우리의 초콜릿 스맥 다운 준비
올해, 나는 운 좋게도 JMP Discovery Summit Europe 브뤼셀, 벨기에. 캐리의 동료들에게 돌아올 무언가를 찾을 때, 나는 초콜릿에 대해 처음으로 생각했다. (사실, 나의 첫 번째 생각은 아마도 맥주 였지만 그것은 좋은 생각처럼 보이지 않았다.) 여행에 동료 중 하나, 멜린다 티엘 바, 블로그에 대해 JMP 12의 확률 및 선택 프로파일 러. 그래서 우리는 단순히 동료들에게 초콜릿을 제공하는 대신, 그것을 위해 일하게하고 동시에 일부 데이터를 수집하는 것이 어떻겠습니까? 추가 보너스로, 우리는 단지 그것에 대해 블로그에 올 수 있습니다.
떠나기 전에 우리는 41 %, 60 %, 65 %의 카카오 함량을 가진 벨기에 쇼콜라 티어에서 일반 초콜릿 바 3 가지를 집어 들었습니다. 미국으로 돌아온 멜린다 (Melinda)는 동일한 카카오 함량을 지닌 최고급 미국 초콜렛 가게에서 초콜렛을 발견했습니다. JMP 팀의 회원이 미국 또는 벨기에 초콜릿을 선호하는지 보여 줄 수 있습니까? 우유 나 어둠?
우리는 실험의 기본 전제가 있습니다 : 초코렛 원점에 대한 2 단계 요소 (미국 / 벨기에)와 카카오 내용에 대한 3 단계 요소 (40/60/65). 내가 DOE-> Choice Design으로 들어가면 모델 컨트롤에이 두 요소와 그 상호 작용을 추가 할 수 있습니다. 그러나 우리는 여전히 디자인 생성 탭 아래의 나머지 디자인 선택 설정을 파악해야했습니다. 우리의 자원 또한 제한되었습니다. 우리는 6 개의 서로 다른 초콜렛을 만들었는데, 대략 40 개의 초콜릿이 각각 처분되었습니다. 우리의 디자인 생성 탭은 다음과 같습니다.
우리는 그 숫자를 어떻게 결정 했습니까?
선택 세트 내에서 변경할 수있는 속성 수 둘. 두 요소 모두 선택 세트 내에서 변경 될 수 있습니다. 선택 세트 당 프로파일 수 둘. 한 번에 두 명의 시범을주고 그들이 좋아하는 것을 선택하게하십시오. 설문 조사 당 선택 세트 수 다섯. 우리는 너무 많은 초콜릿을 가진 사람들을 압도하고 싶지 않았습니다. 또한 제한된 수의 조각이있었습니다. 총 10 가지 초콜릿과 5 가지 비교가 우리의 궁극적 인 선택이었습니다.이제 얼마나 많은 설문 조사가 있습니까?
설문 조사 당 초콜릿 10 개와 초콜릿 240 개 정도는 24 명의 사람들을 모집 할 수 있다는 의미였습니다. 6 가지 초콜릿을 사용하면 발생할 수있는 15 가지 (6 가지 선택 2 가지) 페어링 옵션이 있습니다. 이는 3 가지 설문 조사가 우리 테이스 타들 사이에서 다양한 쌍 비교를 얻는 데 좋은 선택임을 제안했습니다. 그래서:
설문 조사 수 : 세. 설문 조사 당 예상 응답자 수 : 여덟. 응답자 24 명으로 24/3 = 8이됩니다.디자인하기를 클릭하면 시식을 시작할 수 있습니다. 그러나...
커스텀 디자이너를 사용한 또 다른 디자인 접근법
방금 설명한 설정으로 선택 디자이너를 사용하여 세 가지 설문 모두에서 볼 때 6 가지 초콜릿 유형 (2 가지 원천 × 3 가지 카카오 콘텐츠)이 균형있게 동일하게 디자인되었습니다. 이것이 우리가 원했던 것입니다. 왜냐하면 우리는 대략 같은 양의 초콜릿을 가지고 있기 때문입니다. 그러나 개별 설문 조사 (즉, 각 선별자가 얻는 것)를 살펴보면 원산지 또는 카카오 콘텐츠의 선택이 불균형 할 수 있습니다. 우리는 전반적인 균형을 유지하는 디자인을 원했지만 각각의 테이스터에 대해 더 좋은 균형을 유지했습니다.
우리의 경우 요소 균형을 맞추는 개념이 중요하기 때문에 사용자 정의 디자이너 (DOE-> Custom Design)를 사용하여 목표를 달성 할 수 있습니다. 브래들리 존스 (Bradley Jones)가 한 것과 비슷한 중첩 된 무작위 블록으로 설문 조사와 선택 사항 집합을 처리하여이를 수행합니다. 이전 블로그 게시물. 설문 조사에는 허위 VHTC 요소를 사용하고 선택 세트에는 허위 HTC를 사용합니다. 요인 테이블은 다음과 같습니다.
Bradley의 블로그 게시물에서 보여 주듯이 허위 VHTC 및 허위 HTC에 대한 영향을 제거하고자합니다. 목적은 설문 조사와 선택 세트를 무작위 효과로 취급하여 고정 효과 파트 (따라서 이름의 "거짓"부분)를 제거 할 수 있습니다. 모델 대화 상자는 다음과 같습니다.
디자인 생성 대화 상자에서는 세 번 째 조사에 대한 기본 설정을 만들려고합니다.이 설문은 나중에 8 번 복제됩니다. 3 회 조사에서 우리는 3 개의 전체 플롯을 가지며 조사 당 5 개의 선택 세트는 15 개의 서브 플롯을 의미합니다. 각 선택 세트에는 두 개의 프로파일이 있으므로 30 (2 x 15)의 실행이 필요합니다.
결과 디자인은 우리가 원했던 것입니다! 그것은 여섯 개의 초콜릿 각각을 동일하게 사용하고 카카오 함량이 균형을 이룬 상태에서 각 조사에 대해 미국과 벨기에의 초콜릿을 균등하게 나누었습니다.
이 디자인을 만들 때 사용한 모델은 아니 에이 선택 모델 . 이 방법을 사용하려면 Analyze (분석) -> Consumer Research (소비자 조사) -> Choice (선택 사항)에서 Choice 플랫폼을 수동으로 설정해야합니다.
마지막 생각들
선택 디자이너에게 선택 실험을위한 디자인을 제안하는 것은 좋지만, 이것이 맞춤형 디자이너의 유연성을 보여주는 좋은 예라고 생각했습니다. 커스텀 디자이너를 사용한 디자인 제작은 실험을 수행하는 데 사용 된 디자인이었습니다.
앞으로의 블로그 글에서 Melinda의 실험 결과에 대해 듣게 될 것입니다. 초콜렛과 같은 JMP 팀원을 배웠다는 것을 알 수 있습니다. 통화가 끝난 후 30 분 이내에 24 명의 자원 봉사자를 찾았습니다!
이제 다음 번에 초록을 쓰기 시작하겠습니다. 암스테르담에서 JMP 디스커버리 서밋 유럽 - 네가 거기서 만날거야!
라이언 리키 베츠 쓴 :
당신이 그것을 좋아했기 때문에 다행! 도움을 주셔서 감사합니다 - 나는 당신을 그 어느 날에 데려다 줄 수도 있습니다 
나는 Discovery Summit에서 뭔가를하는 것이 좋을 것이라고 생각합니다. 아마 요즘 중 하나 일 것입니다.
파블로 모레노 펠레 즈 쓴 :
실험을 사랑해!
벨기에 인들은 미국산 초콜릿을 선호합니까? 실험을 확장하려면 알려주세요. 기꺼이 도와 드리겠습니다. 
라이언 리키 베츠 쓴 :
의견을 내 주셔서 감사합니다. 저는 귀하의 아이디어에 아주 흥미가 있습니다. 우리는 응답자 정보를 수집했지만 연령은 요인 중 하나가 아니 었습니다. 이것이 JMP 그룹에게 얼마나 인기가 있었는지에 따라 향후 초콜릿 관련 실험이 추가되기를 기대하며 나이를 고려할 수 있습니다. (더 많은 자원 봉사자가 있습니다.)
마이클 클레이튼 쓴 :
판사의 나이가 내 의견으로는 핵심이 될 것입니다.
수십 년 동안의 개인적인 연구 결과에 따르면 귀하의 40/60/65 값은 판사의 연령과 관련이 있습니다. 제가 80에 가까워지면서 나는 78-82 %의 카카오 색 다크 초코렛 만 구입합니다. (나는 더 진한 맥아 음료를 선호합니다.) 이주 노동자로서의 세계 여행은 모든 나이와 국적의 사람들과 인터뷰 할 수있게 해 주었고 출신 국가와 관계없이 나이가 들어감에 따라 맥아 음료와 초콜릿의 선택이 어두운 맥아와 높은 카카오 비율로 이동한다는 것을 알게되었습니다. 이 나이와 관련된 수수께끼가 밝혀 질 때까지 훨씬 더 많은 수의 판사와 광범위한 요인을 제안합니다.
