Dans le cadre de notre série continue de blogs sur les tests de logiciels, nous allons faire un petit détour pour revisiter les principes fondamentaux des effets factoriels.
En particulier, lorsqu'il s'agit de concevoir des plans de criblage, les propriétés sous-jacentes que nous recherchons dans un plan peuvent être bien résumées par les principes fondamentaux des expériences planifiées. Nous les décrivons même dans notre documentation .
- Hiérarchie des effets : ce principe stipule que les effets principaux sont plus susceptibles d'être plus importants que les effets de second ordre, qui sont plus susceptibles d'être importants que les effets de troisième ordre, et ainsi de suite. De plus, les effets du même ordre ont tout autant de chances d'être importants.
- Effets rares : selon ce principe, seul un petit nombre d'effets dans une expérience factorielle sont susceptibles d'être significatifs. La plupart des effets sont supposés négligeables, ce qui simplifie le processus de sélection du modèle.
- Hérédité des effets : ce principe stipule qu'un effet d'interaction n'est susceptible d'être significatif que si au moins un de ses effets parents (principaux) est également significatif. Cette spécification permet d'éliminer les modèles incompatibles lors du processus de recherche de modèles.
Si vous avez déjà fait suffisamment d'expériences, vous avez probablement des exemples où ces principes ne sont pas valables. Cependant, il existe des preuves empiriques qui montrent que ces hypothèses sont raisonnables lorsque vous expérimentez (voir Li et al. 2006 pour une revue de la littérature).
Le principe de hiérarchie des effets est la base sous-jacente de nombreux choix de conception dans les plans factoriels fractionnaires, grâce à la résolution et à l'aberration minimale que vous avez peut-être apprises si vous avez suivi un cours sur les plans d'expériences. Associés à la parcimonie, où nous souhaitons trouver les facteurs les plus importants, ces éléments constituent des domaines de recherche actifs (voir par exemple les plans de criblage définitifs et les plans de criblage à niveaux mixtes ). De même, lorsque vous utilisez la plateforme de conception personnalisée, le modèle par défaut est un modèle à effets principaux.
Je tiens à souligner que pour le principe de parcimonie, la « probabilité d’être significatif » reflète davantage l’identification des effets « les plus » importants. Si vous avez une taille d’exécution suffisamment importante, de nombreux (peut-être la plupart) de vos effets factoriels seront statistiquement significatifs – j’aime penser que le principe de parcimonie consiste à obtenir les effets les plus importants , à obtenir le meilleur rapport qualité-prix pour changer votre réponse en changeant certaines entrées correspondantes.
En ce qui concerne le principe d'hérédité des effets, je n'y pense généralement que lorsqu'il s'agit de modélisation. Mais nous verrons qu'il est également pertinent pour les tests.
Pourquoi ce détour ? Est-ce lié aux tests ?
Bien que nous aurions pu simplement vous orienter vers la documentation, qui se trouve dans mon prochain article de blog, nous verrons comment nous pouvons encadrer le problème de test en utilisant ces mêmes principes.
Li, X., Sudarsanam, N. et Frey, DD, 2006. Régularités dans les données issues d'expériences factorielles. Complexity , 11 (5), pp.32-45.
Excellent article @Ryan_Lekivetz !
J'ai également fait de mon mieux pour expliquer les principes de base de la construction de la conception (basés sur les principes de Fisher : réplication, randomisation, contrôle/blocage local) et de l'analyse de la conception (effets de parcimonie, de hiérarchie et d'hérédité) dans cet article « Principes de la conception d'expériences : les concepts clés pour la construction et l'analyse de la conception d'expériences »
Merci d'avoir lu @Victor_G - et j'apprécie le lien vers votre article. Je suis ravi de vous voir faire passer le message sur DOE !
