Una herramienta gráfica para la detección de valores atípicos en factoriales 2k y 2k-P completamente aleatorizados y no replicados
Tony Cooper, PhD, Consultor Analítico Principal, SAS
Doug Sanders, consultor estadístico
Cheryl Hild, Directora de Calidad, Aegis Sciences
Con el aumento de la conciencia de los métodos estadísticos en la industria actual, muchos no estadísticos están implementando estudios estadísticos y realizando experimentos diseñados estadísticamente (DOE). Con este mayor uso del DOE por parte de personas que no son especialistas en estadística en entornos aplicados, se necesitan más metodologías gráficas para respaldar tanto el análisis como la interpretación de los resultados del DOE. En particular, existe una necesidad crítica de medios fáciles de usar para investigar los efectos atípicos del ruido y las variables de fondo activas en las DOE no replicadas. Este artículo presenta una metodología profundamente simple y efectiva para identificar valores atípicos en diseños factoriales 2k y 2k-p no replicados que integran técnicas estadísticas confirmatorias bien establecidas con una herramienta gráfica y exploratoria simple. La mejor aplicación del método requiere el uso interactivo y dinámico de códigos de color y marcadores en los gráficos. Esto es particularmente fácil y poderoso en el software JMP. Como siempre, la industria está buscando encontrar la máxima información para el mínimo desembolso de recursos. Muchas industrias se apoyan en el diseño no replicado donde los términos de error puro no serán estimados. Se pueden usar términos de pseudo error para estimar la importancia de los efectos. Esta metodología extiende la investigación para permitir que el experimentador evalúe la consistencia del ruido dentro del experimento. El método se ha utilizado ampliamente, lo que permite a los experimentadores interactuar con sus datos para evitar análisis engañosos y descubrir pistas adicionales sobre cómo operan sus procesos.
