Entrevista con la profesora Patty Coleman.
Dr. Ron: Profesor Coleman, ha pasado mucho tiempo desde la última vez que charlamos.
Profesora Patty: Estoy de acuerdo, ¡demasiado tiempo! Y por favor, Dr. Ron, llámeme Patty.
DR: Mientras me llames Ron.
PP: ¡Eso sería imposible! Todo el mundo le conoce como "Dr. Ron".
Vale, tú ganas.
DR: Patty, en estadística se enseña a realizar pruebas de hipótesis sobre una muestra y sobre dos muestras. Pero, ¿qué pasa si nos enfrentamos a encontrar, digamos, la mejor pasta de soldar, cuando tenemos 3 o más muestras?
PP: Es extraño que preguntes eso, acabo de añadirlo a mis clases de estadística en Ivy U. Cuando te enfrentas a este reto, tienes que utilizar el análisis de varianza(ANOVA). Consideremos un ejemplo en el que tenemos tres pastas de soldadura y estamos midiendo la eficiencia de transferencia (TE) (véase la figura 1). Normalmente, el objetivo sería una TE del 100%.
Figura 1. Eficacia de transferencia (TE) de tres pastas de soldadura
DR: Así pues, es bastante obvio, a partir de la figura 1, que el vendedor A tiene un TE inferior al de los vendedores B y C, pero ¿es la diferencia estadísticamente significativa?
PP: Aquí es donde ayuda el ANOVA. Con Minitab, podemos comparar estadísticamente las muestras mediante ANOVA. Los resultados están en la Figura 2.
Figura 2. Resultado Minitab de las comparaciones de datos TE para tres pastas de soldadura
DR: Parece que la diferencia entre el TE del proveedor B y C no es significativa, como se ve en el gráfico inferior de la figura 2. ¿Estoy leyendo correctamente?
PP: ¡Sí! Y los dos gráficos superiores que comparan los vendedores A y B y A y C muestran que estas diferencias son significativas.
DR: Entonces, ¿podríamos eliminar al proveedor A de nuestra evaluación y centrarnos en B y C para realizar más pruebas?
PP: Precisamente.
DR: ¿Se utiliza la técnica Tuckey para hacer las comparaciones?
PP: ¡Sí, lo es! ¡Vaya! Me impresiona que lo sepas.
DR: Bueno, soy "alumno" suyo desde hace algún tiempo.
Ambos ríen entre dientes.
Salud,
Dr. Ron
Si desea conocer los detalles de cómo realizar este tipo de análisis ANOVA, envíeme un correo electrónico a [email protected].
