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.
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:
- Análisis de varianza de un factor
- Análisis de varianza de dos factores con varias muestras por grupo
- Análisis de varianza de dos factores con una sola muestra por grupo
- Covarianza
- Coeficiente de correlación
- Estadística descriptiva
- Generación aleatoria de números
- Histograma
- Regresión
- Prueba F para varianza de dos muestras
- Prueba t para medias de dos muestras emparejadas
- Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas iguales
- Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas diferentes
- 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.