Greko-Latin karesi kullanın. Greko-Latin karesi, iki karşılıklı ortogonal Latin karesinin üst üste bindirilmesiyle oluşturulur ve her uygulamanın her bloklama faktörünün her seviyesiyle kombinasyon halinde tam olarak bir kez görünmesini sağlar. 6. dereceden ortogonal Latin kareleri mevcut değildir, bu nedenle Greko-Latin karesi n = 6 için oluşturulamaz.

Kaynaklar

  1. Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119492443
  2. Fisher, R. A. (1935). The Design of Experiments. Oliver & Boyd. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Latin Square and Greco-Latin Square Design. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/latin-square-design

İlişkili yöntemler

Çapraz Tasarım (Crossover Trial Design)Tam Faktöriyel Deneysel TasarımTek yönlü Varyans AnaliziBölünmüş Parsel Deneysel Tasarımıİki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Çapraz Tasarım (Crossover Trial Design)Deney tasarımı↔ karşılaştır
  • Tam Faktöriyel Deneysel TasarımDeney tasarımı↔ karşılaştır
  • Tek yönlü Varyans Analiziİstatistik↔ karşılaştır
  • Bölünmüş Parsel Deneysel TasarımıDeney tasarımı↔ karşılaştır
  • İki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)İstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Engellenmiş Laboratuvar DeneyiÇapraz Tasarım (Crossover Trial Design)Çaprazlama Faktöriyel DeneyÇapraz Tam Faktöriyel DeneyÇaprazlama Çok Kollu DeneyÇaprazlama Ön-test Son-test Deneysel TasarımıÇapraz Geçişli Randomize Kontrollü ÇalışmaFaktöriyel Deney2^(k-p) Kesirli Faktöriyel TasarımıTam Faktöriyel DeneyPragmatik Kesirli Faktöriyel DeneyRassal Tam Bloklu Deney Tasarımı (RCBD)Yanıt Yüzey Metodolojisi (RSM)Taguchi Yöntemi (Ortogonal Diziler, Sinyal-Gürültü Oranı)

Benzer yöntemler

Rassal Tam Bloklu Deney Tasarımı (RCBD)Engelli Tam Faktöriyel DeneyÇaprazlama Faktöriyel DeneyTamamen Rastgele Deneme Tasarımı (CRD)Çapraz Tasarım (Crossover Trial Design)Bölünmüş Parsel Deneysel TasarımıTam Faktöriyel Deneysel TasarımFaktöriyel Deney

İlgili referans kavramlar

Latin Kareleri ve Sonlu GeometrilerBlok TasarımlarıRandomizasyon ve BloklamaKombinatoryal Tasarım ve Kodlama KuramıÇalışma Tasarımı ve Örneklem Büyüklüğü PlanlamasıÇok Değişkenli Varyans Analizi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Latin Square Design (Latin Square and Greco-Latin Square Design). 2026-07-20 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/experimental-design/latin-square-design · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Ronald A. Fisher
Year
1935
Family
Experimental design
Type
Parametric blocked ANOVA
BlockingFactors
2
Outcome
continuous
Parametric
Evet
Distribution
F
Df Treatment
n - 1
Df Error
(n - 1)(n - 2)
İlişkili yöntemler
Çapraz Tasarım (Crossover Trial Design)Tam Faktöriyel Deneysel TasarımTek yönlü Varyans AnaliziBölünmüş Parsel Deneysel Tasarımıİki Yönlü Varyans Analizi (İki Yönlü ANOVA)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil