Disfruta de una dinámica sesión que combina la potencia de la plataforma Easy DOE de JMP con la energía creativa de un equipo formado por padre e hija. Nuestros presentadores, un gerente de I+D y su hija de 9 años, te guiarán a través de un interesante experimento con Easy DOE para crear diferentes versiones de ranas de papel.
Gracias a la interfaz intuitiva de Easy DOE en JMP 18, aprenderá a configurar y ejecutar experimentos diseñados para explorar el rendimiento de diferentes modelos de ranas de papel en diversas condiciones. Esta sesión destaca algunas de las últimas funciones de Easy DOE en JMP 18, incluidas las opciones fáciles de usar para la especificación de factores y la selección de modelos.
Acompáñanos para ver cómo el equipo familiar utiliza Easy DOE para analizar resultados y descubrir patrones en sus diseños de ranas de papel. Tanto si eres nuevo en el diseño de experimentos (DOE) como si buscas ampliar tus conocimientos, esta sesión te ofrece ideas prácticas y estrategias para tus propios proyectos.
Hola a todos. Gracias por asistir a nuestra charla de hoy. El título de nuestra charla es "Manos a la obra: Creando ranas de papel con un diseño de experimentos sencillo". Soy Ryan Lekivetz, gerente del equipo de diseño de experimentos y confiabilidad de JMP.
Soy Rory Lekivetz, de la escuela primaria Northwoods.
Sí. Y resulta que soy tu padre. Sí. Como ves en el título, ves algo sobre cómo hacer ranas de papel. Si eres como yo, una pregunta natural podría ser: "¿Qué es una rana de papel?". Echemos un vistazo. Aquí tenemos un video. ¿De qué trata este video?
Soy yo haciendo una rana de papel. La rana de papel es una rana de origami, que se pliega y luego se puede usar para saltar.
Sí. ¿Sueles hacerlos de este tamaño?
No.
No. Creo que solo queríamos mostrarles cómo se ven. ¿Y dónde aprendiste a hacer ranas de papel?
En la escuela.
En la escuela. Para ser sincero, nunca he hecho una rana de papel. Ella es la que realmente hace ranas de papel en casa. Pero puedes ver que después de hacer esta rana de papel, ¿cuál es la esperanza de que puedas hacerla saltar como tal? Pero creo que esperábamos que pudiera saltar mejor que eso. ¿Es eso?
También diré que una vez que aprendió a hacer estas ranas de papel en la escuela, muchas veces, cuando teníamos un trozo de papel a mano, de alguna manera se convertía en una rana de papel o de plástico, según fuera. ¿Cuál era nuestro propósito con esto? Repito, nunca he hecho una rana de papel, pero he visto muchas en casa. ¿Cuál era el propósito de este estudio? ¿Qué querías hacer?
Quería ver qué factores podían hacer que las ranas saltaran más lejos.
Mm-hmm. Cuando dijo eso, la reté: "¿Puedes construir una rana que salte lejos?". Y eso fue un juego de palabras intencionado. Sí. Ahora bien, para quienes no sepan qué es Easy DOE, Rory fue uno de los primeros beta testers de Easy DOE cuando lo presentamos. Pero esta cifra proviene de documentación inservible.
Estos son los pasos o las fases que normalmente se siguen al diseñar un experimento. Tenemos la fase de descripción, y ahí es donde hablamos de cuáles son nuestras respuestas y factores. La fase de especificación, donde tenemos algún modelo subyacente que asumimos. Creamos el diseño, recopilamos datos y, finalmente, ajustamos un modelo a esos datos que hemos recopilado y lo usamos para predecir, ya sea para optimizar o para predecir el rendimiento del proceso. Pero si piensas en lo que hemos hecho tradicionalmente en JMP?
Lo que me gusta de Easy DOE es que combina estos pasos en una sola plataforma: diseño y análisis. Si pensamos en cómo hacemos tradicionalmente el DOE en JMP, usamos una de las plataformas de DOE para describir, especificar y diseñar. Pero en ese punto, solo creamos una tabla de datos, y hay una clara separación entre la fase de diseño y la de recopilación. Easy DOE intenta integrar todo esto en una sola plataforma. Así que, en realidad, cuando lo desarrollamos, lo hicimos para ayudar a los usuarios principiantes que no se sienten cómodos con el diseño personalizado.
Digamos que si vas a DOE, miras el diseño personalizado, tal vez te sientas abrumado por todo lo que hay allí. Easy DOE, lo vemos justo debajo del hilo del menú DOE en personalizado y aumento. Pero cuando lo ejecutamos, puedes ver que hay una opción mucho más amigable, Agregar un factor continuo. Agreguemos algunas palabras adicionales con sugerencias. Un factor continuo puede tomar cualquier valor numérico. Puedes ver estas sugerencias. Por ejemplo, la temperatura puede estar entre 30 y 50. En Easy DOE, en toda esta plataforma, verás estas sugerencias y detalles adicionales.
Pero, al diseñar esto, quisimos mantenernos fieles a nuestros principios de diseño de experimentos (DOE) en JMP. Lo concebimos como un puente hacia el diseño personalizado. Si bien queremos ayudar a nuestros usuarios con Easy DOE, la idea es que, cuando estén listos para usar un diseñador personalizado y Easy DOE no satisfaga sus necesidades, el paso al diseño personalizado no debería ser un gran salto. En particular, para aquellos que se sienten cómodos experimentando con el diseño, el modo flexible ofrece una experiencia más similar al diseño personalizado.
Si echamos un vistazo aquí, tal vez agregue algunos factores, pero si miramos el modo flexible, cosas como el modelo se ven mucho más familiares que en algo como el modo guiado. Veremos estas diferentes pestañas a medida que avancemos, pero si recuerdan cuando dije que todo ese flujo de trabajo está dentro de una plataforma, así que pueden ver aquí, tenemos estas pestañas en la parte superior que realmente reflejan estos diferentes pasos como parte del proceso DOE. Ahora una cosa que mencionaré, verán, cuando cierro este archivo Easy DOE, verán que en realidad se ha guardado... ¿Quiero guardar los cambios en este JMP DOE?
Por ahora, diré que no, pero una de las ventajas de Easy DOE es que, si quisiera, podría guardar el archivo JMP DOE. En lugar de guardar, por ejemplo, un cuadro de diálogo DOE, un script JS DOE o una tabla de datos de JMP, ahora puedo compartir este archivo JMP DOE. Así que puedo compartirlo con mis colegas, ya sea durante la fase inicial de diseño o después de haber recopilado los datos.
Ahora bien, cuando se trataba de estas ranas de papel, ¿qué queríamos hacer realmente para nuestro diseño? Nuestro primer paso, cuando entramos en Easy DOE, tenemos esa fase definida. Tenemos nuestras respuestas y nuestros factores. ¿Cuál fue la respuesta a ello? ¿Qué hiciste?
Quería medir qué tan lejos habría saltado la rana.
¿Qué tan lejos saltó la rana? Sí. Creo que hablaré de eso un poco más tarde sobre cómo... Esto no es inmediatamente obvio, ¿cómo vas a medir qué tan lejos saltó la rana? Eso fue un poco complicado, ¿verdad? Al principio, sí. Pero en definitiva, lo que te interesaba era qué tan lejos puede saltar una rana.
Pero lo interesante es que, si buscas experimentos con ranas de papel, verás que no es tan fácil como parece. Si bien encuentras algunos experimentos para ferias de ciencias, suelen cambiar solo una cosa, ¿verdad? Quizás el tipo de papel o algo así. ¿Cuáles fueron los factores que tomaste en cuenta?
Tipo de papel, como cartulina y papel decorativo. Pensé que, debido a los diferentes gramajes, podría variar el alcance.
De acuerdo. ¿Y el tamaño?
Pensé que si fuera más grande, tal vez no llegaría tan lejos.
Lo vimos en el video. Ese era casi demasiado grande, ¿verdad? Es más difícil hacerlo saltar. ¿Y este peso? ¿Qué fue eso con la moneda?
Si le añadía una moneda de un centavo, o si no le ponía ninguna, quería ver si, al pesar más, llegaría igual de lejos.
Vale. Sí. ¿Qué significa esto, plegarse?
Cuando doblas las ranas, si lo haces normalmente, eso es lo normal. Si lo haces con mucha precisión, eso es lo que hice en la parte precisa.
¿Es como si aplicaras una fuerza extra en los pliegues?
Sí.
Diría que al verla hacerlo, eso podría marcar la diferencia porque tiene una elasticidad casi perfecta. Si se pliega con demasiada precisión, tal vez no tenga ese rebote. ¿Qué pasaba con la superficie aquí?
Me preguntaba si la superficie, si era lisa o irregular, afectaría a la distancia que recorre.
De acuerdo. Esos fueron los factores. ¿Qué hiciste? Creo que fuiste tú quien los ingresó de nuevo, ¿verdad? Si miramos. Aquí están los factores que pusiste aquí, en un Easy DOE. Ahora, una cosa, como ya habías hecho un Easy DOE antes, ¿te pareció diferente esta vez? ¿Un poco?
Mm-hmm.
De acuerdo. No estaba seguro de si sería un padre de Rory o no. Porque una cosa que notarás en la parte superior de Easy DOE es que puedes agregar tus factores a través de estos botones. Agregar un factor continuo, un factor numérico discreto, agregar un factor categórico. Pero si miras aquí, algunos de mis comentarios, pensé que fue mucho más rápido esta vez. La primera vez lo habíamos hecho con aviones de papel, y creo que para cada factor, estábamos revisando, y fue una discusión, "De acuerdo, ¿qué tipo va a ser?". Creo que aquí habías reconocido bastante rápido cuáles eran los diferentes tipos para la mayoría de estos.
Pero quiero señalar que, si tienes acceso a JMP 18, Easy DOE ahora tiene una apariencia más nueva en cuanto a la lista de factores. En particular, la última vez, digamos que si Rory decidió después, bueno, tal vez si el tamaño... Si primero lo tenía como categórico, y decidió, oh, tal vez en realidad es continuo o numérico discreto porque el tamaño en realidad tiene un número asociado, tendría que ir y eliminar todos esos otros factores y luego volver a agregarlo si tenía un cierto orden que quería.
Ahora en JMP 18, como ven aquí, puedo cambiar. Digamos que, incluso si quisiera peso. Tal vez si en lugar de un centavo tuviéramos algunos pesos pequeños que pudiéramos asignar, como 1 gramo, 2 gramos, cosas así. Ahora podemos cambiar rápidamente a continuo o categórico en cualquier punto. Digamos que si quisiera cambiar mi orden, tal vez voy a mover fuerza hacia arriba en la lista. Lo hago cuando intento hacer esto en la computadora portátil. Ahí está. También pueden ver que podemos arrastrar y soltar dentro de esta nueva lista de factores.
Antes, si querías cambiar el orden en que se mostraban las cosas, era un trabajo arduo dentro del DOE. Ahora podemos hacerlo con mucha facilidad. Como puedes ver, aquí también tenemos estos prácticos botones. Podemos agregar, eliminar filas, deshacer, lo cual es especialmente útil. Creo que una vez que entiendas mejor cómo funcionan las reglas, ni siquiera... ¿Usaste estos botones o no tanto?
Sí. Creo que una vez que le cojas el truco, podrás empezar a usar este control tan práctico. Es lo mismo. Verás lo mismo en la tabla de respuestas. Ahora, ¿te acuerdas? Tuvimos que hablar un poco de esto. ¿Por qué tu objetivo era maximizar?
Porque solo estamos viendo hasta dónde llega. No es que estemos tratando de llegar a una meta o algo así.
O, en este sentido, cuanto más grande, mejor. Creo que querías que saltara. Admito que habíamos hablado de si queríamos ponerle un objetivo para ver si podíamos hacer que la rana saltara sobre él. Quizás sea algo interesante para el futuro.
Pero creo que para un niño de 9 años, es mucho más divertido hacer que una rana salte lo más lejos posible. ¿Eso les parece bien a tus amigos en la escuela? Sí. Eso es, ya sabes, otra vez, y esta nueva lista de factores. Se parece bastante a lo que habría estado en JMP 17, pero si tienes acceso a JMP 18, creo que esta nueva lista de factores es mucho más permisiva. Especialmente en algo como Easy DOE, o si quieres cambiar de opinión, es mucho más fácil hacerlo.
Bien. Esa fue nuestra Definición. Ahora teníamos todo esto. Ahora podemos usar este control de navegación en la parte inferior o fuimos al modelo. Diría que esto todavía fue un poco complicado. Aquí en el modelo. Aquí es donde creo que si estás usando Easy DOE, todavía tienes que tener una idea de qué son las interacciones. ¿Lo recuerdas? Ahora, ¿recuerdas qué es una interacción?
Una interacción se produce cuando dos factores interactúan entre sí.
¿Cuál sería un ejemplo? ¿Qué crees que podría pasar si analizas estos factores?
Pensé que habría algo relacionado con pliegues y tipografía de papel.
De acuerdo. ¿Es porque uno de ellos es más fácil de doblar?
Sí.
¿Cuál fue más fácil de doblar?
Cartulina.
De acuerdo. Tal vez entonces existía la idea de que podría haber algo sucediendo con las interacciones. Pero si miramos aquí… Cuando vimos ese modelo, era como, bueno, los efectos principales son simplemente encontrar lo que es importante, pero esas interacciones de dos factores. ¿Qué significaba que ese número corriera?
Tuve que hacer 30.
Correcto. Tenía que hacer 30 ranas. ¿Eran 30 ranas demasiadas o no?
Podía hacerlo. Todo fluía con naturalidad.
Sí. Bueno, creo que cuando practicabas, uno normal, a veces podías hacerlo en unos 30 segundos.
Sí.
Creo que los hiciste mientras veías la televisión, ¿quizás? ¿Es así? Pero lo discutimos y 30 nos pareció razonable. No estuvo mal. Y sí parecía que había interés en las interacciones. Al final, nos decidimos por eso. Pero digamos que… Ahora teníamos nuestras 30 ranas. Lo único que hicimos fue presionar el botón siguiente. Esto te indicaba qué ranas tenías que hacer. Luego, te diré lo que hicimos. Lo imprimimos y luego se trató de ir y recopilar esos datos. ¿Quieres hablar sobre… cómo recopilaste los datos en este caso?
Sacamos una rana al azar de la caja. Luego, tomamos un trozo de cinta adhesiva y, en el extremo de su hocico, la colocamos sobre su nariz. Después, medimos la distancia entre la posición inicial de la nariz y su posición final tras el salto. Repetimos el proceso tres veces y, finalmente, fijamos el valor máximo absoluto.
Sí. Diría que esto fue interesante porque no quería interferir demasiado en lo que podrías querer hacer para esa distancia. Porque uno podría pensar que irías al punto más cercano a donde comenzó esa nariz. De hecho, también había una pregunta. Notaste ese máximo absoluto, y ves que dije el signo de interrogación. ¿Recuerdas qué es un valor absoluto?
Es qué tan lejos está de cero.
¿Porque tuviste algunos que fueron negativos?
Sí.
¿Qué significa eso si es negativo?
Fue hacia atrás.
Sí. Admito que los primeros que sacamos... Papá estaba preocupado de que su experimento con ranas no saliera bien. Porque algunas casi no saltaban, ¿verdad? Saltaban en el aire y se quedaban a uno o dos centímetros, y otras iban a niveles inferiores. Pero creo que, en definitiva... Como ves, algunas llegaron bastante lejos, ¿no? ¿Qué opinas?
Sí.
Sí. Ahora que tenemos esa entrada de datos, ¿qué hacemos después de recopilarlos? ¿Cuál es la siguiente pestaña? Uy. Creo que no la puedes ver ahí. ¿Recuerdas qué hicimos después de recopilarlos?
Recorrimos las distancias y nos pusimos a analizar.
Sí. Como puedes ver aquí, creo que ya completé ese análisis. Veamos si está completo. Puede que también esté completo en el otro. Veamos. ¿Qué hiciste para el análisis? Creo que cuando lo revisas, tiene todo esto aquí. ¿Te pareció algo que querías aquí? No. ¿Recuerdas qué hiciste?
Fui a ver a la mejor modelo.
¿El mejor modelo? Bien. ¿Qué viste? Cuando encontramos ese mejor modelo, ¿qué aspecto tenía que era importante para ti?
Parecía que el papel cartulina era importante a la luz.
Vale, sí. Esa cartulina en acción. Sí. O el papel en acción. Sí. Tal vez el gramaje posiblemente.
Sí.
Ahora esto fue interesante, porque no parecía que fuera tan importante, esta luz de fuerza. Ahora esto también es algo para mencionar para JMP 18. No sé si lo recuerdan la última vez, pero en JMP 17, si eliminabas un efecto... Todos los efectos que no estaban en el modelo estaban centrados justo en cero. Veamos qué pasa si tomo toda esa interacción. Ahora, si se fijan, lo que sucede en JMP 18 es que me dice qué pasaría si agrego este efecto de nuevo a continuación. No sé si esto fue obvio para ustedes, pero en la última versión de JMP, si hubiera eliminado esto, de repente, todos mis intervalos de confianza habrían sido más grandes. Entonces habría sido difícil si no hubiera prestado atención a lo que había eliminado.
Una de las cosas buenas que me gustan de JMP 18 es que puedo volver y poner eso de inmediato. También mencionaré que notarán si elimino la fuerza, después de escuchar muchos comentarios de nuestros usuarios más experimentados, así que Easy DOA ahora también obedece a la herencia de efectos. Esa es una discusión para otro día sobre qué significa herencia. Ahora en realidad debería... no olvidé mencionar. Después de que recopilamos esos datos, pensé que era interesante. Entonces, antes de hacer cualquier otra cosa, antes incluso de ingresar los datos, recuerdan que les pregunté cuál fue su impresión inicial. ¿Lo recuerdan? Esto es lo que escribí. ¿El qué? Papel.
El papel parece ser importante. Luego creo que había algo relacionado con la fuerza decorativa y la fuerza normal. Parecen combinar muy bien.
De acuerdo. Lo que dijimos, y cuando te pregunté, entonces que tal vez sea algo así como una interacción. Luego dijiste que tal vez un centavo es mejor que ningún centavo. ¿O fue al revés? No sé si lo escribí o no. Pero eso es lo que tenía en mi papel. Pero diré, a partir de esto, si vamos a esa predicción, ¿parecía que... Aquí parecía que ningún centavo era mejor. ¿Parecía que tenías razón? ¿Estaba pasando algo? Veamos. Si movemos esa fuerza de luz a normal, ¿parece que hay esa idea de interacción?
Sí.
Sí, ¿verdad? Parece que dependiendo de lo que esté pasando con la decoración o la cartulina, entonces algo está pasando con esa fuerza. De hecho, te diste cuenta de que podría haber habido… ¿Ahora te acuerdas? ¿Qué pasaría si quisiéramos hacer una rana realmente buena? ¿Qué hiciste?
Hice clic en optimizar.
Sí, optimizar, sí. Reconozco que tuvimos que tener una discusión. Creo que en futuras versiones, incluso podríamos agregar un texto que diga: "Estas serán las mejores configuraciones que tienes para tus factores". Pero si hacemos clic ahí, eso es lo que JMP nos estaba sugiriendo. Pero entonces diré que eso era lo que Easy DOE le estaba diciendo a Rory. Debería mencionar aquí también. Habíamos hablado sobre la idea de los valores atípicos. Supongo que no lo destacamos, ¿verdad? En este modelo, cuando vimos esos residuos, ya tenías una idea de lo que eran los valores atípicos, ¿cierto? ¿Qué notamos aquí?
Fue un valor atípico en las filas 7 y 9.
De hecho, volvimos a la fila 9, así que diría que estaba bien. Creo que cuando volvimos, ¿qué notamos en la fila 7?
En realidad, hubo un máximo positivo.
Sí. Tenía un valor positivo.
Sí.
Esto fue como ese absoluto. Este simplemente sucedió que se remonta muy atrás. Creo que cuando entramos y cambiamos, las cosas también habían cambiado un poco. Creo que todavía teníamos uno de ellos allí. Había otro negativo. Creo que si retrocediera, ¿verdad? Creo que en realidad cambiamos algunos de esos absolutos a más positivos. Ese fue realmente como el máximo. Diré que en ese, cuando dimos con el mejor modelo, en realidad hubo algunos efectos más que te parecieron importantes, ¿no?
Sí.
Todavía puede ser otro. Pero creo que de todos modos, así que al final del día, seguíamos teniendo curiosidad. Lo interesante fue que incluso después de haber cambiado esos valores atípicos, en realidad seguía prediciendo lo mismo, ¿no? Como si tu mejor rana siguiera siendo la que tenía. En particular, ¿realmente tenías esa rana en tu? Creo que no para madera dura. ¿Era correcto? Supongo que tal vez sea un pequeño spoiler, pero cuando probaste esa rana, ¿funcionó?
Sí.
Si estuviéramos en persona, nos gustaría mostrarte que eso es… ¿En realidad qué? Como unos 40 o 50 centímetros, lo cual no esperaba que pudieras hacer saltar una rana de papel tan lejos. ¿Lo esperabas hasta el experimento? No.
Ahora también mencionaré. Papá pensó: "Bueno, soy estadístico. Seguramente puedo superar el modelo de Rory, o voy a usar mis herramientas estadísticas para hacer algo". Por ejemplo, intenté apilarlo. Pensé: "Bueno, ¿quizás haya algún tipo de efecto temporal? Puedo usar un modelo de efectos aleatorios para decir que estas ranas van a ser efectos aleatorios". Y miren eso. Pensamos que tal vez había una tendencia temporal.
Bueno, digamos que una de las cosas que me pareció interesante, puedes decir: "Bueno, tal vez yo también entre. Tomaré el promedio de esos tres en su lugar". Pero diré que, en última instancia, los resultados de papá terminaron siendo prácticamente los mismos que tú has tenido. No podría hacerlo mejor. Pero una cosa que hice, entonces, ¿cómo obtuve esto? Bueno, de esos datos, aquí es donde simplemente exporté esos datos. Estaba usando lo mismo que Rory, y luego simplemente agregué mis propias columnas para esas distancias. Simplemente tomé esa hoja original que teníamos. Quiero decir, así fue como obtuve este Rory uno, distancia 1, 2 y 3.
Pero una cosa que me gustó de exportar esos datos, si los tengo aquí. Simplemente pude hacer algo como un Generador de gráficos. Si recuerdas, Rory había dicho, bueno, tal vez pensó que el papel iba a ser importante. Esto es muy simple, si simplemente cargamos el Generador de gráficos, con papel versus la distancia principal, y luego podría haberlo hecho con distancia 1, 2, 3, podría haber hecho el máximo. Pero puedes ver, acabo de agregar un selector de columnas aquí al Generador de gráficos, así que ahora podemos ver. Parece que hay algo sucediendo con esa cartulina y decoración.
Tamaño, tal vez, tal vez no. Espera, sí. Parece que no es una moneda de un centavo. El pliegue, creo que era menos obvio. Tal vez un poco mejor. Fuerza, tal vez haya más variabilidad ahí. Algo está pasando con esa fuerza. Superficie, se puede ver un poco. Pero creo que puedes ver esa distinción aquí. Definitivamente hay algo que pasa con el papel.
Otra cosa que me gustaría sobre cargar esto en algo como Graph Builder, de hecho, tal vez empecemos desde aquí. Digamos que tomamos esa distancia. Bien. Si recuerdan que Rory había dicho, bueno, ella pensaba que había algo pasando con la cartulina y la decorativa. ¿Por qué no traemos eso aquí? Hay diferentes maneras en que podemos ver eso. Pero parece que aquí, así que tal vez ella tenga razón en que podemos verlo para la luz. Esa fuerza de luz, tal vez no una gran diferencia entre la cartulina y la decorativa. Pero parece que una vez que tienes la normal, entonces sí parece que hay una diferencia.
Pensé que esta era una buena manera de, vamos a abrir Graph Builder directamente desde esos datos exportados. Ahora diré que tal vez el máximo no fue tan malo. Lo pienso desde la perspectiva de una niña de 9 años. Aquí, estaba mirando la media. En algunos de mis ensayos tenía la desviación estándar. Quería que esto fuera lo más robusto posible. Pero al final del día, ella quiere poder ir a la escuela y mostrarles a sus amigos que tiene esta rana que puede saltar lejos. Incluso si falla a veces, probablemente no pasa nada. No creo que solo tengas una oportunidad para mostrarles lo lejos que puede saltar. ¿Verdad? Tal vez en realidad ella eligió el máximo no fue tan malo.
Pero digamos, ¿qué pasa si realmente quiero incluir esa distancia media? Tal vez he hecho mucho trabajo. Tal vez he eliminado mis propios valores atípicos. Tal vez he transformado esa respuesta, o he hecho algún trabajo en el exterior. Ahora podría intentar traer eso de vuelta al Easy DOE de Rory, pero ¿qué puedo hacer si solo tengo esa tabla de datos con la que estaba trabajando? Si inicio un nuevo Easy DOE, diré que esto es un poco más difícil de encontrar, pero debajo de esa tabla de factores, si hago clic en el triángulo rojo, está aquí la opción para diseño bajo.
Aquí, voy a seleccionar los factores que tengo, que eran los mismos que tenía Rory, y como pueden ver, Easy DOE ha cargado el mismo diseño que ustedes usaron. Pero digamos que en lugar de usar la respuesta de Rory, o tal vez quiera hacer la mía propia, simplemente voy a Cargar respuesta y tomar esa respuesta promedio. De esta manera, tal vez pueda hacer algún otro trabajo externamente y luego usar Easy DOE para cargarlo. Lo llamaré el nuevo diseño, pero no exactamente. Es solo que, si la persona que usa Easy DOE ha enviado ese archivo o esa tabla de datos a otra persona, aún puedo cargarlo fácilmente en Easy DOE para hacer mi propio trabajo con él.
De nuevo, en última instancia, la predicción. Creo que al final tuvimos la misma predicción. ¿Quedaste bastante contento con tu rana predicha? Diría que, incluso cuando papá lo intentó, creo que logré que la mía llegara más lejos que la tuya. Usando la que predijiste. Quizás no.
Sí. Con esto, termina nuestra presentación sobre Easy DOE. Solo unas reflexiones finales. Salvo por mi propia experiencia, a veces es mejor simplificar las cosas. Confiar en el proceso. Al realizar un experimento de diseño, se aprende mucho. De nuevo, tal vez si papá hubiera dedicado más tiempo, podría haber encontrado un mejor modelo o más información. Pero mantener la simplicidad realmente funcionó. De verdad, esa idea de confiar en el proceso, incluso a veces, simplemente realizar un experimento de diseño y observar los datos realmente te dice mucho.
Esa doble aleatorización, en retrospectiva, fue una cosa. Quizás debería haber llevado un registro del orden en que los lanzamos. Porque no usamos el orden original. Creo que ese era tu sistema de numeración. Pero a veces no podíamos saber si estabas mejorando o corrigiendo con el tiempo. No podíamos medir un lapso de tiempo, lo cual no creo que te preocupara demasiado. Pero como estadístico, papá estaba preocupado porque estabas aprendiendo a lanzar mejor las ranas de papel a medida que avanzabas. Porque eras tú quien lanzaba todo el tiempo, ¿no?
¿Qué harías diferente la próxima vez? ¿Papá puede ir primero aquí? Encontré que forzado era demasiado subjetivo. Creo que era difícil distinguir la luz de lo normal. Al menos cuando estaba viendo a Rory, a veces esa luz, era un pequeño destello que era difícil de hacer. De nuevo, pensando más en ese efecto del tiempo, ¿tal vez hay algún aprendizaje en marcha? Incluso esas tres repeticiones dentro de una rana, creo que podría ser mejor hacer esto como una parcela dividida. Creo que es más fácil hacer esto en lotes para hacer algunas ranas a la vez, especialmente como ese efecto de ubicación.
Entonces, tal vez esa respuesta, porque aquí solo medimos de nariz a nariz, tal vez la próxima vez, sería bueno intentar hacerlo en línea recta. Como si tuviéramos una regla que apuntara hacia abajo en línea recta, ¿podríamos hacer que fuera recta, o tal vez ese objetivo? ¿Y tú? ¿Qué harías diferente la próxima vez?
Añade otro tipo de papel.
Añade otro tipo de papel. ¿Haces algo más de forma diferente?
Tal vez para truncar tu objetivo.
Target, suena divertido. Creo que sería genial, ¿no? ¿Sigues pensando en participar en otro programa del Departamento de Energía en algún momento? Sí. Quizás uno de cocina. Así que mantente al tanto. Tal vez hayamos hablado de hacer chocolates en algún momento.
Dicho esto, gracias por su tiempo. Gracias por acompañarnos. Si tienen algún comentario o pregunta, déjenla a continuación. Gracias.
