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選擇經驗中的擬合係數是多少？

在選擇實驗中，擬合係數的大小是多少？|問題和答案中寫道：

[â]我是選擇實驗的新手，並試圖學習強制性基礎知識。我正在使用的一個參考是頁面 http://blogs.sas.com/content/jmp/2009/01/15/optimal-design-of-the-choice-experiment/ []]

查爾斯寫道：我最近在哈佛商學院讀過一篇文章......

查爾斯中寫道：

我最近在哈佛商業評論中讀到了一篇關於評估網頁橫幅廣告的實驗設計的文章，以確定最佳特徵。例如，一家公司運行了幾個不同的廣告，有幾個不同的展示位置，每個展示位置有幾種不同的尺寸，每種都有不同的顏色，價格和促銷優惠。通過因子設計，他們運行了一些具有這些功能組合的廣告，並以某種方式能夠確定每個廣告的最佳特徵。

這是怎麼做到的？可以在JMP中完成嗎？

謝謝！

inge Liekens寫道：你如何引入景觀...

inge Liekens 中寫道：

你怎麼能引入一個操作方案，所以例如兩個選擇都不是，所以屬性總是固定的？

回复：選擇實驗的優化設計

感謝您的舉報，但我看不到圖片....您能再來嗎？謝謝！

選擇實驗的優化設計

我的以前的博客文章涵蓋了筆記本電腦選擇實驗設計中的問題。 目的是模擬功能和價格之間的權衡。 在這篇文章中，我將展示如何設計選擇實驗。

 

您可以從JMP 8的DOE菜單訪問“選擇設計”功能來設計選擇實驗。 這個平台是由布拉德利·瓊斯，在克里斯·高特沃爾特。

 

首先要做的是輸入實驗中的因素。 添加因子並指定級別後，窗口將如下所示：

 

DOE因素

 

接下來，我們指定模型。 這必須是一個小實驗，因此我們只採用默認的主要效果模型。

 

筆記本電腦型號規格

 

接下來，我們填寫優先規範。 記住我以前的帖子最佳設計取決於答案是什麼，而我們不知道答案。 實際上，我們已經對選擇有所了解。 我們已經知道人們需要大磁盤，更高的速度，更長的電池壽命和更低的價格。

 

實驗測量了這些特性的相對強度。它衡量權衡，尤其是價格和功能之間的權衡。 回應是朝著積極的方向，即效用。 請注意，所有因子級別都是有序的，因此最不希望的級別在第一，最不希望的級別在最後。

 

現在我們可以告訴設計師我們知道這些水平的方向。 我們通過輸入先驗均值來實現。 我們說80 Gig（GB）比40 Gig值得1實用單位。 我們說2.0 GHz的CPU比1 GHz的價值高1個單位，等等。當然，我們並不真正知道它們的大小，其不確定性在先驗方差矩陣中表示，對角線為1。 習慣上，如果不希望使用第一級，那麼您將輸入一個負值，就像我們在這裡所做的那樣。 當三個級別按實用程序順序遞增時，輸入負號，然後輸入0。 實際上，只要在各個級別之間的順序一致，我們是否按正確的順序輸入級別以進行參數設置都沒關係。

 

筆記本電腦先驗

 

在這樣的實驗中，該先驗規範非常重要，因為這些因素都具有已知的偏好方向，目標是衡量取捨。 如果未指定，則可以輕鬆獲得選擇集項，其中一個選項包括所有較好的因子水平，而另一個選項包括所有較差的因子水平；在這種情況下，選擇響應將是顯而易見的，而運行將被浪費。

 

現在，我們指定所需的其餘實驗：

 

筆記本電腦其他型號規格

 

假設我們有16個主題進行選擇調查。 我們認為每個主題都有耐心進行六個比較。 每個選擇集都是兩個配置文件-我們可以要求人們在更多配置文件中進行選擇，但這是該主題的更多工作-兩個是標準配置。 我們選擇做兩個調查集。 這是在給每個人相同的問題和給每個人使用單獨設計的選擇集的獨立調查之間的折衷。 主題總數是最後兩個規格的乘積（2 * 8 = 16）。 選擇響應的總數是最後三個規格的乘積（6 * 2 * 8 = 96）。

 

現在這裡有兩個級別的設計數據。 每個配置集中都有一些配置文件。 每個選擇集有兩個配置文件乘以每個調查六個選擇集乘以兩個調查，形成了一個（2 * 6 * 2）24個唯一選擇配置文件的表。

 

筆記本電腦資料表

 

這將構建因子級數據，以便您可以準備調查所需的原材料。

 

然後是響應的主題級別數據，顯示哪些主題接受了哪個調查，並且有一個插槽可以輸入每個選擇試驗的響應。 這是前兩個主題的行。 第一科目參加調查1，第二科目參加調查2。

 

筆記本電腦反應表

 

Choice1和Choice2值將在Profiles表中與Choice Set ID匹配的Choice ID值編制索引。 例如，在第10行中，Choice1是調查2中選擇集10的選擇ID 1，即Profile表中的第19行（80 Gig，1.5 GHz，4小時，$ 1,000），其中另一個選擇是該表中的下一個Profile第20行（40 Gig，2.0 GHz，4小時，$ 1,500）。

 

為什麼有兩個表而不是一個？ 事實證明，您可以選擇一個或兩個表。

 

單選按鈕選擇一個或兩個表

 

讓我們看看這種設計是否遵循指南。 每個選擇都必須權衡一些可取的選擇：

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	1個	1個	40演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,500
1個	1個	2	40演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,200

這測試了您是否願意多付300美元來獲得兩個小時的續航時間，即使您也不得不犧牲速度。 權衡$ 300和電池壽命的速度。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	2	1個	40演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,000
1個	2	2	80演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,500

權衡$ 500和電池壽命對硬盤。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	3	1個	80演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,200
1個	3	2	40演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,000

在200美元和磁盤和電池壽命速度之間進行權衡。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	4	1個	80演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,500
1個	4	2	40演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,200

磁盤的價格為300美元。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	5	1個	80演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,200
1個	5	2	40演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,000

權衡300美元和電池的速度和磁盤。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
1個	6	1個	80演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,500
1個	6	2	80演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,200

權衡$ 300和電池的速度。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	7	1個	80演出	2.0 GHz	6小時	$ 1,200
2	7	2	40演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,000

磁盤，速度和電池壽命的折衷為200美元。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	8	1個	40演出	2.0 GHz	6小時	$ 1,200
2	8	2	80演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,000

權衡$ 200和磁盤的速度和電池。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	9	1個	40演出	1.5 GHz的	6小時	$ 1,500
2	9	2	40演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,000

權衡$ 500和電池速度。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	10	1個	80演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,000
2	10	2	40演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,500

權衡$ 500和磁盤速度。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	11	1個	80演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,200
2	11	2	40演出	2.0 GHz	6小時	$ 1,500

在$ 300和磁盤的速度和電池之間進行權衡。

 

調查	選擇集	選擇ID	硬盤	速度	電池壽命	價錢
2	12	1個	40演出	1.5 GHz的	4個小時	$ 1,000
2	12	2	80演出	2.0 GHz	4個小時	$ 1,500

磁盤和速度的折衷為$ 500。

 

是否有任何簡併的選擇（即選擇相等）？ 不，很好。

 

對於每個因子，我們是否可以選擇該因子恆定的位置（以便主導因子無法阻止其他因子的測量）？ 好吧，不。價格在每個選擇集中總是不同的，因此，如果價格完全占主導地位，我們就無法衡量其他影響。 如果這是一個問題，那麼我們需要返回到“設計生成”字段，並將“在選擇集中可以更改的屬性數量”中的4更改為3。

 

筆記本電腦替代規格

 

極性問題呢？ 極性因素應始終混合有極性。 這意味著權衡取捨應該總是有意義的，而不僅僅是好事與壞事。 這是在先規範工作良好的地方。 所有選擇都在努力衡量利息價值。 沒有選擇是無趣的。

 

現在我們有一個實驗設計。 謝謝布拉德·瓊斯對於這個例子。

 

 

 

 

回复：選擇實驗的優化設計

親愛的約翰！感謝您的回答，但我有同樣的問題要開始。 我想針對健康狀況製作DCE。 我添加了4個因子，始終為-4個因子-“ 0”級別比“ 1”更好。 如何包含特殊效果？ 發送圖片。

回复：選擇實驗的優化設計

我想具體說說每個因素的水平而不是整個因素的相對優勢（看我之前發的圖片）。 您能指導我如何使用JMP嗎？