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Expérimentation

Expérimentation. Etablir l’existence d’une relation de CAUSALITE entre deux variables En contrôlant l’effet des autres variables importantes. EXPERIMENTATION. On cherche à mettre en évidence une relation de cause à effet entre une variable d’action X (VI variable indépendante)

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Presentation Transcript

  1. Expérimentation Etablir l’existence d’une relation de CAUSALITE entre deux variables En contrôlant l’effet des autres variables importantes Master MARKETING / Pierre Desmet

  2. EXPERIMENTATION • On cherche à mettre en évidence une relation de cause à effet • entre une variable d’action X (VI variable indépendante) • et Y une variable dépendante (VD) • Conditions expérimentales à respecter pour établir la relation • Variation concomitante (dx, dy) • Séquence temporelle • Présence manipulée • Absence de corrélation entre les variables indépendantes (orthogonalité) • Élimination des autres causes possibles • Élimination des effets des variables parasites par l’affectation aléatoire des individus (randomisation), sinon quasi-expérimentation • Vérifier • Le succès d’une manipulation (manipulation check) sur la perception des variables manipulées • Quel contexte ? • Naturel (conditions réelles) • Laboratoire • Scénarios • Utilisation : pré-test, tests comparatifs, marche test, analyse conjointe,…

  3. De nombreux effets indésirables • Les sources des effets indésirables • Validités • - Interne : contrôle des variables parasites • - Externe : capacité d’appliquer les résultats sur une autre population (effet de l’échantillon, du temps, du contexte,…)

  4. Plans expérimentaux • Quelles comparaisons ? • Entre les groupes d’individus (échantillons indépendants) • comparaison entre les groupes (between) • Comparabilité des échantillons • Limite l’effet « cobaye » • Entre les réponses d’un même groupe (échantillons appariés) • évaluation successive (within) • Élimine la variance individuelle • Biais de l’effet d’ordre (rotation des stimuli) à contrôler • Moins gourmand en effectif • Expérimentation • Double affectation aléatoire des individus aux cellules ; des traitements aux cellules • Observation – Mesure • Traitement • Grandes classes • Quasi-expérimental : • « après seulement » • Pas de contrôle de l’affectation aléatoire A O X

  5. Plans classiques • Après avec groupe de contrôle • Comparaison de 2 échantillons indépendants • Avant-après • Avant-après avec groupe de contrôle • Plan Solomon

  6. Mesure spécifique des effets par soustraction Source : Lambin JJ La recherche Marketing, McGraw Hill

  7. Plusieurs variables manipulées • Un plan est • complet s’il comporte toutes les combinaisons possibles des modalités • équilibré s’il comporte les mêmes effectifs par traitement • Plans Complet : toutes les possibilités • Le nombre de cellules (c) est le produit du nombre des modalités • 2*2 =4, 3*3*3 = 27 … • Permet de tester les effets d’interaction • Grand nombre d’individus : c. n • Avec (n . GE. 30 ) • On cherche à réduire le nombre des unités statistiques par des plans statistiques • Au PRIX de l’abandon de la possibilité d’étudier les interactions • Plan Fractionné : combinaisons choisies des modalités • Toutes les modalités ne sont pas croisées entre elles • Combinaison particulière des modalités de plusieurs variables sur différents groupes • Moins de cellules donc moins gourmand en effectifs

  8. Plans statistiques 3 • Plan fractionné : Carré latin (Tag L4) • 3 variables (X, Y, Z), • Le même nombre de modalités (3) • Il y a 9 groupes au lien de 27 • Chaque case est un groupe • Exemple : le groupe 3 reçoit [3, 1, 2] • Autres tailles • Gréco-latin : 4 variables • Hyper-gréco-latin : 5 variables • Plan factoriel complet en blocs aléatoires • Groupage des individus selon une variable à contrôler

  9. Grand nombre de facteurs : Plackett et Burman • 7 • 11 • Source : http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri335.htm

  10. Plan orthogonal quelconque :méthode Taguchi • Développé dans le cadre du contrôle qualité au niveau industriel. Objectif : atteindre un niveau de performance « cible » au moindre cout. • Utilisation : • Première étape d’identification des variables explicatives les plus influentes sur la performance • Test de paires de combinaisons pour réduire le nombre total de combinaisons • Adapté pour • Un nombre modéré de variables (3 a 50) • Avec peu d’effets d’interaction • Quelques variables ayant un fort effet sur la variable de performance • Sélection • des facteurs (variables ou parameter) et • des niveaux (states) a tester • Général : Méthode TAGUCHI • Les tableaux sont disponibles sur Internet • https://controls.engin.umich.edu/wiki/index.php/Design_of_experiments_via_taguchi_methods:_orthogonal_arrays#Determining_Parameter_Design_Orthogonal_Array

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