Für die letzte gesellschaftliche Veranstaltung des JMP Discovery Summit Europe online wollten wir den Teilnehmern eine unterhaltsame interaktive Erfahrung bieten.
Wir haben beschlossen, ein Online-Experiment mit Cookies zu erstellen. Die Teilnehmer nahmen an einem Experiment teil, in dem untersucht wurde, was sie wann verlockender finden einen Teller mit Keksen betrachten .
Dieser Beitrag konzentriert sich auf den Aufbau dieses Experiments. Wenn Sie nicht alle Details des Experiments und nur die Ergebnisse sehen möchten, gehen Sie Hier .
Eingaben und Antworten
Selbst nachdem wir uns für ein Cookie-Experiment entschieden hatten, gab es noch viele verschiedene Faktoren, die wir ändern konnten. Aber wir erkannten, dass wir es einfach halten mussten, da wir Freiwillige bitten würden, beim Backen von Keksen und beim Fotografieren zu helfen. Wir haben uns an eine Art von Cookie gehalten und eine Liste mit verschiedenen Faktoren erstellt, die beim Aufnehmen eines Fotos geändert werden können:
- Getränk: Milch / Tee / Kaffee
- Plattentyp: Festkörper / Muster
- Rahmen: Innen Außen
- Anzahl der Kekse auf dem Teller: 2/6
- Bild: Farbe / Schwarzweiß
- Verwenden Sie eine Requisite: Ja Nein
Während wir diese Eingaben definieren können, ist eine richtige Antwort schwierig. Eine kontinuierliche Antwort ist schwierig, insbesondere wenn wir eine große Anzahl von Fotos geben (dh wie bewerten Sie dies von 10?). Wir wussten, dass wir um Hilfe rufen und Freiwillige bitten würden, Kekse zu backen und Fotos gemäß unseren Anweisungen zu machen. Wir waren uns nicht sicher, wie viele Freiwillige helfen würden. Und es gab auch das Problem, dass Einzelpersonen selbst mit denselben Anweisungen ganz unterschiedliche Bilder machen würden. Darüber hinaus wollten wir nicht, dass Freiwillige mit zu vielen Fotos belastet werden, wenn sie stattdessen ihre Kekse genießen könnten.
Wenn das Experiment das Vergleichen von Bildern beinhalten sollte, sollten sie vom selben Fotografen stammen. Es schien vernünftig, jeden Freiwilligen zu bitten, ein paar Fotos zu machen und die Teilnehmer ihren Favoriten auswählen zu lassen. Und da es keinen vorgefassten Glauben an Effektgrößen oder -richtungen gibt, mochte ich die Flexibilität, Custom Design zu verwenden, um dies einzurichten, wie wir es getan haben vorher gemacht .
Im JMP In DOE-> Custom Design haben wir die Faktoren und Ebenen angegeben:
Um die „Bildpaare“ für jeden Freiwilligen zu erstellen, haben wir zufällige Blöcke der Größe 2 ausgewählt, die die Einstellungen für die beiden Bilder enthalten. Wir haben dies zunächst für 16 Läufe (dh acht Bildpaare) und nur für Haupteffekte eingerichtet, ohne zu wissen, wie viele Freiwillige zu erwarten sind.
Als wir das Design machten, hatten wir unser Original-Set fertig.
Der seltsame Fall der Augmented Pairs
Wie sich herausstellte, hatten wir nach einem langsamen Start viel mehr Freiwillige als erwartet. Dies bedeutet, dass wir das Design erweitern mussten. Da das erste Design in Custom Design eingerichtet wurde, erkennt Augment Design, dass zufällige Blöcke der Größe 2 erforderlich sind, wenn diese Spalte beim Starten der Plattform als eine der Eingaben ausgewählt wird:
In der ursprünglichen Konstruktion, in der die Haupteffekte spezifiziert wurden, waren die Paare effektiv spiegelbildliche Paare (mit Ausnahme von Getränken mit 3 Stufen); Für jedes Paar von Fotoanweisungen wäre alles, was für das erste Bild verwendet wurde, das Gegenteil für das zweite Bild (dh gespiegelt).
Mit der neuen Gruppe von Freiwilligen gab es genug, um die Interaktionen zu spezifizieren. Auch wenn wir dies als Auswahlmodell analysieren wollten, sollte dies dennoch eine bessere Erkundung des Entwurfsraums ermöglichen. Zur Vergrößerung haben wir 42 Läufe angegeben, die Fotoeinstellungen für die zusätzlichen Freiwilligen bereitstellen (es gab einige Vergrößerungsrunden und einige Chargen, die nicht hergestellt wurden):
Im erweiterten Design ist es möglicherweise interessant, dass sich für viele der neuen Paare nur ein oder zwei der Faktoren ändern. Das heißt, die Fotoanweisungen für einen Freiwilligen waren ziemlich ähnlich. Warum unterscheidet es sich so vom ersten Satz? Der Schlüssel liegt in den Interaktionen. Wenn alle Faktoren in derselben Menge umgeschaltet werden, hat die Interaktion das gleiche Vorzeichen (denken Sie daran aus der Perspektive - / + 1). So gesehen ist es sinnvoll, dass sich diese zusätzlichen Zufallsblöcke von der ersten Menge unterscheiden, da wir jetzt nach den Interaktionen gefragt haben.
Anbei das Originaldesign und das endgültige Design (für das einige Änderungen erforderlich waren, je nachdem, was die Fotografen zur Hand hatten).
Danke fürs Lesen!
