반복실험은 동일한 요인 설정(수준)을 가진 여러 개의 실험 런을 말한다.
반복실험은 같은 변동성 요인에 의해 좌우되며 서로 독립적이다.
요인 수준의 조합, 요인 수준 조합의 그룹 또는 전체 설계를 반복실험할 수 있다.

예를 들어, 각각 두 개의 수준이 있는 요인 세 개가 있고 요인 수준의 모든 조합을 실험할 경우
전체 설계의 반복실험 하나에는 8개의 런(2³)이 있다. 설계를 한 번 실행하거나 여러 개의
반복실험을 갖도록 선택할 수 있다.

실험설계에는 실행해야 할 반복실험의 수를 결정하는 단계가 포함되어 있다.
반복실험에 대한 고려 사항은 다음과 같다.

• 큰 요인 집합을 줄이기 위한 선별 설계(Screening designs) 에서는 일반적으로 여러 번의
  반복실험을 사용하지 않는다.
• 예측 모형을 생성하려는 경우 여러 번의 반복실험으로 모형의 정밀도를 증가시킬 수 있다.
• 데이터가 더 많으면 보다 작은 효과를 탐지하거나 고정된 크기의 효과를 탐지할 수 있는
  보다 큰 검정력을 가질 수 있다.
• 자원의 한계가 있을 때 실행할 수 있는 반복실험 수를 줄일 수 있다.
  예를 들어, 실험 비용이 상당히 많이 들 경우 한 번만 실행할 수 있다.

반복실험과 반복측정의 차이를 알아보자
반복측정과 반복실험 측정값은 모두 동일한 요인 설정 조합에 대해 여러 개의 반응 측정값을 산출하지만
반복측정 측정값은 같은 실험 런 또는 연속되는 런을 통해 측정하고 반복실험 측정값은 동일하지만
서로 다른 실험 런(일반적으로 랜덤화됨)을 통해 측정한다.

반복측정에 의한 반응결과 측정 및 반복실험에 의한 반응결과 측정의 차이를 이해하는 것이 중요하다.
이러한 차이점에 따라 실험 배치의 구조 및 반응 데이터를 입력하는 열이 달라지고 결과적으로 데이터의
해석 방법에 영향을 미친다. 반복측정 데이터는 여러 열로 구성된 행에 입력하고 반복실험 데이터는
단일 열에 입력하게 된다.

반복측정 또는 반복실험 중 어느 것을 사용할 지는 고려할 변동 요인 및 리소스 제약 조건에 따라 달라진다.
반복실험은 별개의 실험 런을 사용하고 일반적으로 오랜 시간 동안 계속되므로 반복측정 측정값에 포함되지
않는 변동성 요인을 포함할 수 있다.

예를 들어, 반복실험에는 각 런의 장비 설정 변경으로 인한 변동성 또는 시간에 따라 변경되는 기타 환경
요인으로 인한 변동이 포함될 수 있다. 반복실험 측정값을 수집하려면 비용과 시간이 많이 필요할 수 있다.
설계에 반복측정과 반복실험을 함께 사용할 수도 있는데 이렇게 하면 여러 변동 요인을 분석할 수 있다.

예를 들어, 특정 제조업체의 생산라인에 여러가지 설정이 가능하고 기계 운전자가 이러한 설정을 수정할 수
있다고 가정해 보자. 여러분은 여러가지 설정이 제품 품질에 미치는 효과를 평가하기 위해 반복측정 실험과
반복실험 실험을 설계한다.

• 첫 번째 실험에서는 반복측정을 사용한다. 기계 운전자는 미리 설정된 수준의 요인을 설정하여 제품을
  5개 생산한 후 5개 제품의 품질을 측정한다. 그런 다음 장비를 다시 다른 수준으로 설정하여 제품을
  5개 생산한 후 5개 제품의 품질을 측정한다. 각 요인설정 조합에 대해 제품을 생산하고 5개 제품의 품질을
  측정할 때까지 이 과정을 반복한다.

• 두 번째 실험에서는 반복실험을 사용한다. 기계 운전자는 미리 설정된 수준의 요인을 설정하여 제품을
  1개 생산한 후 제품 품질을 한 번 측정한다. 그런 다음 장비를 다시 설정하여 제품을 1개 생산하고 품질을
  한 번 측정한다. 기계 운전자는 순서에 상관없이 각 요인설정 조합을 5번씩 실행하고 한 번 런할 때마다
  측정값을 산출한다.

두 실험에서 모두 각 요인 설정 조합에 대해 5개의 측정값이 산출된다. 첫 번째 실험에서는 동일한 런에서
5개의 측정값을 모두 산출했고 두 번째 실험에서는 서로 다른 런에서 5개의 측정값을 산출했다.
두 번째 실험에서는 런할 때마다 장비를 다시 설정하는 방법으로 공정의 변동성을 고려했으므로 같은 요인
설정에서 산출한 측정값의 변동성은 첫 번째 실험보다 두 번째 실험에서 더 크게 나타나게 된다.