| |
Les facteurs |
Choix Design Terminologie |
|
| |
Taille de mouture (moyenne ou grossière)
Température (195 °, 200 °, 205 °)
Temps d'infusion (3 minutes, 3,5 minutes ou 4 minutes)
Charge (1,6 grammes / once, 2 grammes / once ou 2,4 grammes / once) |
Un attribut est une caractéristique d'un produit.
Un profil est une spécification des attributs du produit.
Un ensemble de choix est une collection de profils.
Une enquête est une collection d'ensembles de choix. |
|
Un autre tutoriel de conception de choix avec les étapes d'analyse
http://www.jmp.com/support/help/Create_a_Choice_Design_and_Analyze_the_Data.shtml
Une expérience de choix permet aux chercheurs de découvrir comment les individus valorisent les attributs sélectionnés d'un programme, d'un produit ou d'un service en leur demandant d'indiquer leur choix parmi différentes options hypothétiques.
Supposons donc qu'un café souhaite préparer une tasse de café idéale pour satisfaire la majorité de ses clients. Le responsable vous a demandé de déterminer les facteurs qui affectent les préférences du client.
Plus précisément, vous devez déterminer quels paramètres des facteurs suivants permettent d'obtenir une tasse de café idéale '
[À l'écran]
-Les facteurs
Taille de mouture (moyenne ou grossière)
Température (195 °, 200 °, 205 °)
Temps d'infusion (3 minutes, 3,5 minutes ou 4 minutes)
Charge (1,6 grammes / once, 2 grammes / once ou 2,4 grammes / once)
Pour les besoins de cette brève introduction à Choice Design, je vais charger les facteurs en utilisant des exemples de données.
Avec cette table de données ouverte, je vais au menu DOE, puis à Consumer Studies, puis à Choice Design.
[À l'écran]
Pour charger cet exemple de données, sélectionnez Aide puis Bibliothèque de données, puis ouvrez Design Experiment / Coffee ChoiceFactors.jmp.
Cliquez sur le triangle rouge Choice Design et sélectionnez Facteurs de charge.
Cliquez sur Continuer et le contour des contrôles de modèle DOE.
Dans cet exemple, nous ne sommes intéressés que par un modèle contenant les principaux effets de vos quatre facteurs. Toutefois, si vous souhaitez que votre conception soit capable d'estimer des effets supplémentaires, vous les ajouterez dans ce plan.
Dans le panneau Génération de conception, conservez le nombre d'attributs pouvant être modifiés dans un choix défini à 4.Veuillez conserver le nombre de profils par choix défini à 2.
Tapez 12 pour le nombre d'ensembles de choix par enquête.
Dans cet exemple, les répondants évaluent 12 ensembles de choix.
Maintenir le nombre d'enquêtes à 1.
Tapez 10 pour le nombre attendu de répondants par enquête.
Il y a dix répondants ici.
Réglage de la graine aléatoire 12345 reproduit les résultats exacts présentés dans cet exemple. En construisant vous-même un dessin, cette étape n'est pas nécessaire.
Cliquez sur OK.
Cliquez sur Make Design.
Il existe 12 ensembles de choix, chacun composé de deux profils de café.
Sélectionnez Afficher des tableaux distincts pour les profils et les réponses, en plaçant en lacets les descriptions des jeux de choix dans un tableau de données appelé Profils de choix.
Un deuxième exemple de tableau de données (appelé Choice Runs) est construit pour faciliter la saisie des informations de réponse.
Cliquez sur Make Table.
Le tableau Choix de profils présente les 12 jeux de choix, chacun composé de deux profils.
Le tableau Choice Runs vous permet d’enregistrer les résultats dans la colonne Indicateur de réponse. Entrez 1 pour le profil préféré et 0 pour l'autre profil. Sinon, si le répondant n'a pas de préférence, entrez 0 pour les deux profils ou laissez les deux manquants.
Nous avons maintenant créé une expérience de conception de choix dans JMP.
Suivez les liens ci-dessous pour plus d'informations. Merci d'avoir regardé.
