Standardization News

Data Points

Puntos de datos: una introducción a la distribución de Poisson y aplicaciones en control de calidad y análisis de riesgos

La distribución de Poisson es una de las distribuciones más importantes de toda la estadística. Es una distribución discreta y contabiliza determinados tipos de eventos en el tiempo o en algún otro tipo de intervalo observable, como el área, el… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Data points (puntos de datos): Cuantificación de la probabilidad de detección (POD) mediante la distribución binomial

Q: ¿Cómo se puede estimar la probabilidad de detección (POD) para un tamaño objetivo dado usando datos con dos resultados posibles (hallazgo/sin hallazgo) a partir de un sistema de ensayos no destructivos (nondestructive testing, NDT)? R: En la… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Entender las poblaciones

Cuando obtuve mi licenciatura en química, jamás pensé que usaría las estadísticas tanto como las uso ahora. El primer trabajo de mi carrera profesional fue en un laboratorio de calidad para un fabricante de productos farmacéuticos. Creía que mi uso… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Reconocimiento de la multiplicidad en las pruebas estadísticas

P: En la última edición de Data Points, los autores conversaron sobre la realización de pruebas de equivalencia múltiples y la necesidad de controlar el riesgo alfa, es decir, el riesgo de rechazar erróneamente las hipótesis nulas.1 ¿En qué otras… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Control del riesgo Alfa de las pruebas de equivalencia múltiple utilizando el principio de la prueba de intersección-unión (Intersection-Union Test, IUT)

P. Al realizar pruebas de hipótesis estadísticas múltiples simultáneas, los niveles de riesgo α para cada una de las n pruebas componentes suelen ajustarse mediante la corrección de Bonferroni con el fin de alcanzar un riesgo α global para la… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Presentación de informes para pruebas de hipótesis

P.: ¿De qué probabilidad es el valor p? R.: El valor p es un método breve comúnmente utilizado para informar los resultados de una prueba de hipótesis estadística, como en "El efecto es significativo (p = 0.013)". El citar el valor p proporciona más… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Potencia y tamaño de la muestra, parte 1

P.: ¿Cuántas muestras debo probar? R.: La selección del tamaño correcto de la muestra requiere que un estadístico tenga en cuenta varias variables. Si realiza muy pocas pruebas, corre el riesgo de perder potencia estadística y la capacidad de… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Diseño de experimentos: ¿por qué? ¿Y por qué no?

P.: En general, comprendo el proceso de ejecutar un diseño de experimento (Design of experiment, DOE), pero ¿por qué debería hacer uno? R.: En primer lugar, para nuestros lectores que no están familiarizados con él, un DOE es un procedimiento en el… more

Industry Sectors:

Data Points

Calidad del modelo

P: ¿Qué tan bueno es mi modelo de regresión lineal? R: La práctica para el análisis de regresión con una sola variable de predicción (E3080) fue revisada en 2019 para dar énfasis a la aplicación práctica de la regresión lineal simple. Ahora, guía al… more

Industry Sectors:

Calidad

Data Points

Pruebas estadísticas en contexto

P. ¿Cuándo dos cosas son estadísticamente diferentes? R. Primero, la pirámide de diferencias: ¿Cuándo dos cosas son diferentes? ¿Cuándo dos cosas son significativamente diferentes? ¿Cuándo dos distribuciones son estadísticamente diferentes? ¿Cuándo… more

Industry Sectors:

Calidad