Diseño de experimentos al utilizar muestras comerciales¡Hola!
¿Hay alguna manera de realizar alguna versión de DOE basándose en muestras disponibles comercialmente?
Dado que las muestras deben comprarse en tiendas locales, no es posible hacer un DOE en torno a los procesos de producción, pero tal vez aún podría usar el DOE para tener una idea de cuántas muestras son relevantes para incluir, etc.
¿Alguien tiene experiencia con eso?
¡Muchas gracias!
Diseño de experimentosRe: Diseño de experimentos al utilizar muestras comercialesMi primera reacción es: ¿qué quiere decir con DOE? ¿Está preguntando si puede evaluar la variación a partir de muestras comerciales? La respuesta es sí. Es más probable que se trate de un muestreo dirigido en lugar de una manipulación específica de factores en un experimento. ¿Podría proporcionar un ejemplo más específico de lo que está hablando?
Re: Diseño de experimentos al utilizar muestras comercialesGracias por su respuesta.
Intentaré explicarlo con más detalle:
Quiero comprar distintos productos en el supermercado, por ejemplo, distintos tipos de yogures. En el laboratorio, mediré muchos parámetros diferentes relacionados con el sabor, las propiedades físicas y químicas de estos yogures. Me gustaría encontrar correlaciones entre los parámetros medidos, como un alto contenido de azúcar que se correlacione con un sabor dulce o tal vez algo como un alto contenido de grasa y un bajo contenido de proteínas que se correlacione con una sensación en boca suave (o lo que sea).
Estoy luchando con el hecho de que no puedo "controlar" las muestras, ya que deben comprarse, y aún así quiero sacar conclusiones estadísticamente válidas. Por eso me pregunto si hay una manera de hacer un diseño de experimento para eso.
gracias por su ayuda:)
Re: Diseño de experimentos al utilizar muestras comercialesEn general, no. No se puede diseñar un experimento a través del método de muestreo que se está considerando para, por ejemplo, las propiedades químicas y físicas... se está recopilando lo que a menudo se denomina "datos fortuitos"... Se obtiene lo que se obtiene. Pero eso no significa que no se puedan modelar las respuestas como una función de las características medidas de las muestras que se compran. Se pueden utilizar diversas técnicas de modelado en función de los factores, sus niveles, las respuestas y lo que se está tratando de lograr desde un punto de vista práctico.
Si llegara el momento decisivo, podría ver una forma de "diseñar" un experimento utilizando factores categóricos como el tipo de yogur (griego vs. no griego) o el tipo de fruta (arándano, durazno, natural), etc., pero eso puede o no ajustarse a sus requisitos generales de conocimiento.
Re: Diseño de experimentos al utilizar muestras comercialesPara complementar los comentarios de Pete, creo que se puede lograr la comprensión de la variación del sistema de medición y otros componentes de la variación mediante el muestreo. El muestreo puede ser anidado (jerárquico), sistemático o cruzado, según la hipótesis que se esté investigando. Por ejemplo, el muestreo podría incluir: dentro del envase, entre envases, dentro del tipo, de un tipo a otro, dentro de la marca, de una marca a otra, etc. (¿Los tipos pueden estar correlacionados con el contenido de grasa/proteína/azúcar?).
De particular interés es el sistema de medición del gusto, que probablemente requerirá una escala ordinal que tenga que ser robusta a las preferencias de gusto personales (esto es un desafío).
¿Qué quiere decir con "conclusiones estadísticamente válidas"?
Re: Diseño de experimentos al utilizar muestras comercialesAquí hay una segunda respuesta mía que puede resultarle útil. Ocasionalmente, cuando estaba en la industria, realizamos lo que llamamos "estudios de recompra". Básicamente, lo que hacíamos era ir al punto de venta final de nuestros productos y comprarlos como una persona normal que compraría el producto. Luego, llevábamos el producto a nuestros laboratorios analíticos y evaluábamos ciertas características. Un ejemplo era la película fotográfica. Comprábamos una caja de película en hojas y luego analizábamos las propiedades físicas de la película. Cosas como la cantidad de plata por pie cuadrado, el tamaño del grano y los tipos binarios de características como los defectos físicos (sí/no, por tipo, como una línea, una mancha o algún otro problema). Luego, nos centramos en mostrar visualizaciones de datos resumidos, como la variación de plata por pie cuadrado, la distribución del tamaño del grano, etc. Nuestro objetivo era ver la variación a lo largo del tiempo que experimentaban nuestros clientes y comparar esa variación con nuestras especificaciones y lo que pensábamos que nuestros procesos de fabricación estaban haciendo realmente.
En un momento, descubrí algo que me pareció preocupante... con el tiempo y con múltiples lotes de película posteriores, estábamos detectando una marcada tendencia a la baja en la cobertura de plata por pie cuadrado... como si hubiéramos perdido el control de la cantidad de plata que debíamos recubrir para el producto. Cuando nos sentamos con los ingenieros de productos y procesos y compartimos nuestros hallazgos... estaban muy satisfechos. De hecho, con el tiempo habían estado reduciendo INTENCIONADAMENTE el contenido de cobertura de plata de este producto en particular como parte de una iniciativa de ahorro de costos de material. Resulta que detectamos esta actividad en nuestro estudio. En cuanto a la pregunta frecuente "¿Cuántas muestras necesito?"... Bueno, esa fue fácil para nosotros. Teníamos un presupuesto para comprar los materiales y ese fue el factor decisivo... no había estadísticas involucradas.
La moraleja de nuestra historia fue que hay que utilizar visualizaciones de datos para resumir los hallazgos. Como dijo Yogi Berra: "Se puede ver mucho con solo mirar".
