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Factores |
Terminología de diseño de elección |
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Tamaño de molienda (medio o grueso)
Temperatura (195 °, 200 °, 205 °)
Tiempo de preparación (3 minutos, 3,5 minutos o 4 minutos)
Carga (1.6 gramos / onza, 2 gramos / onza o 2.4 gramos / onza) |
Un atributo es una característica de un producto.
Un perfil es una especificación de los atributos del producto.
Un conjunto de elección es una colección de perfiles.
Una encuesta es una colección de conjuntos de elección. |
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Otro tutorial de diseño de elección con los pasos de análisis
http://www.jmp.com/support/help/Create_a_Choice_Design_and_Analyze_the_Data.shtml
Un experimento de elección permite a los investigadores descubrir cómo los individuos valoran los atributos seleccionados de un programa, producto o servicio al pedirles que expresen su elección sobre diferentes opciones hipotéticas.
Digamos que una cafetería está interesada en hacer una taza de café ideal para satisfacer a la mayoría de sus clientes. El gerente le ha pedido que determine qué factores afectan las preferencias del cliente.
Específicamente, debe determinar qué ajustes de los siguientes factores dan como resultado una taza de café ideal '
[En la pantalla]
-Factores
Tamaño de molienda (medio o grueso)
Temperatura (195 °, 200 °, 205 °)
Tiempo de preparación (3 minutos, 3,5 minutos o 4 minutos)
Carga (1.6 gramos / onza, 2 gramos / onza o 2.4 gramos / onza)
Para los propósitos de esta rápida introducción a Choice Design, voy a cargar los factores usando datos de muestra.
Con esta tabla de datos abierta, iré al menú DOE, luego a Estudios del consumidor y luego a Diseño de elección.
[En la pantalla]
Para cargar estos datos de muestra, seleccione Ayuda, luego Biblioteca de datos de muestra y luego abra Experimento de diseño / Coffee ChoiceFactors.jmp.
Haga clic en el triángulo rojo de Choice Design y seleccione Factores de carga.
Haga clic en Continuar y en el esquema de Controles del modelo DOE.
En este ejemplo, solo nos interesa un modelo que contenga los efectos principales de sus cuatro factores. Sin embargo, si quisiera que su diseño fuera capaz de estimar efectos adicionales, los agregaría en este esquema.
En el panel Generación de diseño, mantenga el número de atributos que pueden cambiar dentro de un conjunto de opciones en 4.Mantenga el número de perfiles por conjunto de opciones en 2.
Escriba 12 para el número de conjuntos de elección por encuesta.
En este ejemplo, los encuestados evalúan 12 conjuntos de opciones.
Mantener el número de encuestas en 1.
Escriba 10 para el número esperado de encuestados por encuesta.
Hay diez encuestados aquí.
Al establecer la semilla aleatoria 12345 se reproducen los resultados exactos que se muestran en este ejemplo. Al construir un diseño por su cuenta, este paso no es necesario.
Haga clic en Aceptar.
Haga clic en Hacer diseño.
Hay 12 conjuntos de elección, cada uno consta de dos perfiles de café.
Seleccione Tablas separadas de salida para perfiles y respuestas, colocando las descripciones de los conjuntos de elección en una tabla de datos llamada Perfiles de elección.
Se construye una segunda tabla de datos de muestra (llamada Ejecuciones de elección) para facilitar la entrada de la información de respuesta.
Haga clic en Crear tabla.
La tabla de Perfiles de elección muestra los 12 conjuntos de opciones, cada uno de los cuales consta de dos perfiles.
La tabla Choice Runs le permite registrar resultados en la columna Indicador de respuesta. Ingrese 1 para el perfil preferido y 0 para el otro perfil. Alternativamente, si el encuestado no tiene preferencia, ingrese 0 para ambos perfiles o deje ambos faltantes.
Ahora hemos creado un Experimento de diseño de elección en JMP.
Siga los siguientes enlaces para obtener más información. Gracias por ver.
