Para el último evento social de JMP Discovery Summit Europe en línea, queríamos brindar a los asistentes una experiencia interactiva divertida.
Decidimos crear un experimento en línea con cookies. Los asistentes participaron en un experimento que exploraba lo que les resultaba más tentador cuando mirando un plato de galletas .
Esta publicación se centra en la configuración de ese experimento. Si no desea todos los detalles del experimento y solo desea ver los resultados, vaya aquí .
Entradas y respuestas
Incluso después de decidir hacer un experimento con cookies, todavía había muchos factores diferentes que podíamos cambiar. Pero nos dimos cuenta de que teníamos que mantener las cosas simples, ya que íbamos a pedir a los voluntarios que nos ayudaran a hornear galletas y tomar fotografías. Nos quedamos con un tipo de cookie y producimos una lista de diferentes factores que podrían cambiarse al tomar una foto:
- Bebida: Leche / Té / Café
- Tipo de placa: Sólido / Patrón
- Configuración: Dentro fuera
- Número de galletas en el plato: 2/6
- Imagen: Color / Blanco y negro
- Usa un objeto: Sí No
Si bien podemos definir estas entradas, una respuesta adecuada es difícil. Una respuesta continua es difícil, especialmente si damos una gran cantidad de fotos (es decir, ¿cómo califica esto entre 10?). Sabíamos que íbamos a pedir ayuda, pidiendo voluntarios para hornear galletas y tomar fotografías de acuerdo con nuestras instrucciones. No estábamos seguros de cuántos voluntarios ayudarían. Y también estaba el problema de que, incluso con el mismo conjunto de instrucciones, las personas tomarían fotografías bastante diferentes. Además de eso, no queríamos que los voluntarios tuvieran la carga de tomar demasiadas fotos cuando en su lugar podrían estar disfrutando de sus galletas.
Si el experimento iba a implicar la comparación de imágenes, deberían ser del mismo fotógrafo. Pedirle a cada voluntario que tomara un par de fotos y que los asistentes eligieran su favorito parecía razonable. Y dado que no existe una creencia preconcebida de ningún tamaño o dirección de efecto, me gustó la flexibilidad de usar el diseño personalizado para configurar esto, ya que lo hemos hecho. hecho antes .
En JMP , desde DOE-> Custom Design, especificamos los factores y niveles:
Para crear los “pares de imágenes” para cada voluntario, elegimos bloques aleatorios de tamaño 2 que darían la configuración de sus dos imágenes. Inicialmente configuramos esto para 16 carreras (es decir, ocho pares de imágenes) y solo efectos principales, sin saber cuántos voluntarios esperar.
Al hacer el diseño, teníamos nuestro set original listo para usar.
El curioso caso de los pares aumentados
Al final resultó que, después de un comienzo lento, terminamos con muchos más voluntarios de los anticipados. Esto significa que necesitábamos aumentar el diseño. Debido a que el primer diseño se configuró en Diseño personalizado, Augment Design reconoce que se requieren bloques aleatorios de tamaño 2 al seleccionar esa columna como una de las entradas al lanzar la plataforma:
En el diseño original, donde se especificaron los efectos principales, los pares eran efectivamente pares de imagen especular (excepto para bebidas, con 3 niveles); para cada par de instrucciones fotográficas, lo que se utilizó para la primera imagen sería lo opuesto para la segunda imagen (es decir, reflejada).
Con el nuevo grupo de voluntarios, hubo suficientes para especificar las interacciones. Aunque estábamos analizando esto como un modelo de elección, esto debería proporcionar una mejor exploración del espacio de diseño. Para aumentar, especificamos 42 carreras, que proporcionarían configuraciones de fotografía para los voluntarios adicionales (hubo algunas rondas de aumento y algunos lotes que no se realizaron):
En el diseño aumentado, lo que puede encontrar interesante es que para muchos de los nuevos pares, solo uno o dos de los factores cambian. Es decir, las instrucciones fotográficas para un voluntario fueron bastante similares. ¿Por qué es tan diferente del primer set? La clave está en las interacciones. Si todos los factores se cambian en el mismo conjunto, entonces la interacción tendrá el mismo signo (piense en esto desde la perspectiva - / + 1). Visto de esta manera, tiene sentido que esos bloques aleatorios adicionales sean diferentes del primer conjunto, ya que ahora hemos pedido las interacciones.
Se adjuntan el diseño original y el diseño final utilizado (que necesitaba algunas modificaciones basadas en lo que los fotógrafos tenían a mano).
¡Gracias por leer!
