| Tu pregunta | Representación |
| ¿Cómo se distribuyen mis medidas? | Histograma |
| ¿Son diferentes estos dos grupos? | Cajas de bigotes + prueba estadística |
| ¿Es estable mi proceso? | Tarjeta de control |
| ¿Qué defectos hay que tratar primero? | Pareto |
| ¿Están relacionadas estas dos medidas? | Nube XY |
| ¿Qué características están relacionadas entre sí? | Matriz de correlaciones |
| ¿Qué factor influye más en mi resultado? | Multivari |
| ¿Qué diferencia hay entre mis piezas buenas y las malas? | Bob contra Wow |
| ¿Esta medida permite distinguir lo bueno de lo malo? | Curva ROC |
| ¿Qué proporción está por debajo de ese valor? | Diagrama de ogiva |
| ¿Es esta pieza atípica en todos los aspectos? | T² |
Guía del usuario de Análisis de datos
01. Generalidades
Introducción al módulo de análisis de datos
Acceder al menú «Data Analysis» de Ellistat
Estructura del módulo «Data Analysis»: menús y tablas
Crear y organizar un proyecto en Data Analysis
Compartir un proyecto de análisis
Las tablas de datos de un proyecto de análisis de datos
Importar tus datos (Excel, CSV) a Data Analysis
Extraer los datos
Clasificación de los datos: variables cualitativas y cuantitativas
Clic con el botón derecho: acceso rápido a las funciones
Mis gráficos
Trabajar a partir de una página de análisis
Creación de usuarios
Mensajes y casos especiales
Análisis de datos en el ordenador frente a en línea: ¿qué diferencias hay?
Anexo: Vocabulario
02. Gage R&R
R&R y MSA: cómo validar tus mediciones
Menú
¿En qué orden hay que hacerlo?
Precisión de un instrumento de medición: realizar el análisis de sesgos
R&R a medida: ANOVA, CPC, NDC
Gage R&R por atributos: evaluación de un control visual
Linealidad de un instrumento de medición: realización del estudio
Lista
Gage R&R: ¿qué norma de cálculo se debe aplicar?
Comparar dos instrumentos de medición: método y lectura
Mensajes y casos particulares
Anexos: Definiciones
03. Gráficos
Gráficos estadísticos: la guía de análisis de datos
Seleccionar los datos
¿Solo gráficos o pruebas estadísticas?
El catálogo por familias
Representar proporciones: diagrama de Pareto, gráficos circulares, gráficos de barras
Histograma, diagrama de caja y bigotes: representar una población
Correlación y regresión lineal: guía práctica
Multi X: varios factores a la vez
Multi Y: varias respuestas a la vez
¿Qué gráfico elegir para cada pregunta?
Mensajes y casos especiales
Anexo: puntos de referencia
04. Estadística descriptiva
Estadísticas descriptivas en «Data Analysis»
Menú
Preparar los datos
Detalle
Resumen general
Gráficos de control de atributos (p, np, c, u)
Distribuciones discretas: binomial, Poisson… ajustar los datos
Leyes continuas: ajustar una ley de distribución
Descomposición de Fourier: detección de ciclos
Calculadora
Mensajes y casos especiales
Anexo: definiciones
05. Estadística inferencial
Pruebas estadísticas en Data Analysis: la guía
Menú
Prueba de hipótesis: lo que indica un valor p (y lo que no indica)
Elegir la prueba estadística adecuada: diferencia o equivalencia (TOST)
Realizar una prueba a partir de la media y la desviación típica
Potencia de una prueba y tamaño de la muestra
BoB contra WoW: el método Shainin para aislar una causa
Inversión de componentes (Shainin): encontrar al culpable
Búsqueda dicotómica
Fuentes de variación: ANOVA generalizado
Mensajes y casos especiales
Anexo
06. Estadística multivariante
Análisis multivariante en Data Analysis: la guía
ACP, ACM, FAMD: ¿qué análisis multivariante elegir?
Preparar la parrilla
ACP: análisis de componentes principales paso a paso
Análisis factorial de datos mixtos (AFDM/FAMD)
ACM: Análisis de correspondencias múltiples paso a paso
T² de Hotelling: detectar una deriva multivariante
Clasificación no supervisada: agrupar tus datos
Dendrograma: cómo interpretar una clasificación jerárquica
Mensajes y casos especiales
Convenciones de cálculo
07. DOE: Diseños de experimentos
Plan de experimentos en Data Analysis: la guía
Menú
Diseños experimentales: factor, nivel, interacción, alias
¿Qué diseño experimental debes elegir en función de tu objetivo?
El ciclo de trabajo común a los planos
Diseño factorial de dos niveles y tablas de Taguchi
Diseños experimentales de niveles mixtos (XN)
Plan de barrido
Plano de superficie de respuesta: elaboración y análisis
Smart DOE
Plan de relleno de espacios (space filling)
Plan D-Optimal: ¿cuándo y cómo utilizarlo?
Cuadro y análisis
Mensajes y casos especiales
Anexo: definición
08. ML (Aprendizaje automático)
Aprendizaje automático con datos de producción: la guía
Menú
Crear un modelo de aprendizaje automático a partir de tus datos
Optimización
Optimización bayesiana
Optimización de la mezcla: formulación mediante un plan de mezcla
Mensajes y casos especiales
Anexo: definiciones
09. Tolerancias
Tolerancia estadística en el análisis de datos: introducción
Las tres opciones del menú
Especificador: visualizar una especificación
Simulación de Montecarlo aplicada a la tolerancia
Cadenas de cuotas: cálculo aritmético y estadístico
Glosario de tolerancias
10. Fiabilidad
Análisis de fiabilidad en «Data Analysis»: la guía
Menú de fiabilidad
Fiabilidad: conceptos básicos (índice de fallos, MTBF)
Cálculo de la fiabilidad: método y ejemplo
Método de restricción-resistencia: estimar un riesgo
Calcular la fiabilidad a partir de datos sobre la vida útil
Seguimiento de las devoluciones en garantía: análisis de los fallos
Ficha de seguimiento de devoluciones
Ensayos acelerados: evaluar la fiabilidad lo antes posible
Mensajes y casos especiales
Anexo: definiciones
¿Qué gráfico elegir para cada pregunta?
Tiempo de lectura