DOE 選択設計と強制ランキング: 勝っている間にジャッジが泣き言を言うのを防ぐ<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />ドン・リフケ、研究開発エンジニア、サンディア国立研究所
クレア・シロイド, 薬剤師臨床医, Walgreens Specialty Pharmacy
JMP の DOE Choice Design 機能を、通常は味などの名目上の特徴しか持たないアイテムの好みを判断するための強制ランキング手法と比較します。 機密性が高く過度に技術的な兵器プロジェクトからのデータを使用する代わりに、ほとんどの人が理解できるテーマ、つまりワインからの容易に取得できるデータを使用しました。 この調査の目的は、2 つの審査方法を比較することであり、最高のテイスティング ワインを決定することではありません。 とはいえ、この結果は将来のワイン購入の良いヒントになりました。 このトピックは、Doug Montgomery (の著者) からの強制ランキングに関する質問に触発されました。実験の計画と分析) 昨年のディスカバリー サミットで。 大量のアイテムのランキング (優先順位による並べ替え) は困難な場合があります。 一方、2 つのアイテムのどちらが優れているかを繰り返し決定するペアワイズ比較を実行するのはかなり簡単です。 18 人のベテラン ワイン愛好家のパネルは、ランク 12 のワイン (1 から 12 までのランク付け) を強制するように指示されました。 彼らはまた、ワインをペアで比較するように求めるチョイスデザインも提示されました。各審査員は、提示された8つのペアのそれぞれで、2つのワインのどちらがより美味しいかを決定するだけでした. この特定の実験では、オレゴン州のピノ ノワール ワインを使用しました。これにはもちろん、モンゴメリーの本の表紙に登場したワイナリーである Chehalem が含まれていました。 結果は、DOE Choice Design を使用した場合と強制ランキングを使用した場合で、驚くほど異なる結果を示しています。 また、強制的なランキングよりも、DOE Choice Design を完了することを審査員が明らかに好んだことも観察されました。 (強制ランキングを完成させようとしているときに、かなりの泣き声がありました。) 時間が許せば、基本的な 1 ～ 10 の評価スケールを使用して、以前の調査からのデータも調査します。
データ探索データの可視化実験計画法予測モデリング
