我的以前的博客文章涵盖了笔记本电脑选择实验设计中的问题。目的是模拟功能和价格之间的权衡。在这篇文章中，我将展示如何设计选择实验。
您可以从JMP 8的DOE菜单访问“选择设计”功能来设计选择实验。这个平台是由布拉德利·琼斯，在克里斯·高特沃尔特。
首先要做的是输入实验中的因素。添加因子并指定级别后，窗口将如下所示：
接下来，我们指定模型。这必须是一个小实验，因此我们只采用默认的主要效果模型。
接下来，我们填写优先规范。记住我以前的帖子最佳设计取决于答案是什么，而我们不知道答案。实际上，我们已经对选择有所了解。我们已经知道人们需要大磁盘，更高的速度，更长的电池寿命和更低的价格。
实验测量了这些特性的相对强度。它衡量权衡，尤其是价格和功能之间的权衡。回应是朝着积极的方向，即效用。请注意，所有因子级别都是有序的，因此最不希望的级别位于第一个，最不希望的级别位于最后。
现在我们可以告诉设计师我们知道这些水平的方向。我们通过输入先验均值来实现。我们说80 Gig（GB）比40 Gig值得1实用单位。我们说2.0 GHz的CPU比1 GHz的价值高1个单位。当然，我们并不真正知道它们的大小，不确定性在先验方差矩阵中表示，对角线为1。习惯上，如果不希望使用第一级，那么您将输入一个负值，就像我们在这里所做的那样。当三个级别按实用程序顺序递增时，输入负号，然后输入0。实际上，只要在各个级别之间的顺序一致，我们是否按正确的顺序输入级别以进行参数设置都没关系。
在这样的实验中，该先验规范非常重要，因为这些因素都具有已知的偏好方向，并且目标是权衡取舍。如果未指定，则可以轻松获得选择集项，其中一个选项包括所有较好的因子水平，而另一个选项包括所有较差的因子水平；在这种情况下，选择响应将是显而易见的，而运行将被浪费。
现在，我们指定所需的其余实验：
假设我们有16个主题进行选择调查。我们认为每个主题都有耐心进行六个比较。每个选择集都是两个配置文件-我们可以要求人们在更多配置文件中进行选择，但这是该主题的更多工作-两个是标准配置。我们选择做两个调查集。这是在给每个人相同的问题和给每个人使用单独设计的选择集的独立调查之间的折衷。主题总数是最后两个规格的乘积（2 * 8 = 16）。选择响应的总数是最后三个规格的乘积（6 * 2 * 8 = 96）。
现在这里有两个级别的设计数据。每个配置集中都有一些配置文件。每个选择集有两个配置文件乘以每个调查六个选择集乘以两个调查，形成了一个（2 * 6 * 2）24个唯一选择配置文件的表。
这将构建因子级数据，以便您可以准备调查所需的原材料。
然后是响应的主题级别数据，显示哪些主题接受了哪个调查，并且有一个插槽可以输入每个选择试验的响应。这是前两个主题的行。第一科目参加调查1，第二科目参加调查2。
Choice1和Choice2值将在Profiles表中与Choice Set ID匹配的Choice ID值编制索引。例如，在第10行中，Choice1是调查2中选择集10的选择ID 1，即Profile表中的第19行（80 Gig，1.5 GHz，4小时，$ 1,000），其中另一个选择是该表中的下一个Profile第20行（40 Gig，2.0 GHz，4小时，$ 1,500）。
为什么有两个表而不是一个？事实证明，您可以选择一个或两个表。
让我们看看这种设计是否遵循指南。每个选择都必须权衡一些可取的选择：
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 1个 | 1个 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,500 |
| 1个 | 1个 | 2 | 40演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,200 |
这测试了您是否愿意多付300美元来获得两个小时的续航时间，即使您也不得不牺牲速度。权衡$ 300和电池寿命的速度。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 2 | 1个 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,000 |
| 1个 | 2 | 2 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,500 |
权衡$ 500和电池寿命对硬盘。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 3 | 1个 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,200 |
| 1个 | 3 | 2 | 40演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,000 |
在200美元和磁盘和电池寿命速度之间进行权衡。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 4 | 1个 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,500 |
| 1个 | 4 | 2 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,200 |
磁盘的价格为300美元。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 5 | 1个 | 80演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,200 |
| 1个 | 5 | 2 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,000 |
权衡300美元和电池的速度和磁盘。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 1个 | 6 | 1个 | 80演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,500 |
| 1个 | 6 | 2 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,200 |
权衡$ 300和电池的速度。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 7 | 1个 | 80演出 | 2.0 GHz | 6小时 | $ 1,200 |
| 2 | 7 | 2 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,000 |
磁盘，速度和电池寿命的折衷为200美元。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 8 | 1个 | 40演出 | 2.0 GHz | 6小时 | $ 1,200 |
| 2 | 8 | 2 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,000 |
权衡$ 200和磁盘的速度和电池。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 9 | 1个 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 6小时 | $ 1,500 |
| 2 | 9 | 2 | 40演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,000 |
权衡$ 500和电池速度。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 10 | 1个 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,000 |
| 2 | 10 | 2 | 40演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,500 |
权衡$ 500和磁盘速度。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 11 | 1个 | 80演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,200 |
| 2 | 11 | 2 | 40演出 | 2.0 GHz | 6小时 | $ 1,500 |
在$ 300和磁盘的速度和电池之间进行权衡。
| 调查 | 选择集 | 选择ID | 硬盘 | 速度 | 电池寿命 | 价钱 |
| 2 | 12 | 1个 | 40演出 | 1.5 GHz的 | 4个小时 | $ 1,000 |
| 2 | 12 | 2 | 80演出 | 2.0 GHz | 4个小时 | $ 1,500 |
磁盘和速度的折衷为$ 500。
是否有任何简并的选择（即选择相等）？没有。那很好。
对于每个因子，我们是否可以选择该因子恒定的位置（以便主导因子无法阻止其他因子的测量）？好吧，不。价格在每个选择集中总是不同的，因此，如果价格完全占主导地位，我们就无法衡量其他影响。如果这是一个问题，那么我们需要返回到“设计生成”字段，并将“在选择集中可以更改的属性数量”中的4更改为3。
极性问题呢？极性因素应始终混合有极性。这意味着权衡取舍应该总是有意义的，而不仅仅是好事与坏事。这是在先规范工作良好的地方。所有选择都在努力衡量利息价值。没有选择是无趣的。
现在我们有一个实验设计。谢谢布拉德·琼斯对于这个例子。
查尔斯写道：
最近，我在《哈佛商业评论》上读了一篇有关实验设计的文章，该实验评估了网络横幅广告以确定最佳特性。例如，一家公司投放了几个不同的广告，分别放置了几个不同的位置，每个都有不同的尺寸，每个都有不同的颜色，价格和促销优惠。通过析因设计，他们投放了一些具有这些特征组合的广告，并且能够以某种方式确定每个广告的最佳特征。
这是怎么做的？可以在JMP中完成吗？
谢谢！
英格里肯斯写道：
如何引入退出方案，例如，两种选择都没有，所以属性总是固定的？
