Nivel: Avanzado
La plataforma de Diseño de Experimentos JMP 16 incluye nuevas funciones que incorporan límites de detección en las propiedades de las columnas y se aplican automáticamente durante el modelado con Regresión Generalizada en JMP Pro. Demostraremos estas nuevas funciones y analizaremos cómo los límites de detección afectan el análisis de datos.
Al buscar cantidades muy pequeñas de una sustancia, existen limitaciones según la tecnología utilizada. El límite de detección se da cuando una sustancia está presente pero no es detectable, pero esto puede ser extremadamente importante al detectar pequeñas cantidades de una sustancia en situaciones críticas, como identificar el inicio de una infección o identificar correctamente pequeñas cantidades de una impureza.
Ignorar los límites de detección en el análisis de datos tiene graves implicaciones, como sesgar y confundir estadísticas básicas como las medias y los intervalos de confianza, y modelar datos bajo suposiciones incorrectas sobre los límites de detección, lo que a su vez genera modelos erróneos. Estos límites de detección tienen implicaciones para aplicaciones industriales como la fabricación de productos farmacéuticos y químicos, la química analítica y el diseño de pruebas diagnósticas.
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