L’objectif de cet exercice est de construire un plan de résolution IV permettant d’étudier 6 facteurs à 2 niveaux en 16 essais.
On se propose d’étudier le modèle saturé associé à ce plan. La matrice des effets contient les colonnes suivantes :
I | 1 | 2 | 3 | 4 | 12 | 13 | 14 | 23 | 24 | 34 | 123 | 124 | 134 | 234 | 1234 |
A partir de 16 essais, on veut construire un plan à 8 facteurs à 2 niveaux tels que les effets principaux soient confondus avec des interactions d’ordre 3 ou plus.
L’analyse conjointe (ou Trade off) est souvent utilisée en marketing pour analyser le marché avant de lancer un nouveau produit. L’idée est de choisir parmi plusieurs produits celui qui sera le mieux perçu par les consommateurs. Le principe de l’analyse conjointe est le suivant: on demande à des consommateurs de classer plusieurs produits concurrents ou d’accorder une note à ces produits.
On veut choisir un emballage pour une nouvelle recette de crème caramel. Plusieurs critères (7) sont plus particulièrement étudiés: * Le parfum: le parfum (caramel) est écrit en gros ou la marque est écrite en gros * la DLC: la date limite de consommation est indiquée sur le couvercle ou sur le côté * mention magnésium : la mention “le magnésium est bon pour la santé” est indiquée ou non * Produit français: la mention “fabriqué en France” est indiquée ou non * la couleur: une seule couleur (couleur caramel) ou plusieurs couleurs * la taille des caractères: petite ou grande taille * le fond: une photo en fond ou rien
Afin de réaliser l’analyse conjointe, l’entreprise peut faire des emballages correspondant à n’importe quelle combinaison des 7 critères. Cependant, la construction d’un emballage coûte cher et il n’est pas raisonnable de faire classer plus de 8 produits par un consommateur.
FrF2
du package FrF2
). Donner les générateurs d’aliases et la résolution du plan.Une fois ces emballages fabriqués, 100 consommateurs sont interrogés et doivent mettre une note comprise entre 0 (l’emballage ne me plaît pas) et 10 (l’emballage me plaît beaucoup) pour chacun des emballages (il y a alors 800 données).