計画された実験は私達に群衆を楽しませるアイスティーを作る方法を与えた。（写真提供：Caroll Co）
私の中で前の投稿妻と私がジュースで美味しいアイスティーを作る方法を見つけるために行った実験について述べました。私たちが見た要因は次のとおりです。
お茶の種類： 紅茶またはウーロン茶急な方法： お湯対冷水急な時間： 短い（5分暑い/ 4時間涼しい）または長い（10分暑い/ 8時間寒い）お茶の量： カップあたり小さじ2またはカップあたり小さじ3ジュース： クランベリーかりんごジュースの割合： 25％または50％砂糖を追加しました： コップ1杯の液体につき小さじ1または小さじ2それで、私たちはおいしいアイスティーを作ることができましたか？幸い、そうです。
しかし、分析を行う際には、デザインを設定するときにはもっと慎重になるべきであることに気付きました。以下の詳細をすべて読んでも構わないという人のために、私たちの実験が提案したものが最もうまくいったことを私はあなたに話すでしょう。ウーロン茶と一緒のハーフアップルジュースが最良の組み合わせでした。
実験を実行する
台所は少し雑然としていましたが、我々は実験を完了することができました。妻のお茶を簡単に関連付けることができないように、私はカップの数字を無作為に決めました。そして、反応のために測定テープを使うことは効果的でした。
解析
デザインの設定を思い出してみると、カスタムデザイナーにはメインのエフェクトモデルしか指定していません。相関関係のカラーマップを見ると、デザインは主効果に対して直交しているので、それらを個別に推定できます…しかし、プロット全体の主効果とプロット全体からの2因子相互作用の間には完全なエイリアシングがあります。
私を最も心配させたのはお茶の種類混乱している急な方法*急な時間 。急な時間は実際には方法に依存する単なるプレースホルダーであるため、後の考察でこの相互作用をモデルに含めたほうがいいでしょう - 今回はそのような贅沢はしていませんでしたが、それがフォローアップ実験のためです。
主な効果モデルを当てはめると、私はリンゴジュースとそれをもっと使うことが重要であることを示しています。私はまたウーロン茶と冷たい蒸しがより大きな効果があることに気づきました。
いくつかのモデルの調査をした後、私ははるかに簡単なモデルがお茶、ジュース、ジュースの比率を使うことから来ることがわかります：
それは注目に値するジュース*ジュースの割合元の設計では急峻な方法で部分的にエイリアス化されていたため、相互作用。モデル内の相互作用により、急勾配法の効果はかなり小さくなります。もう少し実験をした場合、急な方法を検討しますが、相互作用による両方の主な効果が有意であるという事実は、主効果モデルにおけるより大きな効果が主に相互作用によるものであることを示唆しています。
最終的な考え
もっと時間があったら私はデザインにもっと注意を払っていたでしょう。しかし、まだ有用な結果が得られています。
私が時間をかけなかった場合は、全体のプロット数を調整するか、または2要素間のやりとりの間に交絡が起きるようにすることによって、実行したデザインにもっと注意を払ったはずです。しかし、アイスティーを出してサービングを検討することができるかどうかさえわからなかったので、実験はまったくしなかったので、それでもまだまったく優れていなかったので、結果は愉快に驚くべきものでした。
私達は一晩冷たい急なウーロン茶をし、それから50％のリンゴジュースの割合を使いました。その結果に基づいて、私達は私達が他の方法で持っているよりも少ない量のお茶と砂糖を使いました、なぜならそれらは大きな効果がなかったからです。私たちは他の飲み物の選択肢（それだけでアップルジュースを含む）で10人のために2ガロンを通り抜けました、それでそれはすべてそれほど悪い味がしてはいけませんでした。
今後のキッチンでの実験はいかがですか？下にコメントを残して私に知らせてください。読んでくれてありがとう！
ドワイトフィッシャー書きました：
別のデザインが必要ですが、多次元尺度法はこれらの種類の質問の歴史があり、好みの基礎を理解しようとするときにさらなる洞察を提供できます。
Cesar Sertzen 書きました：
楽しい記事ライアン！私は本当にこれら両方の記事を読むのを楽しんだ。頭に浮かぶのは、ベーキング（イースト、砂糖、小麦粉など）です。そして、硬さ、高さ、跳ね返り、全体的な好みなど、非常に優れたレスポンスファクタがあります。
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ライアンレキベッツ書きました：
いくつかの非常に興味深いアイデア、ありがとう。私はJMPチームの一部を参加させる方法、特にそのような主観的な反応を考えています。うまくいけば私は時間（とリソース）を見つけることができれば私はこれの詳細を探求する機会を得るでしょう！
マイケルクレイトン書きました：
一般的な相互作用は、食べ物をそんな厄介だが素晴らしい世界にするものです。
すべての「味の専門家」と「グルメの達人」を考えてみてください。中には、大手食品メーカーのために働いている人もいれば、レストランを判断する人または良いワインと悪いワインの年を比較している人もいます。
それは、おそらくさらなる研究のためのアイデアとして、人的要因に関する「ゲージ研究」を提起します。機械の研究はきれいできれいですが、人的要因は本当に厄介です...経済予測やEDA研究の経済モデルさえもそうです。茶を愛する妻だけでなく隣人を測定システムに追加した場合、どうなりますか。それはあなたに「商業的」見解を与えるかもしれず、あなたは結果としてブランドを売ることができます？
ヒューマンファクタの問題に勝つビッグデータの第一人者は野球や選挙でネイトシルバーのように、予測のコンセンサスを得るために他の多くの労働者の結果を組み合わせるものであるようです。
