Sunday, December 22

   La forma de mejorar los procesos en las empresas siempre ha sido utilizando herramientas estadísticas y el diseño experimental. Las herramientas estadísticas nos permiten explorar las variables aleatorias y el diseño experimental nos permite analizar las relaciones causales entre variables independientes y una variable dependiente. Algunas de las variables independientes pueden controlarse (i.e. presión o temperatura de proceso) y otras sobre las que no tenemos control solo tomamos nota de su valor (i.e. turno, cantidad de luz solar, etc.) para contabilizar su impacto en la variación.    Al inicio de mi carrera profesional, las únicas opciones de cálculo para un ingeniero eran las reglas de cálculo, o calculadoras electrónicas programables cuyos primeros modelos salieron al mercado a mediados de la década de 1970. Estas calculadoras nos permitían realizar regresiones lineales de forma automática y si uno desarrollaba el programa, algunas pruebas estadísticas más sofisticadas. Las computadoras (que no eran personales) ya existían, pero estaban dedicadas al ámbito académico o se utilizaban en procesos administrativos en las empresas.

  Para 1985 se habían vendido más de 2 millones de computadoras Apple II y los paquetes estadísticos especializados y las hojas de cálculo electrónicas estaban disponibles para cualquier ingeniero. En este mismo año Microsoft pone a la venta Excel 1.0 para las computadoras Macintosh. Posteriormente hicieron su aparición las computadoras basadas en los microprocesadores de Intel y las hojas de cálculo se hicieron más sofisticadas. Mi primera experiencia con el Excel de Microsoft fue en 1994 y fue con la versión 5.0. El programa incluía funciones estadísticas y un complemento de análisis de datos. Afortunadamente en aquella época los programas como el Excel venían con un manual para el usuario que le permitía aprender el uso correcto de la herramienta.

  El complemento de análisis de datos, que continúa incorporado al Excel (siempre como un complemento, de forma que el usuario debe activarlo para que esté disponible) permite hacer los siguientes análisis estadísticos:

  1. Análisis de varianza de un factor
  2. Análisis de varianza de dos factores con varias muestras por grupo
  3. Análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo
  4. Covarianza
  5. Coeficiente de correlación
  6. Estadística descriptiva
  7. Generación aleatoria de números
  8. Histograma
  9. Regresión
  10. Prueba F para varianza de dos muestras
  11. Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
  12. Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales
  13. Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas diferentes
  14. Prueba Z para medias de dos muestras

  El complemento de análisis de datos hace más análisis pero solo se listan los que tienen que ver con el diseño experimental. Sin embargo, existen una gran variedad de complementos que se pueden incorporar al Excel y que tienen otros análisis complementarios como el análisis factorial, pruebas no paramétricas, pruebas de normalidad y control estadístico de procesos.

  Uno de esos programas es StatSolver que se puede bajar de la página https://statsolver.net/ . El costo actual del programa Excel de Microsoft es de aproximadamente $100 por licencia y el StatSolver se puede conseguir por otros $200, de forma que por unos $300 se puede tener una herramienta completa para satisfacer las necesidades de mayoría de los usuarios dedicados a los diseños experimentales. El mito, es un mito.

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Rolando Guido: Máster en Administración de Empresas, Ingeniero Industrial, Universidad de Costa Rica. Experto en Confiabilidad. Profesor universitario, Universidad de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Industrial, 1978 – 1990. Creador del programa de cursos de Excel, Access, y Visual Basic de la Cámara de Industrias de Costa Rica. Autor del texto de Estadística Básica para La UNED. Gerente General, Gerente de Operaciones de empresas nacionales y multinacionales en el sector de manufactura desde 1980. Socio fundador de Atomix, empresa dedicada al desarrollo de software de aplicación especial, creador de StatSolver (software de aplicación estadística y seguimiento de proyecto Lean Six Sigma).

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