Concevoir une expérience de choix de conception factorielle fractionnaireSalut,
J'utilise JMP pour créer mon profil de choix pour l'expérience de choix discret. J'ai deux attributs à 3 niveaux et quatre attributs à 4 niveaux. Cela rend le plan factoriel complet pour avoir 144 combinaisons possibles. Cependant, celui-ci ne peut pas inclure toutes les options dans l'enquête car il peut être fastidieux pour les répondants de répondre. Pour cette raison, je souhaite concevoir mon expérience en utilisant la méthode factorielle fractionnaire où JMP choisira un sous-ensemble de la combinaison globale. Je voulais demander comment créer une conception de choix basée sur une conception factorielle fractionnaire ?Y a-t-il des choses importantes à garder à l'esprit pendant que JMP choisit le susbet ? Comment savons-nous que JMP fait le meilleur choix de sous-ensemble ?
Conception d'expériencesAutreRe : Conception d'une expérience de choix de conception factorielle fractionnaireSalut @rm7399 ,
Les plans de choix peuvent être considérés comme un sous-ensemble spécifique du plan factoriel fractionnaire, avec uniquement des facteurs catégoriels, une réponse de choix discrète et souvent certaines contraintes (par exemple, le nombre de facteurs/attributs qui peuvent changer dans un sous-ensemble d'expériences/ensemble de choix). Comme vous le mentionnez, vous ne faites qu'un sous-ensemble de toutes les combinaisons possibles, puisque vous ne vous intéressez qu'aux effets principaux.
Vous pouvez peut-être regarder cette vidéo, montrant une présentation étape par étape de la création et de l'analyse de Choice Designs, cela peut vous aider dans le processus de création et d'analyse de votre conception : Études de cas sur la conception et l'analyse d'expériences à choix discret à l'aide de JMP® - Communauté d'utilisateurs JMP
Une façon de regarder le score d'efficacité D serait d'aller à DoE -> Diagnostic de conception (jmp.com) -> Évaluez la conception et entrez uniquement vos facteurs catégoriels. Vous aurez en fin de rapport les différents scores d'efficacités. Les scores d'efficacité sont des informations intéressantes, mais plus précieuses lorsqu'elles sont prises et utilisées dans la comparaison de plusieurs conceptions.
J'espère que ces informations vous aideront,
Re : Conception d'une expérience de choix de conception factorielle fractionnaireSalut Viktor,
Merci de revenir vers moi. Cette réponse aide certainement. Je mentionne ci-dessous plus d'informations sur mon étude. Ce serait formidable si vous pouviez m'aider avec ça.
Je mène des expériences de choix avec mes répondants. Comme vous l'avez mentionné, j'ai utilisé Choice designs (DoE -> Consumer Studies -> Choice Design) pour créer mes profils de choix.
Dans la conception des choix, j'ai mentionné plus d'informations comme le nombre de répondants par enquête (200), le nombre d'ensembles de choix (8), les profils par ensembles de choix (2), le nombre d'attributs qui peuvent changer dans un ensemble de choix (6) nombre d'enquêtes (3).
Pour vous donner un contexte, je mène des expériences de choix avec des répondants où je leur présenterai un ensemble de profils de choix parmi lesquels ils devront sélectionner celui qu'ils préfèrent. J'ai 6 facteurs (traits), 2 facteurs à 3 niveaux et 4 facteurs à 2 niveaux. La combinaison totale possible avec cet ensemble serait de 144. Cependant, nous ne pouvons pas inclure 144 combinaisons dans l'enquête.Pour cette raison, j'ai décidé de mentionner 3 sondages afin de pouvoir attribuer au hasard un bloc/sondage à un participant.
JMP m'a donné 3 questionnaires avec les combinaisons possibles. Puis-je dire qu'il s'agit d'un plan factoriel fractionnaire parce que j'ai 48 combinaisons possibles (un sous-ensemble de 144 combinaisons) ? Est-ce la bonne façon de procéder ? Aussi, comment puis-je vérifier le niveau d-efficacité ? J'ai lu des articles de recherche sur des expériences de choix qui ont utilisé JMP et ils mentionnent souvent le score d-efficacité. Je ne suis pas en mesure de comprendre comment puis-je vérifier cela.
Merci
Re : Conception d'une expérience de choix de conception factorielle fractionnaireSalut @rm7399 ,
Bienvenue dans la Communauté !
Je pense que nous pourrions avoir besoin d'informations supplémentaires pour vous aider plus précisément avec votre problème.
Utilisez-vous la plateforme Custom Design (ou Classical Design, Full Factorial) pour créer votre plan expérimental ?
Ou si vous faites vraiment un expérience de choix , ce qui signifie que plusieurs répondants doivent choisir le meilleur profil de produit parmi un ensemble de profils possibles (produits) qui sont proposés dans différents ensembles de choix, utilisez-vous des conceptions de choix (DoE -> Consumer Studies -> Choice Design) ?
Le but de ces deux types de conception (conception personnalisée/factorielle fractionnaire ou conception au choix) sera assez différent :
- Dans la conception personnalisée, vous pouvez ajuster le nombre d'expériences que vous exécutez en spécifiant les termes que vous souhaitez estimer dans votre modèle. Peut-être que dans un premier temps, vous ne pourriez filtrer que les effets principaux, ce qui devrait vous donner un nombre recommandé de séries de 32 avec les facteurs que vous avez spécifiés (uniquement catégoriques, voir la capture d'écran "Custom-design_categorical").
- Dans le design Choice, il y a plus d'éléments à spécifier (que juste les facteurs, voir capture d'écran "Design-choice_parameters"), qui impacteront directement le nombre d'expériences à faire : il faudra compter par exemple, le nombre de répondants, d'ensembles de choix, profils par ensembles de choix, etc... L'objectif ne sera pas le même, il s'agira de choisir le profil produit le plus optimal parmi différents profils mixés et évalués dans différents ensembles de choix. L'évaluation est effectuée par plusieurs répondants, et avec plusieurs groupes différents de profils/produits, alors que le plan factoriel fractionnaire mentionné ci-dessus devrait avoir les (32) différents produits évalués en même temps (sauf si vous spécifiez une variable bloquante comme le jour pour diviser les évaluations sur plusieurs jours).
Si vous pouviez expliquer un peu plus votre objectif (sans partager de données confidentielles/privées/sensibles), il serait beaucoup plus facile de déterminer quel type de conception convient le mieux à votre étude.
Désolé pour le retard, j'espère que cette première réponse vous aidera,
