Re : DOE personnalisé - meilleure approche pour les facteurs catégoriels et mixtesSarah, bienvenue dans la communauté. Malheureusement, il n'y a pas suffisamment de contexte pour fournir des conseils spécifiques. J'ai beaucoup plus de questions que de réponses pour vous et quelques conseils généraux... Il n'y a AUCUNE meilleure expérience à exécuter. "Le meilleur design que vous aurez jamais conçu est le design que vous concevez après l'avoir exécuté". Je suggère de développer plusieurs expériences et de prédire ce que vous pourriez apprendre de chacune et de comparer cela avec les ressources requises pour chacune. Je propose également une approche itérative de l'expérimentation. KISS (Keep It Simple and Sequential). N'essayez pas de tout apprendre et d'optimiser en une seule expérience. Au lieu de cela, développez vos connaissances en identifiant d'abord ce qui est important et ce qui ne l'est pas et assurez-vous que vos systèmes de mesure sont adéquats. Considérez la hiérarchie des effets. Ensuite, vous pouvez commencer à réfléchir à l'endroit où les facteurs importants doivent être définis.
Quelques questions/commentaires pour vous :
1. Interroger les systèmes de mesure. Avec quelle précision peuvent-ils mesurer les valeurs nutritionnelles et le sel ? Vous aurez des mesures sensorielles pour le goût et l'odorat (ensembles de données ordinales comme une échelle hédonique). Comment allez-vous tenir compte de la variation intra-évaluateur et entre les évaluateurs ? Comment allez-vous tenir compte du biais de l'évaluateur ?
2. Je ne comprends pas les 2 facteurs catégoriques ? Qu'est-ce que le facteur "Texture" ? Ajoutez-vous quelque chose au lot ? Quoi? Qu'est-ce que "Arôme" ? La texture et l'arôme ressemblent à des variables de réponse, pas à des X. Pourquoi 3 niveaux pour votre première expérience ?
3. Les conceptions de mélanges sont ce que je considère comme des expériences d'optimisation. Êtes-vous prêt à le faire ? Disons que le processus actuel est effectué par lots. Quels composants de variation sont les plus significatifs, au sein d'un lot, d'un lot à l'autre ou d'une variation de mesure ? Si vous avez des variations importantes d'un lot à l'autre, vous devez comprendre pourquoi avant d'optimiser les ingrédients pour 1 lot.
4. Je ne comprends pas le deuxième point sous mélange ? S'il y a 2 valeurs, elle ne peut pas être constante.
5. Comprenez-vous le bruit dans le processus ? Par exemple : qualité de l'eau, homogénéité du lot, conditions ambiantes, variation d'un lot à l'autre des ingrédients, variation d'un jour à l'autre, etc.
6. Comprenez-vous la différence entre répétitions et répétitions ?
Re : DOE personnalisé - meilleure approche pour les facteurs catégoriels et mixtesMerci beaucoup pour votre réponse et les questions pertinentes auxquelles j'ai répondu ci-dessous ( italique ). Désolé de ne pas avoir été assez précis avec les informations !
Pour plus de contexte : nous voulons étudier les différentes quantités de divers morceaux dans les soupes. Il existe trois soupes aromatisées différentes qui ont toutes les mêmes morceaux (poulet, haricots, etc.). Nous avons déjà des versions créées par des chefs avec une certaine recette et maintenant nous voulons étudier jusqu'où nous pouvons pousser l'aspect nutritionnel sans diminuer les caractéristiques sensorielles acceptables.
1. Interroger les systèmes de mesure. Avec quelle précision peuvent-ils mesurer les valeurs nutritionnelles et le sel ? Vous aurez des mesures sensorielles pour le goût et l'odorat (ensembles de données ordinales comme une échelle hédonique). Comment allez-vous tenir compte de la variation intra-évaluateur et entre les évaluateurs ? Comment allez-vous tenir compte du biais de l'évaluateur ?
Les évaluateurs suivront une formation pour réduire ce biais. Nous inclurons un facteur de blocage pour la différence entre les sessions sensorielles (jours). Nous effectuerons un calcul nutritionnel précis (à l'aide d'un laboratoire externe).
2. Je ne comprends pas les 2 facteurs catégoriques ? Qu'est-ce que le facteur "Texture" ? Ajoutez-vous quelque chose au lot ? Quoi? Qu'est-ce que "Arôme" ? La texture et l'arôme ressemblent à des variables de réponse, pas à des X. Pourquoi 3 niveaux pour votre première expérience ?
La catégorie de texture fait référence au fait que nous laisserons une version avec les ingrédients en morceaux et que l'autre version sera mélangée. Le contenu sera identique.
Catégorie d'arôme - trois saveurs différentes de bases liquides (même quantité) - poulet / légume / noix de coco
3. Les conceptions de mélanges sont ce que je considère comme des expériences d'optimisation. Êtes-vous prêt à le faire ? Disons que le processus actuel est effectué par lots. Quels composants de variation sont les plus significatifs, au sein d'un lot, d'un lot à l'autre ou d'une variation de mesure ? Si vous avez des variations importantes d'un lot à l'autre, vous devez comprendre pourquoi avant d'optimiser les ingrédients pour 1 lot.
Nous avons déjà "optimisé" nos recettes dans une certaine mesure grâce à des groupes de discussion, des tests et la création de chefs. Nous voulons maintenant optimiser la composante nutritionnelle en voyant jusqu'où nous pouvons augmenter (protéines) ou diminuer (sel) certains ingrédients sans affecter les caractéristiques sensorielles.
Nous avons des versions « de référence » de ces recettes qui serviront de guide pour le niveau souhaité de diverses caractéristiques sensorielles (nous visons donc à déterminer la quantité de protéines supplémentaires et la quantité de sel que nous pouvons utiliser sans diminuer le goût et la texture acceptables).
Nous avons trois catégories de soupes avec une base liquide différente et voulons tester comment les morceaux d'ingrédients interagissent avec les différents liquides, d'où les trois catégories d'arômes.
4. Je ne comprends pas le deuxième point sous mélange ? S'il y a 2 valeurs, elle ne peut pas être constante.
J'ai supprimé cet élément. Tous les facteurs de mélange sont maintenant variables (et j'ai également supprimé par la suite la contrainte linéaire).
5. Comprenez-vous le bruit dans le processus ? Par exemple : qualité de l'eau, homogénéité du lot, conditions ambiantes, variation d'un lot à l'autre des ingrédients, variation d'un jour à l'autre, etc.
Nous essayons de minimiser le bruit - formation d'assesseurs sensoriels, blocage pour la variation des jours, production unique de toutes les recettes à tester etc.
6. Comprenez-vous la différence entre répétitions et répétitions ?
Je ne l'ai pas fait mais je le fais maintenant !!
Suite à vos commentaires j'ai ajusté le DoE personnalisé (en pdf joint). Dans la partie d'évaluation du modèle, il est indiqué arôme 1 et arôme 2 - est-ce parce que j'ai trois niveaux catégoriels ?
Re : DOE personnalisé - meilleure approche pour les facteurs catégoriels et mixtesJe vais proposer quelques réflexions supplémentaires en bleu, vous pouvez choisir de les ignorer.
Pour plus de contexte : nous voulons étudier les différentes quantités de divers morceaux dans les soupes. Il existe trois soupes aromatisées différentes qui ont toutes les mêmes morceaux (poulet, haricots, etc.). Nous avons déjà des versions créées par des chefs avec une certaine recette et maintenant nous voulons étudier jusqu'où nous pouvons pousser l'aspect nutritionnel sans diminuer les caractéristiques sensorielles acceptables.
Je suis confus, d'une part vous indiquez que vous avez déjà optimisé (" Nous avons déjà « optimisé » nos recettes dans une certaine mesure par le biais de groupes de discussion, de tests et de la création de chefs. »).... À mon humble avis, c'est pourquoi vous souhaitez évaluer plusieurs Y au fur et à mesure que vous itérez (multivarié). Aller après différents Y de manière séquentielle peut être un défi inefficace et inefficace.
1. Interroger les systèmes de mesure. Avec quelle précision peuvent-ils mesurer les valeurs nutritionnelles et le sel ? Vous aurez des mesures sensorielles pour le goût et l'odorat (ensembles de données ordinales comme une échelle hédonique). Comment allez-vous tenir compte de la variation intra-évaluateur et entre les évaluateurs ? Comment allez-vous tenir compte du biais de l'évaluateur ?
Les évaluateurs suivront une formation pour réduire ce biais. Nous inclurons un facteur de blocage pour la différence entre les sessions sensorielles (jours). Nous effectuerons un calcul nutritionnel précis (à l'aide d'un laboratoire externe).
À mon humble avis, la formation peut aider à la cohérence, mais elle n'aura probablement pas d'impact sur les biais sensoriels. La clé pour atténuer le biais sensoriel est de supprimer l'émotion de l'évaluation. Par exemple, ne demandez pas lequel vous aimez ? Au lieu de cela, en utilisant votre chef expert, créez des échantillons représentant une échelle ordinale (au moins 5 catégories) et demandez à laquelle cela correspond. L'envoi d'échantillons à un laboratoire externe ne garantit pas que les mesures seront utiles. Et vous vous souciez plus de la précision que de la précision à des fins de conception expérimentale (vous voulez moins de variation dans le système de mesure). J'exigerais que des échantillons identiques soient testés plusieurs fois par le laboratoire.
2. Je ne comprends pas les 2 facteurs catégoriques ? Qu'est-ce que le facteur "Texture" ? Ajoutez-vous quelque chose au lot ? Quoi? Qu'est-ce que "Arôme" ? La texture et l'arôme ressemblent à des variables de réponse, pas à des X. Pourquoi 3 niveaux pour votre première expérience ?
La catégorie de texture fait référence au fait que nous laisserons une version avec les ingrédients en morceaux et que l'autre version sera mélangée. Le contenu sera identique.
Catégorie d'arôme - trois saveurs différentes de bases liquides (même quantité) - poulet / légume / noix de coco
OK, donc les noms des facteurs font référence à ce que vous modifiez réellement (taille et saveur du morceau). Je pense que vous pourriez envisager de bloquer sur la base (saveur) car cela pourrait créer des réponses sensorielles assez différentes.
3. Les conceptions de mélanges sont ce que je considère comme des expériences d'optimisation. Êtes-vous prêt à le faire ? Disons que le processus actuel est effectué par lots. Quels composants de variation sont les plus significatifs, au sein d'un lot, d'un lot à l'autre ou d'une variation de mesure ? Si vous avez des variations importantes d'un lot à l'autre, vous devez comprendre pourquoi avant d'optimiser les ingrédients pour 1 lot.
Nous avons déjà "optimisé" nos recettes dans une certaine mesure grâce à des groupes de discussion, des tests et la création de chefs. Nous voulons maintenant optimiser la composante nutritionnelle en voyant jusqu'où nous pouvons augmenter (protéines) ou diminuer (sel) certains ingrédients sans affecter les caractéristiques sensorielles.
La vue arrière est de 20/20. J'aurais recommandé que ceux-ci soient inclus dans vos expériences de recette initiales.
Nous avons des versions « de référence » de ces recettes qui serviront de guide pour le niveau souhaité de diverses caractéristiques sensorielles (nous visons donc à déterminer la quantité de protéines supplémentaires et la quantité de sel que nous pouvons utiliser sans diminuer le goût et la texture acceptables).
Utilisez ces "versions de référence" pour créer votre échelle ordinale.
Nous avons trois catégories de soupes avec une base liquide différente et voulons tester comment les morceaux d'ingrédients interagissent avec les différents liquides, d'où les trois catégories d'arômes.
Je ne suis pas sûr de comprendre pourquoi la consistance de la soupe (gros morceaux) interagirait avec la saveur (ou pourquoi vous vous en soucieriez), mais vous pouvez estimer les interactions bloc par facteur si vous bloquez sur la saveur. Je suppose que je pense davantage à ce que vous feriez avec la connaissance d'une interaction saveur par morceau ... pour moi, vous auriez besoin d'un modèle différent pour chaque saveur ... ce serait l'avantage de bloquer sur la saveur .. .ce serait comme 3 expériences distinctes sur les mêmes facteurs qui peuvent être comparées.
4. Je ne comprends pas le deuxième point sous mélange ? S'il y a 2 valeurs, elle ne peut pas être constante.
J'ai supprimé cet élément. Tous les facteurs de mélange sont maintenant variables (et j'ai également supprimé par la suite la contrainte linéaire).
5. Comprenez-vous le bruit dans le processus ? Par exemple : qualité de l'eau, homogénéité du lot, conditions ambiantes, variation d'un lot à l'autre des ingrédients, variation d'un jour à l'autre, etc.
Nous essayons de minimiser le bruit - formation d'assesseurs sensoriels, blocage pour la variation des jours, production unique de toutes les recettes à tester etc.
Ce n'est PAS ce que vous devriez faire. Vous souhaitez créer un espace de conception représentatif des conditions futures. La perception sensorielle des consommateurs varie, les processus de production varient, les matières premières varient, etc.
La standardisation exacte des conditions expérimentales, qui est souvent préconisée sans réfléchir comme une panacée, comporte toujours le véritable inconvénient qu'une expérience hautement standardisée ne fournit des informations directes que sur la gamme étroite de conditions obtenues par la standardisation.Par conséquent, la standardisation affaiblit plutôt qu'elle ne renforce notre base pour inférer un résultat similaire, lorsque, comme c'est invariablement le cas dans la pratique, ces conditions sont quelque peu variées.
RA Fisher (1935), Conception d'expériences (p.99-100)
6. Comprenez-vous la différence entre répétitions et répétitions ?
Je ne l'ai pas fait mais je le fais maintenant !!
Suite à vos commentaires j'ai ajusté le DoE personnalisé (en pdf joint). Dans la partie d'évaluation du modèle, il est indiqué arôme 1 et arôme 2 - est-ce parce que j'ai trois niveaux catégoriels ?
Je ne suis pas votre logique ici? Bien que je remarque que vous utilisez le français et pas moi.
DOE personnalisé - meilleure approche pour les facteurs catégoriels et mixtesJe fais un DOE personnalisé et j'apprécierais des conseils ou des indications sur la création de recettes optimales.
Existe-t-il une meilleure approche DOE que celle construite, ou d'autres facteurs à garder à l'esprit ?
Réponses :
- Maximiser les différentes valeurs nutritionnelles
- Minimiser la quantité de sel
- Atteindre l'objectif de score de goût et d'odeur
Facteurs :
- Catégorique –> Texture 2 niveaux : T1 / T2
- Catégoriel --> Arôme 3 niveaux : A1/ A3/ A3
- Mélange
- Ingrédients à varier : C1 / C2 / C3 / C34
- Ingrédients constants (liquide aromatisé). J'ai noté deux valeurs différentes, même si elle sera constante dans le modèle, car JMP n'accepte que deux valeurs différentes
- Eau – ce facteur sera inclus lorsque la somme des ingrédients constants et de ceux à varier sera inférieure à 100 gr.
- Blocage : Différence entre les jours de test sur panel (6 recettes à tester / jour)
Définition des contraintes linéaires :
- Deux lignes sont ajoutées qui maintiennent les proportions entre les ingrédients constants (liquide = 69,6 % ) et les ingrédients variables (C1 /C2 /C3 / C4 =30,4 % )
Modèle :
- Les interactions de 2ème niveau ont également été sélectionnées. Pour éviter une singularité de modèle, l'un des ingrédients des paramètres du « modèle » doit être arbitrairement supprimé.
- L'eau et le liquide aromatisé ont été éliminés. Les interactions de 2e niveau impliquant soit l'eau soit la base ont également été supprimées (pour diminuer le nombre de passages et aussi parce que nous sommes plus intéressés par les effets des ingrédients principaux)
- Alias – toutes les interactions de second niveau
- Nombre maximum de pistes possibles = 50 et avec le modèle ci-dessus le nombre recommandé = 48 (donc tout va bien).
Exemple de courses :
Des questions :
- Comment est-il préférable de déterminer le nombre d'exécutions centrales et répétées ?
- Comment interpréter l'aliasing et les diagnostics ?
Existe-t-il une meilleure approche DOE que celle construite, ou d'autres facteurs à garder à l'esprit ?
Merci beaucoup pour toute aide ou perspicacité pour mon premier DOE !!
Conception d'expériences
