La plataforma JMP 16 DOE permite incorporar límites de detección en los atributos de columna, lo cual se aplica automáticamente durante el modelado mediante la plataforma de regresión generalizada JMP Pro. En esta presentación, Laura demostrará esta nueva función y analizará el impacto de los límites de detección en el análisis de datos.
Cuando buscamos cantidades muy pequeñas de una sustancia, a menudo nos vemos limitados por la tecnología que utilizamos. Puede que exista algo que simplemente no podamos detectar. Esto se denomina límite de detección y constituye una guía sólida para detectar niveles bajos de una sustancia en situaciones críticas, como determinar la aparición de una infección a lo largo del tiempo o identificar correctamente una pequeña cantidad de una impureza. Ignorar el límite de detección en el análisis de datos puede tener graves consecuencias, ya que estadísticas básicas como las medias y los intervalos de confianza pueden resultar sesgadas y engañosas. Modelar los datos utilizando suposiciones incorrectas basadas en el límite de detección también puede generar modelos incorrectos. Los límites de detección se utilizan en una amplia gama de aplicaciones industriales, como la industria farmacéutica, la fabricación de productos químicos, la química analítica y el diseño de pruebas diagnósticas.
