Mejores prácticas para calificar a nuevos operadoresAyer surgió una pregunta interesante durante una discusión sobre análisis de sistemas de medición con una empresa de biotecnología.
Digamos que ha realizado una MSA, mirando específicamente a diferentes operadores, y concluyó que el sistema está funcionando bien. ¿Qué sucede cuando se incorporan nuevos operadores? ¿Debería realizar un nuevo estudio de MSA o hay otra forma de calificar al nuevo operador?
Tendría curiosidad por saber de aquellos con experiencia en la industria aquí. ¿Alguna pauta aquí?
Gracias,
Jordán
Re: Mejores prácticas para calificar nuevos operadoresSi siguen el estándar ISO, incluirán al operador como una de las fuentes de reproducibilidad. En la práctica, nunca hay suficientes operadores para obtener una estimación decente de la variabilidad del operador (generalmente 10+). En última instancia, depende de si consideran al operador un efecto fijo o aleatorio. Si se arregla, técnicamente tendrán que volver a ejecutar el estudio. Si es aleatorio, todo depende de qué tan bien hayan cuantificado V (operador).
Re: Mejores prácticas para calificar nuevos operadoresCuando trabajaba en Unilever, buscábamos un sistema de medición de la fricción en productos para el cabello. Querían saber quién era el "mejor" operador, lo que me generó muchas preguntas sobre qué era lo mejor.
Nunca llegamos a una solución completa ya que los datos eran de diferentes operadores que trabajaban en diferentes productos en diferentes momentos. Sugerí que necesitarían un producto estándar que todos los operadores deberían probar en condiciones lo más similares posible para proporcionar alguna forma de comparación. Este conjunto de datos podría analizarse con regresión cuantílica para establecer el rango de medición a lo largo del tiempo (o cualquier medida longitudinal). Entonces, cualquier persona nueva podría hacer la prueba con el producto y ver cómo se sentaron en los cuantiles.
Estas fueron mis reflexiones, ¡no estoy seguro de lo útiles que son ...!
