对于在线JMP Discovery Summit Europe的最后一次社交活动，我们希望为与会者提供有趣的互动体验。
我们决定创建一个涉及cookie的在线实验。 参加者参加了一项实验，探索他们在什么时候会发现更多诱人的东西看着一盘饼干。
这篇文章重点介绍该实验的设置。 如果您不希望实验的所有细节，而只想查看结果，请转到这里。
输入和回应
即使决定进行Cookie实验，我们仍然可以改变许多不同的因素。 但是我们意识到我们需要保持简单，因为我们要请志愿者帮助烘烤饼干和拍照。 我们坚持使用一种类型的Cookie，并生成了可以在拍照时更改的不同因素的列表：
- 饮料：牛奶/茶/咖啡
- 盘子类型：实心/图案
- 环境：内部/外部
- 盘子上的饼干数量： 2/6
- 图像：彩色/黑白
- 使用道具：是/否
尽管我们可以定义这些输入，但是很难做出正确的响应。 连续响应非常困难，尤其是当我们提供大量照片时（也就是说，您如何评价10张照片呢？）。 我们知道我们将大声疾呼，要求志愿者按照我们的指示烤饼干和拍照。 我们不确定有多少志愿者会提供帮助。 还有一个问题是，即使使用相同的指令集，个人也会拍摄完全不同的照片。 最重要的是，我们不希望志愿者在享用Cookie时负担过多的照片。
如果实验涉及比较图片，则这些图片应由同一位摄影师拍摄。 让每个志愿者拍两张照片，然后让参与者选择自己喜欢的照片，这似乎是合理的。 而且，由于没有任何效果大小或方向的先入之见，因此，我喜欢使用“自定义设计”来设置效果的灵活性之前完成。
在JMP在DOE-> Custom Design中，我们指定了因素和级别：
为了为每个志愿者创建“图片对”，我们选择了大小为2的随机块，这些块将为他们的两张图片提供设置。 我们最初将其设置为16个运行（即八对图片），并且仅设置主要效果，而不知道预期会有多少志愿者。
进行设计时，我们已经准备好了原始设置。
增强对的奇异案例
事实证明，经过缓慢的启动，我们最终获得了比预期更多的志愿者。 这意味着我们需要扩大设计。 因为第一个设计是在“定制设计”中设置的，所以Augment Design认识到在启动平台时选择该列作为输入之一时需要大小为2的随机块：
在原始设计中，在指定了主要效果的情况下，这些对实际上是镜像对（饮料除外，具有3个级别）；对于每对照片指令，用于第一张图片的内容与用于第二张图片的内容相反（即已镜像）。
有了新的志愿者，就足以说明互动。 即使我们正在将其作为一种选择模型进行分析，但这仍应提供对设计空间的更好探索。 为了进行扩充，我们指定了42个运行，这些运行将为其他志愿者提供照片设置（有几轮扩充，还有几批未完成）：
在增强设计中，您可能会发现有趣的是，对于许多新对，只有一个或两个因素发生了变化。 也就是说，给志愿者的照片说明非常相似。 为什么与第一组有很大不同？ 关键在于交互。 如果将所有因子切换到同一集合中，则交互将具有相同的符号（从-/ + 1角度考虑）。 以这种方式来看，因为我们现在已经要求交互，所以那些额外的随机块与第一组是不同的，这是有道理的。
附带的是原始设计和最终设计（需要根据摄影师的手作一些修改）。
谢谢阅读！
