Chez JMP, nous souhaitons bouleverser l'opinion des gens sur la manière dont les expériences doivent être menées. Comme la chanson Tears for Fears, Sowing the Seeds of Love , nous nous efforçons de semer les graines de l'amour pour l'expérimentation grâce à notre logiciel.
En apprenant à réaliser des expériences plus efficacement, la popularité du DOE continue de croître parmi les secteurs qui utilisent JMP. Ses fonctionnalités intégrées rendent le DOE possible (et facile), créant une vague toujours croissante de nouveaux passionnés du DOE. Comme @Phil_Kay et Weronika Wrazen (lauréate du Let It Grow: The Garden Cress Challenge 2022) l'expliquent dans leur présentation vidéo , JMP sème les graines de l'amour pour la conception d'expériences.
Points forts de la présentation vidéo
Pour rendre le concept de DOE plus digeste et plus facile à enseigner aux futurs utilisateurs, une expérience simple a été créée pour nous familiariser avec le concept. Le but du test est de maximiser la croissance des graines de cresson alénois.
Gardez cela à l’esprit pour plus tard : prenez note de l’objectif de l’expérience qui a été créée. Pourquoi quelqu’un voudrait-il mesurer une réponse particulière ? Que pourrait-il se passer si les résultats d’une expérience ne sont pas pleinement pris en compte ? La première étape pour mettre la main à la pâte avec le DOE devrait être de définir votre objectif.
Après avoir mené l'expérience pendant une semaine, Phil et ses filles ont pu intégrer leurs résultats dans le logiciel JMP et effectuer quelques analyses simples avec les outils fournis par le logiciel. Ils ont pu conclure que les plantes cultivées dans des conditions plus sombres étaient plus hautes après sept jours !
Malheureusement pour Weronika, son premier essai a confirmé sa propre conviction selon laquelle elle n’avait pas la main verte : l’expérience a échoué !
Elle en a conclu qu'il y avait trop de graines dans chacune des caisses, que les caisses à œufs abritant les plantes se sont désintégrées et que la terre a migré dans des caisses censées être exclusivement en coton. Lors de son deuxième essai, elle a utilisé des tasses à expresso en plastique pour séparer les graines.
Weronika a pu conclure que la lumière était le facteur le plus important pour augmenter la hauteur, que les plantes qui étaient dans l'obscurité pouvaient pousser plus hautes et que la terre du jardin produisait également des plantes plus hautes. Bien que le cresson cultivé dans l’obscurité soit plus grand, il était manifestement malsain et fragile. En revanche, le cresson cultivé au soleil avait de grandes feuilles vertes et saines. La croissance des plantes dans l’obscurité semblait stagner au cours des derniers jours de l’expérience.
Plongez dans ces considérations sur le DOE
S'il est important de prendre en compte les chiffres statistiques lors de la réalisation d'expériences, les résultats physiques qui ne peuvent pas être observés à travers les données ne doivent pas être ignorés. Après une exploration plus approfondie, il est évident que les racines des plantes cultivées à la lumière sont beaucoup plus longues. Si maximiser la hauteur était l’objectif principal, plutôt que d’obtenir la plante la plus « saine » (sans même entrer dans la façon dont il faudrait quantifier et définir « saine »), alors vous mettriez les graines dans le noir. Lors de la conception d’expériences, il est important de prendre en compte toutes les variables confusionnelles qui pourraient être en jeu dans vos essais et de considérer les risques liés à votre objectif.
Voici quelque chose que je veux que nous réfléchissions tous : la hauteur des plantes serait-elle la meilleure variable à maximiser si nous essayions de faire pousser de bonnes plantes ? Lorsque vous réfléchissez à l'objectif de vos expériences lorsque vous utilisez JMP, vous devez tenir compte des risques associés à votre objectif. Bien sûr, les plantes de cette expérience étaient grandes, mais à quel prix ? Toutes les variables confusionnelles doivent être analysées et prises en compte lors de la réalisation des essais.
Pour vraiment vous salir les mains lors de la conception d’expériences, ne pensez pas seulement à ce que vous souhaitez maximiser, minimiser ou obtenir. Pensez également aux variables (intérieures et extérieures aux statistiques) qui doivent changer pour atteindre votre objectif. Par exemple, les installations manufacturières ne devraient pas fonctionner à leur capacité maximale sans tenir compte de leurs travailleurs. Lorsque vous parvenez à une conclusion dans vos expériences, creusez plus profondément que ce que les chiffres vous disent.
A la fin de la présentation de Weronika, elle conclut par cet encouragement : n'abandonnez jamais après votre premier essai. Il y a toujours quelque chose à apprendre d’une expérience ratée. En travaillant avec la conception d'expériences, vous pouvez optimiser n'importe quel processus et apprendre à un rythme plus rapide et plus efficace.
Assurez-vous de regarder la vidéo originale . J'espère que vous pourrez repartir avec de nouvelles considérations et inspirations. Bonne conception !
