Hasta hace unos días yo aseguraba que era capaz de discriminar si en un restaurante me habían servido Coca Cola Zero o Coca Cola Light de bebida. Hasta me había quejado en ciertas ocasiones asegurando que debían cambiarme la bebida porque no era Coca Cola Light como a mí me gusta.
La navidad pasada, Rolando Guido, socio de PXS me regaló el libro “The Lady Tasting Tea” de David Salsburg, el cual resume cómo la estadística revolucionó la ciencia en el siglo veinte.
Una de las historias que presenta el Dr. Salsburg se dio en una tarde de verano de 1920 en Cambridge, Inglaterra. Esa tarde un grupo de doctores de la Universidad se reunieron a tomar el té junto con sus esposas. En eso una de las presentes le aseguró a los demás que ella era capaz de determinar si en su taza de té se había servido primero la leche o el té.
Uno de los presentes era Sir Ronald A Fischer, padre del Diseño de Experimentos y autor del libro “The Design of Experiments”, libro donde el mismo explica lo ocurrido en esa tarde.
Fischer no lo dudó dos veces y diseñó un experimento para determinar si la señora era capaz de discriminar si le habían servido la leche al té, o por el contrario sirvieron té a la leche.
Aleatoriamente, una persona tiene una probabilidad de 50% de descifrar la realidad sin tener una noción clara de lo ocurrido. Esto hace inviable ejecutar un único experimento para lograr una conclusión confiable.
Fischer propuso realizar 10 experimentos donde 5 fueran servidos agregando la leche al te, mientras que a los otros 5 se le agregara té a la leche. Los mismos fueron presentados aleatoriamente a la Señora. Según cuenta la historia, ella fue capaz de acertar en el 100% de los casos. La probabilidad de acertar aleatoriamente el 100% de las 10 muestras es de 0.10%. Es decir, en un 99.9% de los casos, si la señora no estaba segura, no iba a ser capaz de acertar todas las tazas.
En PXS nos quisimos dar a la tarea de replicar el experimento de la Señora del Té, pero en mi caso para demostrar que yo era capaz de identificar si lo que estaba tomando era Coca Cola Zero o Coca Cola Light.
Diseñamos el experimento asignando aleatoriamente un 50% de los envases con Coca Cola Zero y un 50% con Coca Cola Light. Los mismos me fueron presentados en secuencia aleatoria para registrar el tipo. Cada una de las muestras fue presentada dos veces, teniendo en total 20 muestras en el experimento.
Del total de muestras, solamente fui capaz de acertar en 7 de los 20 casos logrando un porcentaje de acierto de 35%. Aun así, al ser una muestra, existe incertidumbre sobre el valor real de la población, por lo que el intervalo de confianza para la proporción de aciertos con un nivel de confianza del 95% es:
La conclusión, sería que yo no tengo idea de si lo que estoy tomando es Coca Cola Zero o Coca Cola Light. Pido disculpas a todas las meseras o cajeras de restaurantes de comida rápida a las que cuestioné que no estaban sirviendo lo solicitado.
En la práctica empresarial y de la vida, este es un problema común que nos encontramos con los sistemas de medición subjetivos o con base en criterios poco claros: evaluaciones de desempeño, pruebas de calidad pasa-no pasa, auditorías, entre otras.
¿Cómo hacer para confiar en este tipo de mediciones si la línea es muy delgada entre un criterio y el otro? Pues hay que trabajar en el proceso de calibración tal y como lo hacemos con las máquinas. Herramientas como el entrenamiento, las ayudas visuales, la definición de estándares pueden ser muy útiles para trabajar en la subjetividad.
Una vez que creemos haber llegado al valor patrón, pues lo que queda es seguir monitoreando el proceso de medición constantemente para asegurar que nuevamente el criterio no se aparte de lo esperado.
Si creían tener un paladar educado, los invito a realizar el experimento y que me cuenten cómo les fue identificando si lo que toman en Coca Cola Zero o Coca Cola Light.
Si quieren conocer más en detalle las bases teóricas y la aplicación práctica en sus procesos empresariales, los invito a cursar nuestras certificaciones como Six Sigma Green Belt o Six Sigma Black Belt, así como nuestros programas de Estadística Industrial.
