Por Cheryl Pammer, estadística residente de Minitab.

En mis inicios en estadística, trabajaba con un grupo de investigación en un problema interesante. El reto consistía en diseñar un experimento para comprender cómo los factores ambientales, como los niveles de humedad, los materiales de las alfombras y la frecuencia de limpieza, influyen en las poblaciones de ácaros del polvo. Los ácaros del polvo son criaturas diminutas e invisibles que proliferan en el polvo doméstico y son una fuente importante de alérgenos.

Estudiar la concentración de ácaros del polvo en interiores es importante, ya que son una de las principales causas de reacciones alérgicas y asma, especialmente en niños y personas con afecciones respiratorias. Esta investigación ayuda a las autoridades de salud pública, alergólogos y propietarios de viviendas a tomar decisiones basadas en datos para crear espacios habitables más saludables. Además, los hallazgos de estudios como este contribuyen a los códigos de construcción, las normas de diseño de sistemas de climatización (HVAC) y las recomendaciones de limpieza para minimizar los alérgenos en interiores.

¿Qué es el diseño de experimentos (DOE) y por qué es importante para la investigación de alérgenos?

Cuando trabajaba en este problema, aún estaba en la universidad y no había cursado mi primer curso de Diseño de Experimentos (DOE). Así que, términos de moda en DOE como 2 k, compuesto central y cribado no significaban nada para mí. De hecho, ni siquiera sabía que existían mejores maneras de diseñar un experimento que usar cada combinación de ajustes de factores varias veces. Así pues, si bien el experimento que diseñé funcionó adecuadamente, por así decirlo, no era la forma más eficiente de recopilar la información necesaria.

Caso práctico: Medición de alérgenos de ácaros del polvo con DOE

EL EXPERIMENTO

El objetivo del experimento fue determinar el efecto del nivel de humedad, el tipo de alfombra y la frecuencia de limpieza en la concentración de ácaros del polvo en entornos domésticos. Se instalaron cámaras de prueba que simulaban entornos domésticos, y los empleados las utilizaban regularmente para comer y ver la televisión durante aproximadamente el mismo tiempo en cada una. (¡Imitar las condiciones del mundo real puede ser un desafío!)

Tras un período de ocho semanas en estas condiciones relativamente controladas, se recogieron muestras de polvo y se analizaron para determinar el contenido de alérgenos de ácaros mediante métodos de prueba estandarizados. Los resultados proporcionaron un conjunto de datos valioso para comprender cómo cada factor, por sí solo o en combinación, afectaba los niveles de alérgenos.

¿Prefieres mirar? Mira nuestro videotutorial paso a paso donde Cheryl explica este mismo experimento usando Diseños Rápidos en Minitab. Mira el video aquí.

Cómo crear un DOE en Minitab usando Diseños rápidos

Ojalá hubiera existido Diseños Rápidos en aquel entonces. Con los nuevos Diseños Rápidos de Minitab Statistical Software, se puede diseñar rápidamente un experimento razonable sin ser un experto en la metodología DOE. Veamos cómo me habría funcionado Diseños Rápidos al diseñar este experimento.

Comience seleccionando Estadísticas > DOE > Diseños rápidos. El primer paso es simplemente seleccionar el número de factores que desea considerar.

Bueno. No está mal. Sé que tengo tres factores, así que elegiré un diseño de tres factores.

Mi siguiente decisión se centra en el tipo de factores que tengo. Específicamente, ¿mis factores son categóricos, continuos o componentes de una mezcla? En este caso, el tipo de alfombra es categórico porque los tipos de alfombra son grupos distintos, mientras que la humedad y la frecuencia de limpieza son continuas porque pueden tomar diferentes valores a lo largo de un continuo.

De las opciones anteriores, sé que debo seleccionar "Crear un experimento con dos o tres factores continuos". Es bastante sencillo.

Mi siguiente conjunto de opciones se basa en el tipo de modelo que necesito ajustar. No tengo ningún factor difícil de modificar, así que debo decidir si espero ver efectos curvos en la respuesta o solo efectos e interacciones principales. Como acabo de comenzar mi experimentación, me centraré únicamente en los efectos e interacciones principales y seleccionaré "Estimar efectos principales y de interacción" en esta pantalla.

Finalmente, todo lo que necesito hacer es determinar los niveles bajo y alto de cada uno de mis tres factores y si quiero ejecutar cada configuración más de una vez (es decir, replicar).

Consejo profesional: Si bien es posible configurar estos tres factores con diferentes valores, el experimento será mucho más eficiente si se empieza limitando cada factor a solo dos niveles. Minitab agregará automáticamente algunos puntos en el centro para los factores continuos.

La importancia de elegir los niveles de factores adecuados en el DOE

Siendo honesto, la parte más difícil de este proceso se relaciona con un problema científico, no estadístico. No quiero trivializar la importancia de seleccionar los niveles de factor bajos y altos adecuados para el estudio. Elegir los niveles de factor correctos implica seleccionar rangos realistas, relevantes y que puedan influir en el resultado, basándose en investigaciones previas o consideraciones prácticas. Por ejemplo, los niveles de humedad deben abarcar valores comunes en los hogares (p. ej., 30 %–70 %), mientras que los tipos de alfombras deben representar materiales ampliamente utilizados en entornos residenciales. La frecuencia de limpieza debe reflejar las rutinas domésticas típicas. En este caso, de 1 a 4 veces al mes. Idealmente, los niveles deben estar lo suficientemente separados como para detectar diferencias significativas, pero dentro de un rango de valores prácticos.

Un experimento bien diseñado

Ahora que ya hemos dejado atrás todas nuestras opciones de diseño, haga clic en Aceptar y Minitab habrá configurado un experimento apropiado para ejecutar.

Para ser sincero, este no es el experimento que realicé. Sin la ayuda de una herramienta como los Diseños Rápidos de Minitab Statistical Software, realicé un experimento con demasiados niveles de factores, lo que me dejó sin suficientes ejecuciones disponibles para replicar. Lección aprendida.

Los resultados: Cómo los diseños rápidos podrían haber salvado mi experimento

El uso de Diseños Rápidos permitió una investigación eficiente de múltiples factores y sus interacciones. Un DOE bien estructurado como este garantiza que los efectos de la humedad, el tipo de alfombra y la frecuencia de limpieza en el contenido de ácaros del polvo se puedan aislar y analizar con precisión, lo que permite extraer conclusiones fiables.

En definitiva, un DOE sólido mejora la credibilidad científica de sus experimentos y respalda las recomendaciones basadas en datos para mejorar productos y procesos. Con los nuevos Diseños Rápidos de Minitab, ¡nada debería impedirle obtener la información que solo un experimento cuidadosamente diseñado puede proporcionar!

Por qué los diseños rápidos en Minitab hacen que DOE sea más accesible que nunca

El diseño de experimentos no tiene por qué ser complicado, especialmente cuando herramientas como los Diseños Rápidos de Minitab simplifican cada paso del proceso. Ya sea que esté estudiando alérgenos, mejorando un producto o resolviendo problemas de calidad reales, un DOE bien estructurado le brinda resultados claros y prácticos. Comience hoy mismo con Minitab.