Esta es la quinta y última publicación de una serie que muestra cómo realizamos un estudio observacional sobre las temperaturas de la oficina, desde el diseño hasta la ejecución, el análisis y la visualización. Ver Parte I , Parte II , Parte III y Parte IV .
En las publicaciones anteriores de esta serie, discutimos el diseño y la ejecución de un estudio observacional sobre los factores que afectan la temperatura de la oficina. En las Partes III y IV, vimos los datos mostrados gráfica y analíticamente a medida que explorábamos los resultados. Hoy usaremos JMP para determinar qué tipos de espacios en este piso tienen más probabilidades de tener una temperatura más alta o más baja que otros.
Tipo de espacio Fue uno de los factores en nuestro modelo que se determinó que era significativo. Aquí está la distribución de nuestro piso, coloreada por tipo de espacio para que pueda ver de qué tipo de oficinas estamos hablando:
Común - Las áreas comunes incluyen cosas como salas de descanso y salas de correo que muchas personas usan.
Conferencia - El piso tiene dos grandes salas de conferencias.
Esquina - Hay cuatro grandes oficinas en esquina.
Exterior - el tipo de oficina más común; Todas estas oficinas son del mismo tamaño y tienen ventanas.
Interior - Estas oficinas están en el interior del edificio y no tienen ventanas.
Más grande - Las oficinas más grandes también son oficinas de ventana, pero obtienen su propia clasificación debido a los diferentes tamaños.
Laboratorio - Hay una habitación en el interior del edificio que no encaja en ninguna otra categoría. El laboratorio contiene numerosas computadoras y tiene sus propios ajustes de temperatura.
¿Cómo se diferencian estos tipos de espacios entre sí? Usando Oneway Analysis en JMP, podemos hacer comparaciones para cada grupo usando la t de Student. Mire el Informe de Cartas de Conexión a continuación, que muestra Nivel y Media. Muestra claramente que los espacios comunes (letra A) son significativamente más cálidos que cualquier otro. Los espacios comunes consisten en salas de descanso, la sala de correo y otros espacios donde varias personas están en un solo espacio a la vez. En la sala de descanso y en la sala de correo, las luces están siempre encendidas y puede haber varios cuerpos calientes en la sala al mismo tiempo. Esto sin duda podría explicar las temperaturas más altas.
Las letras B y C a continuación están muy juntas. Menos de un grado Fahrenheit separa la B más alta y la C. más baja.
La letra D es el laboratorio, en un grupo solo. Es fácil adivinar por qué: el laboratorio tiene su propio termostato. Hay muchas computadoras en esa sala, y generan mucho calor, por lo que el termostato se mantiene bajo para reducir el riesgo de sobrecalentamiento.
El análisis final que me interesa es mi propia oficina. Es una oficina exterior, y me gustaría saber cómo se compara con las otras oficinas exteriores en este piso. A menudo tengo mucho frío por las tardes, y muchas veces me he preguntado si la mía es una de las oficinas más frías en este piso. Antes de comenzar este análisis, usaremos el filtro de datos JMP para excluir todos los demás tipos de oficinas excepto el exterior.
El siguiente paso es un Análisis de Oneway. Debido a que el filtro de datos está vigente, solo se analizan las oficinas exteriores. He seleccionado las filas en la tabla de datos que corresponden a mi oficina. La vinculación dinámica dentro de JMP luego resalta esos puntos en el gráfico. Como puede ver, y para mi gran decepción, la temperatura en mi oficina es completamente promedio. Hasta aquí mi teoría de que la mía era la oficina más fría.
JMP nos ha permitido ver estos datos de muchas maneras. Este estudio observacional fue una forma divertida de explorar muchas de las formas en que JMP puede ayudar a analizar y resolver problemas. Debido a este estudio, tenemos algunas buenas indicaciones sobre qué factores son importantes cuando se trata de predecir la temperatura de la oficina en nuestro edificio. Los resultados de este estudio podrían llevarnos a diseñar un experimento más robusto si estuviéramos interesados en modelar la temperatura de la oficina. Muchas gracias a todos los voluntarios que ayudaron con la recopilación de datos, ya sea que tomara medidas o simplemente nos permitiera entrometernos en su oficina. Realmente fue un esfuerzo de todo el piso.
¿Qué le gustó o no le gustó de esta serie de publicaciones sobre la temperatura de la oficina?
Ajay escribió:
¡Fantásticas visualizaciones!
