디자인 된 실험은 우리에게 군중을 기쁘게하는 아이스 티를 만드는 방법을 제시했습니다. (Caroll Co의 사진 제공)
내 안에 이전 게시물 나는 아내와 나는 주스로 맛있는 아이스 티를 만드는 방법을 찾기 위해 실험을했다. 우리가 살펴본 요인은 다음과 같습니다.
차 유형 : 홍차 또는 우롱 차 가파른 방법 : 온수 대 냉수 가파른 시간 : 짧게 (5 분간 hot / 4 hours cold) 또는 길게 (10 분간 hot / 8 hours cold) 차의 양 : 컵 당 2 tsp 또는 컵 당 3 tsp 주스: 크랜베리 또는 사과 주스 비율 : 25 % 또는 50 % 설탕 추가 : 액체 1 컵당 1 tsp 또는 2 tsp그래서, 우리는 위대한 시음 아이스 티를 만들 수 있었습니까? 다행히도 그렇습니다.
그러나 분석을 할 때 디자인을 설정하는 데 더 신중해야한다고 생각했습니다. 아래의 모든 내용을 읽지 않으려는 사람들을 위해, 우리 실험에서 가장 효과가 좋았던 점을 말씀 드리겠습니다. 우롱 차를 마신 사과 주스가 가장 좋았고 차가운 가파른 방법이 더 좋았습니다.
실험 수행하기
부엌이 좀 어수선하게 된 동안, 우리는 실험을 완료 할 수있었습니다. 나는 컵에있는 숫자를 무작위로 추출하여 아내가 차 한잔을 쉽게 연관 지을 수 없도록했으며, 측정 테이프를 사용하여 효과적이었습니다.
분석
디자인 설정을 기억하면 커스텀 디자이너에 주 효과 모델 만 지정했습니다. 상관 관계에 대한 컬러 맵을 보면 디자인은 주 효과에 대해 직각이므로 독립적으로 추정 할 수는 있지만 전체 음모의 주 효과와 전체 음모의 두 요소 상호 작용 사이에는 일부 앨리어싱이 있습니다.
나를 가장 염려하는 사람은 차 유형 혼란 스럽다 가파른 방법 * 가파른 시간 . 가파른 시간은 실제로 방법에 의존하는 자리 표시 자일 뿐이므로 뒤늦은 지혜로 보았을 때이 상호 작용을 모델에 포함 시켰을 것입니다. 이번 호화 실험은 없었지만 후속 실험이 필요하다고 생각합니다.
메인 이펙트 모델에 맞추면 그 사과 주스가 더 많이 사용된다는 것을 알 수 있습니다. 나는 또한 우롱 차와 차가운 찌꺼기가 더 큰 효과가 있음을 알아 챘다.
모델 탐사를 한 후에 차, 주스 및 주스 비율을 사용하면 훨씬 간단한 모델을 얻을 수 있습니다.
주목할만한 것은 흥미 롭습니다. 주스 * 주스 비율 원래 디자인에서 가파른 방법으로 부분적으로 앨리어싱 되었기 때문에 모델에서의 상호 작용으로, 가파른 방법의 효과는 다소 작아진다. 우리는 더 많은 실험을 할 때 / 가파른 방법을 조사 할 것입니다. 그러나 상호 작용의 두 주요 효과가 중요하다는 사실은 주 효과 모델에서의 더 큰 효과가 주로 상호 작용 때문이라는 것을 시사합니다.
마지막 생각들
우리가 더 많은 시간을 가졌다면 나는 디자인에 더 조심 했었을 것이다. 그러나 우리는 여전히 유용한 결과를 얻었습니다.
내가 시간을 보내지 않았다면, 전체 플롯의 수를 조정하거나 두 요인 상호 작용 사이에 교란이 발생했는지 확인하여 실행 한 디자인에 더주의를 기울 였을 것입니다. 그러나 아이스크림을 들고 서빙을 고려해 볼 수 있는지 여부를 알지 못했기 때문에 실험을 전혀하지 않은 것보다 여전히 좋았습니다. 결과는 즐겁게 놀랍습니다.
우리는 하룻밤 차가운 가파른 우롱 차를 마시고 50 % 사과 주스 비율을 사용했습니다. 그 결과를 토대로 우리는 큰 효과가 없었기 때문에 차와 설탕을 덜 사용했습니다. 우리는 다른 주류 옵션 (사과 주스를 포함하여 그 자체로)을 사용하여 10 갤런을 2 갤런 씩 보았습니다. 그렇게 나쁜 것을 맛 보았을 것입니다.
미래의 주방 실험을보고 싶습니까? 아래에 의견을 남기고 알려주십시오. 읽어 주셔서 감사합니다!
드와이트 피셔 쓴 :
다차원 스케일링은 다른 디자인이 필요하지만 이러한 종류의 질문을 가진 역사가 있으며 기본 설정의 기초를 이해하려고 할 때 추가적인 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
세자르 세르 젠 쓴 :
재미있는 기사 Ryan! 나는이 두 글을 읽는 것을 정말로 즐겼다. 마음에 오는 첫 번째 일은 베이킹 (효모, 설탕, 밀가루, ...)이며, 경도, 높이, 튀어 오르는 것, 전반적으로 좋아하는 몇 가지 큰 반응 요소를 가질 수 있습니다.
케이크! 최적의 케익 제조법 찾기
라이언 리키 베츠 쓴 :
매우 흥미로운 아이디어. 감사합니다. 저는 JMP 팀이 참여할 수있는 방법을 생각해 왔습니다. 특히 이러한 주관적인 반응이있었습니다. 다행히 시간과 자원을 찾을 수 있다면 더 많은 것을 탐험 할 기회를 얻게 될 것입니다!
마이클 클레이튼 쓴 :
상호 작용은 일반적으로 음식 맛을 지저분하고 멋진 세상으로 만드는 것입니다.
모든 "맛 전문가"와 "미식가 전문가"를 생각해보십시오. 그 중 일부는 큰 포장 식품 제조사, 레스토랑 판사 또는 좋은 와인 대 나쁜 와인을 취급합니다.
그것은 아마도 또는 더 깊은 연구를위한 아이디어로서 인간 요인에 대한 "게이지 연구 (gage study)"를 불러옵니다. 기계 연구는 훌륭하고 깨끗하지만, 인간의 요인은 경제적 예측이나 EDA 연구에서의 경제 모델과 같이 정말로 지저분합니다. 차를 좋아하는 아내 대신에 이웃을 측정 시스템에 추가하면 어떻게됩니까? 그건 당신에게 "상업적"견해를 줄 수 있고 당신은 그 결과를 판매 할 수 있습니까 ??
인간 요인 문제에서 승리하는 거대한 데이터 전문가는 야구 및 선거에서 Nate Silver와 같은 많은 다른 근로자의 결과를 결합하여 예측 합의를 얻는 것으로 보입니다.
