2수준이상의 요인 9개로 이루어진 데이터가 3000 포인트 있다면 중요한 요인을 찾아내기 위해서
어떤 절차를 밟는 것이 좋을까? 실험계획법(DOE)을 적용할 수 있을까?

중요한 요인을 찾아내는 유용한 방법인 실험계획법(DOE)은 요인에 대한 수준을 능동적으로 조정할 수
있을 때만 사용할 수 있다.

제시한 것처럼 이미 확보한 데이터 포인트가 있다면 실험계획법(DOE) 분석을 위해 요인들의
올바른 조합을 구성할 수 없을 것이다.

반응변수가 연속형 변수인 경우 일반선형모형(GLM, General Linear Model)을 사용할 수 있다.
중요한 요인을 찾아내기 위해 Graph를 통해 중요하지 않은 요인들을 제거할 수 있다.
이 때 적어도 2차 교호작용항 까지는 포함시키도록 주의한다.

※ 일반 선형 모형 (GLM)은 하나 이상의 예측 변수와 계량형 반응 변수 사이의 통계적인 관계를
   나타내기 위해, 최소제곱법을 사용하여 계산을 수행하는 분산 분석 절차이다.

이렇게 한다음 가능하다면 필터링된 요인들을 사용하여 인과관계를 결정하기 위한 실험계획법(DOE)을
실행하는 순서로 진행하는 것이 좋겠다.

※ DOE(실험계획법)은 입력변수(요인)가 출력 변수(반응)에 미치는 영향을 한번에 조사하는데 도움이
   된다. 이러한 실험은 특정 목적에 따라 입력변수를 변경하는 일련의 런이나 검정으로 구성하고
   데이터는 각 런에서 수집한다. 실험계획법을 사용하여 품질에 영향을 미치는 공정 조건 및 제품 성분을
   확인한 다음, 결과를 최적화하는 요인에 대한 설정을 구할 수 있다.