Salut,
un client a demandé un DOE sensoriel. Concrète, elle a deux questions:
1. Créer un design avec, disons, 5 facteurs numériques discrets à trois niveaux pour estimer les effets d'interaction principaux et à 2 facteurs nécessite 6 essais minimum et 27 recommandés. Comme il y a 12 panélistes, les 16 passages devraient suffire pour un bon écart. Elle a demandé comment faire cette réplication, ma réponse est de copier coller le dessin 12 fois dans le tableau de données obtenu. Toute autre idée (ajouter 12 colonnes aux panélistes et empiler la table est une autre de mes idées). À la fin, elle souhaite vérifier la puissance de la conception répliquée (j'ai alors suggéré d'évaluer la conception, mais je ne suis pas sûr de la précision avec laquelle elle fonctionne pour une telle configuration). Un autre moyen plus simple?
2 S'ils choisissent 16 essais, mais un essai, ils aimeraient échanger un produit du marché doté de paramètres spéciaux pour les cinq facteurs. Comment peuvent-ils ajuster la conception pour avoir la puissance la plus élevée tout en échangeant une des pistes avec la piste donnée? Je peux penser à créer le tableau et à vérifier manuellement la puissance de chacune des différentes conceptions résultantes, mais c'est fastidieux. Des idées?
Merci,
Martin
Quelques réflexions sur les points à considérer.
Au point n ° 1, pour la conception, ils pourraient effectuer 16 essais pour chacun des 12 panélistes. C'est un total de 192 pistes. Pourquoi ne pas créer un motif pour 192 exécutions avec un bloc aléatoire de taille 16? Cela fournirait le nombre correct d'essais, mais cela signifierait que tous les panélistes ne verront pas exactement la même combinaison de traitements, mais cela peut ne pas être une mauvaise chose. Après tout, la conception ne sera pas équilibrée et en répétant simplement les 16 mêmes exécutions, vous allez estimer certaines interactions (et éventuellement certains effets principaux) mieux que d’autres. En laissant le concepteur personnalisé choisir les combinaisons, il devrait donner globalement une puissance meilleure et plus uniforme pour chacune des interactions. Lorsqu’il s’agit d’ajuster le modèle, si chaque membre du jury est considéré comme "équivalent" comme un instrument d’analyse, vous pouvez supprimer l’effet de bloc aléatoire. Si, toutefois, les panélistes sont autorisés à produire un effet aléatoire, vous supprimerez cette source de variabilité connue d'un panéliste à l'autre.
Le point 2 est plus compliqué.
Pour le point 2, chaque panéliste doit-il voir le produit du marché avec des paramètres spéciaux? Je suppose qu'ils font. Dans ce scénario, j'utiliserais une approche similaire. Je créerais le dessin avec 180 passages, les panélistes un bloc aléatoire de taille 15. Ensuite, j'ajouterais manuellement la série supplémentaire du produit du marché pour chaque panéliste. Le moyen le plus simple de le faire, à mon avis, serait de placer le produit du marché dans un tableau séparé et de le rejoindre. Vous pouvez ensuite évaluer l'ensemble de la conception. Cette approche ne garantit pas la puissance la plus élevée, mais le produit du marché est une combinaison de traitement distincte et ne fait donc pas vraiment partie de la conception.
Idéalement, j'aimerais créer la table avec les produits du marché et l'augmenter, mais je n'arrive pas à insérer un bloc aléatoire dans cette augmentation.
