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Les plans optimaux sont une classe de plans expérimentaux qui sont optimaux par rapport à certains critères statistiques. Dans la conception d'expériences d'estimation de modèles statistiques, les conceptions optimales permettent d'estimer les paramètres sans biais et avec une variance minimale. Un plan non optimal nécessite un plus grand nombre d'exécutions expérimentales pour estimer les paramètres avec la même précision qu'un plan optimal. Concrètement, des expériences optimales peuvent réduire les coûts d'expérimentation.
L'analyse conjointe D-Optimal Design est une conception basée sur la D-optimalité pour la question d'analyse conjointe (choix discret). En général, la D-Optimalité est un concept qui utilise un ensemble d'expériences souhaité pour optimiser ou étudier un objet étudié. Il cherche à minimiser |(X'X)−1|, ou de manière équivalente à maximiser le déterminant de la matrice d'information X'X du plan.
Spécifiez ici le nombre de versions de la conception D-Optimal que vous souhaitez générer. Si plusieurs versions sont sélectionnées, un grand plan D-optimal avec un nombre total de tâches égal à (le nombre de tâches spécifiées) X (le nombre de versions spécifiées) sera généré. Lors de l'enquête, chaque répondant recevra autant de tâches que spécifié dans la question, mais celles-ci seront choisies au hasard à partir d'un grand plan D-optimal généré précédemment.
Cette fonctionnalité est disponible avec la licence suivante:
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