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Validación de un sistema de medición de variable continua sin un operador

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Validación de un sistema de medición de variable continua sin un operador

Mensaje  wsterlin el Sáb Ene 31, 2015 7:50 am

La validación de un sistema de medición es el primer paso a realizar en la recolección de datos de proceso. La validación busca cuantificar el grado de variación contenido en la data  para la toma de decisión en cuanto a la aceptación de dichos datos. Cuando la variable a medir es continua la validación se hace a través de un R&R, repetitividad y reproducibilidad; con una variable por atributo la validación se verifica con un estudio de Kappa. El primero analiza la intervención e interacción de tres factores: instrumento, evaluador, y método mientras que el segundo, Kappa, analiza: (productos) estándares, evaluadores y criterios.  

En caso de la recolección de una variable continua qué pasaría si el sistema de medición esta compuesto por dos factores y que el factor faltante es el evaluador?  Por ejemplo como validar la medición de alta temperatura que se hace con termocouplas adentro de un tanque de combustión? Dicha medición es continua durante todo el tiempo de combustión y por ende no requiere la intervención de un operador, por lo que tampoco aplica el uso del R&R. Sin embargo esto no significa necesariamente que el sistema de medición no introduce variaciones significativas en la data de temperatura suficiente para no confiar en ella.  Entonces como validar estos tipos de medición?

Una manera simple de hacerlo es a través de un "2 sample comparison test", una prueba estadistica de hipótesis de comparación de dos muestras. En nuestro ejemplo se instalaría por un tiempo determinado una segunda termocoupla al lado de la primera y se recolectaría dos conjuntos de datos, para luego aplicar la prueba estadística y concluir sobre la aceptación o no de la primera termocoupla. 

Esta prueba de hipótesis verifica cada conjunto de muestras para normalidad, igualdad de varianza a través de prueba F y Levene, igualdad de medias con un 2 sample t-test para ambos casos de  varianzas iguales y no iguales, y finalmente igualdad de medianas con una prueba Mann Whitney. Dependiendo de la normalidad, las varianzas, las medias o medianas, y tamaño de muestras los distintos valores p (p-values) permitirán concluir sobre la aceptación de la hipótesis nula o de la alterna. 

La validación del sistema de medición, constituida por la termocoupla en dicho ejemplo, busca aceptar la hipótesis nula para cada una de las pruebas contenidas en el 2 sample comparison, es decir que sea normal, con igualdad de varianzas y de medias, o la hipótesis alterna para la prueba de normalidad es decir que la data es no paramétrica (anormal) pero si con igualdad de varianzas y medianas.

 De esta forma cada instrumento de medición válida o no el otro, y llegamos a la misma conclusión que si fuese posible usar un R&R. El rechazo de la data por el 2 sample comparison test correspondería teóricamente a un R&R mayor a 30%.


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