{"id":4800,"date":"2026-08-18T11:57:01","date_gmt":"2026-08-18T09:57:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=4800"},"modified":"2026-08-18T11:58:26","modified_gmt":"2026-08-18T09:58:26","slug":"busqueda-dicotomica","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/es\/guide-dutilisateur\/recherche-dichotomique\/","title":{"rendered":"B\u00fasqueda dicot\u00f3mica"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Bifurcaci\u00f3n secuencial \/ planes dicot\u00f3micos.<\/em>\u00a0Ante un fallo con numerosas causas posibles, no podemos permitirnos realizar un ensayo por factor. La investigaci\u00f3n dicot\u00f3mica elimina la mayor\u00eda de ellas en tan solo unos pocos ensayos, agrupando los factores en lugar de analizarlos uno por uno.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"644\" height=\"294\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4801\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png 644w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-300x137.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-18x8.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 644px) 100vw, 644px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El principio: cada factor se ajusta a su nivel\u00a0<strong>el m\u00e1s favorable a priori<\/strong>\u00a0(BOB,\u00a0<em>Lo mejor de lo mejor<\/em>) o\u00a0<strong>el m\u00e1s desfavorable a priori<\/strong>\u00a0(\u00a1GUAU!,\u00a0<em>Lo peor de lo peor<\/em>). Se construyen unas cuantas configuraciones en las que los factores sospechosos pasan de un grupo a otro, un poco como si se buscara un nombre en un diccionario dividiendo cada vez el mont\u00f3n de p\u00e1ginas por la mitad. Un factor activo se delata por el comportamiento del grupo al que pertenece; un factor inactivo se diluye en el grupo y desaparece de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Se trata de un m\u00e9todo para buscar causas, del mismo tipo que \u00abBOB vs WOW\u00bb y la \u00abinversi\u00f3n de componentes\u00bb: no confirma un modelo, sino que reduce una larga lista de sospechosos a unos pocos culpables probables. A continuaci\u00f3n, el dise\u00f1o experimental cl\u00e1sico toma el relevo para cuantificar y confirmar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. \u00bfCu\u00e1ntas pruebas y por qu\u00e9?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para&nbsp;<strong>N factores<\/strong>, Hay N columnas abiertas, pero solo&nbsp;<strong>k =&nbsp;<\/strong><strong>\u2308<\/strong><strong>log\u2082N<\/strong><strong>\u2309<\/strong>&nbsp;Se necesitan ensayos: bastan 3 ensayos para cubrir hasta 8 factores, 4 ensayos hasta 16 y 5 hasta 24. A cada factor se le asigna un&nbsp;<strong>firma binaria<\/strong>&nbsp;propia \u2014su posici\u00f3n BOB o WOW en cada una de las k pruebas\u2014 y dos factores nunca comparten la misma firma. Es esta firma la que permite, una vez realizadas las pruebas, saber cu\u00e1l de los factores agrupados ha modificado la respuesta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Antes de iniciar las pruebas, hay que elegir c\u00f3mo se evaluar\u00e1 la variaci\u00f3n observada en cada etapa. Se puede elegir entre tres modos en el panel de la izquierda:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td>Modo<\/td><td>Principio<\/td><td>Cu\u00e1ndo utilizarlo<\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Diferencia (BOB \u2212 WOW) \/ 3<\/td><td>La dispersi\u00f3n se deduce de la propia desviaci\u00f3n, por lo que no es necesario realizar ninguna repetici\u00f3n.<\/td><td>An\u00e1lisis preliminar r\u00e1pido, no hay datos de dispersi\u00f3n disponibles. En este modo no es posible realizar ninguna prueba de significaci\u00f3n: la conclusi\u00f3n sigue siendo cualitativa.<\/td><\/tr><tr><td>Pruebas repetidas<\/td><td>Cada configuraci\u00f3n se mide varias veces; la desviaci\u00f3n t\u00edpica se calcula a partir de estas repeticiones.<\/td><td>Se desconoce la dispersi\u00f3n, pero las pruebas pueden repetirse a bajo coste.<\/td><\/tr><tr><td>Desviaci\u00f3n t\u00edpica conocida<\/td><td>Se introduce un valor sigma ya establecido: capacidad de la m\u00e1quina, R&amp;R del calibre, gr\u00e1fico de control SPC.<\/td><td>El proceso ya se encuentra bajo control estad\u00edstico y su sigma residual est\u00e1 documentado.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f En el modo \u00abPruebas repetidas\u00bb, una sola repetici\u00f3n no permite calcular la desviaci\u00f3n t\u00edpica: se necesitan al menos dos pruebas por configuraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Los t\u00edtulos \u00abBOB\u00bb y \u00abWOW\u00bb son gen\u00e9ricos. Las dos primeras l\u00edneas de la tabla de pruebas, as\u00ed como el nombre de cada factor, se pueden modificar: c\u00e1mbiales por los t\u00e9rminos que utilices en tu taller (por ejemplo, \u00abNuevo\u00bb \/ \u00abUsado\u00bb, \u00abProveedor A\u00bb \/ \u00abProveedor B\u00bb). Una vez personalizados, ser\u00e1n estos t\u00edtulos los que aparecer\u00e1n en las celdas de la tabla, en lugar de las palabras BOB\/WOW.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Pesta\u00f1a \u00abRuns\u00bb: desplegar las pruebas<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La tabla central muestra, para cada ensayo, el ajuste de cada factor (con su t\u00edtulo personalizado) y una columna&nbsp;<strong>Lectura<\/strong>&nbsp;donde introducir el valor medido. Junto a la tabla se muestra en todo momento un gr\u00e1fico con las bandas BOB y WOW situadas a \u00b1 tu umbral de dispersi\u00f3n: si un valor se encuentra dentro de una de las bandas, la prueba se clasifica; si se encuentra entre ambas bandas, se considera indecisa (INC).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras cada lectura, una barra de estado resume el estado de la investigaci\u00f3n y se\u00f1ala inmediatamente cualquier anomal\u00eda: desviaci\u00f3n no significativa, bandas superpuestas o contradicciones en las eliminaciones.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Un valor dentro del intervalo BOB confirma el grupo BOB de este ensayo; ;<\/li>\n\n\n\n<li>Un valor dentro del rango WOW confirma el grupo WOW; ;<\/li>\n\n\n\n<li>Un valor entre las dos bandas es\u00a0<strong>indecisa<\/strong>\u00a0: aunque todav\u00eda no permite eliminar los factores de este ensayo, tampoco es que est\u00e9 perdida por ello  (v\u00e9ase la estimaci\u00f3n parcimoniosa de los efectos)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Pesta\u00f1a \u00abDiagn\u00f3stico\u00bb: el registro de eliminaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es aqu\u00ed donde la l\u00f3gica del desbaste se puede comprobar. Para cada ensayo, <a href=\"https:\/\/ellistat.com\/es\/soluciones-de-analisis-de-datos\/\" data-type=\"page\" data-id=\"905\">Ellistat<\/a> muestra qu\u00e9 factores han sido\u00a0<strong>eliminados<\/strong>\u00a0(considerados inactivos) y cu\u00e1les siguen\u00a0<strong>sospechosos<\/strong>, junto con el motivo de cada decisi\u00f3n. Una matriz de firmas binarias recoge, factor por factor, su posici\u00f3n en cada prueba, lo que permite comprender a posteriori por qu\u00e9 un factor determinado ha sobrevivido y otro no.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Pesta\u00f1a \u00abMulti-Vari\u00bb: visualizar los supervivientes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un gr\u00e1fico multivariable anidado recoge todos los factores que han superado la prueba de supervivencia, ordenados por orden decreciente de magnitud del efecto. Permite ver de un solo vistazo si uno o dos factores predominan claramente sobre los dem\u00e1s, o si el efecto se distribuye entre varios factores de importancia comparable, lo cual es una informaci\u00f3n \u00fatil para valorar si la investigaci\u00f3n ha concluido o si es necesario completar el dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Completar el plan de confirmaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando hay varios factores supervivientes (m \u2265 2), los k ensayos de cribado no bastan para distinguir sus efectos propios: estos siguen estando mezclados. Ellistat propone entonces los ensayos complementarios necesarios para obtener un dise\u00f1o analizable L4\/L8 de resoluci\u00f3n III o IV, seg\u00fan el n\u00famero de supervivientes.\u00a0<strong>reutilizando las pruebas ya realizadas<\/strong>, sin volver nunca a empezar desde cero.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Supervivientes (m)<\/strong><\/td><td><strong>Plan propuesto<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>1<\/strong><\/td><td>No hay nada m\u00e1s que a\u00f1adir: el factor est\u00e1 aislado, pasa directamente a la confirmaci\u00f3n.<\/td><\/tr><tr><td><strong>De 2 a 4<\/strong><\/td><td>Complemento para un plan factorial completo o una resoluci\u00f3n IV, en funci\u00f3n del n\u00famero exacto de supervivientes.<\/td><\/tr><tr><td><strong>De las 5 a las 7<\/strong><\/td><td>Complemento para obtener una titulaci\u00f3n L8 de nivel III (como m\u00ednimo) o IV.<\/td><\/tr><tr><td><strong>8<\/strong><\/td><td>Se requiere un dise\u00f1o factorial completo o fraccionario de resoluci\u00f3n IV, en funci\u00f3n de las interacciones que se deban tener en cuenta.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Pesta\u00f1a \u00abEfectos\u00bb<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>El principio.<\/strong>&nbsp;Cada factor de la prueba dicot\u00f3mica tiene solo dos niveles: BOB y WOW. Comprobar si un factor tiene un efecto significativo sobre la respuesta equivale, por tanto, a comprobar si el&nbsp;<strong>coeficiente de regresi\u00f3n<\/strong>&nbsp;asociado a este factor, en un modelo lineal, es distinto de cero.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Lee la tabla.<\/strong>&nbsp;Para cada factor seleccionado, la pesta\u00f1a \u00abEfectos\u00bb muestra:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Columna<\/strong><\/td><td><strong>Significado<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Efecto<\/strong><\/td><td>El cartero (con su nombre personalizado).<\/td><\/tr><tr><td><strong>Coeficiente<\/strong><\/td><td>La mitad de la diferencia entre el nivel BOB y el nivel WOW en la respuesta: el efecto del factor.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Error est\u00e1ndar<\/strong><\/td><td>La incertidumbre sobre este coeficiente, teniendo en cuenta el plano elaborado.<\/td><\/tr><tr><td><strong>T<\/strong><\/td><td>La relaci\u00f3n coeficiente\/error t\u00edpico: es la estad\u00edstica de la prueba de Student.<\/td><\/tr><tr><td><strong>P<\/strong><\/td><td>El valor p asociado \u2014que debe interpretarse siguiendo los mismos criterios que en el apartado 2\u2014: significativo por debajo de 0,05; l\u00edmite entre 0,05 y 0,1.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Significado<\/strong><\/td><td>El veredicto en pocas palabras: significativo o dudoso.<\/td><\/tr><tr><td><strong>VIF<\/strong><\/td><td>Factor de inflaci\u00f3n de la varianza. Mide el grado de correlaci\u00f3n de este factor con los dem\u00e1s en el dise\u00f1o realizado. Un VIF elevado indica que el dise\u00f1o no est\u00e1 lo suficientemente equilibrado como para aislar adecuadamente este factor; puede ser necesario realizar una prueba de confirmaci\u00f3n adicional.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la parte inferior del cuadro: el&nbsp;<strong>R\u00b2<\/strong>&nbsp;y el&nbsp;<strong>R\u00b2 ajustado<\/strong>&nbsp;(porcentaje de la variaci\u00f3n de la respuesta explicada por el modelo), y la&nbsp;<strong>constante<\/strong>&nbsp;(el valor medio previsto cuando todos los factores se encuentran en su nivel de referencia).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f Los valores p de esta pesta\u00f1a son optimistas. El modelo que se muestra no se ha fijado de antemano: los factores que aparecen en \u00e9l son aquellos que han sobrevivido a la fase de filtrado preliminar tras un primer an\u00e1lisis de los datos. Esta elecci\u00f3n, realizada a posteriori, inflan artificialmente la confianza que reflejan los siguientes valores p. Siguen siendo \u00fatiles para comparar los factores entre s\u00ed, pero no deben interpretarse como el valor p de una prueba planificada de antemano; por eso Ellistat recuerda esta advertencia directamente en la pesta\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La pesta\u00f1a permanece bloqueada mientras no se haya completado el plan de confirmaci\u00f3n del apartado 8.5: con un \u00fanico superviviente (m = 1), no hay nada que decidir y un mensaje espec\u00edfico lo indica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Pesta\u00f1a \u00abMethod\u00bb: indicar el m\u00e9todo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta pesta\u00f1a sit\u00faa la investigaci\u00f3n dicot\u00f3mica en su contexto metodol\u00f3gico y distingue dos aportaciones hist\u00f3ricas muy diferentes, aunque a menudo se confunden:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la\u00a0<strong>bifurcaci\u00f3n secuencial<\/strong>\u00a0(<em>bifurcaci\u00f3n secuencial<\/em>), desarrollada por Bettonvil en su tesis de 1990 a partir de una idea de Jacoby y Harrison (1962), que agrupa los factores en bandas fijas en torno a una desviaci\u00f3n t\u00edpica de referencia; ;<\/li>\n\n\n\n<li>los\u00a0<strong>planos dicot\u00f3micos<\/strong>, desarrollados espec\u00edficamente para aprovechar las columnas impares de las tablas de Taguchi y validar cada umbral mediante una prueba estad\u00edstica real, en lugar de un intervalo fijo \u2014 z, prueba de Dixon y, posteriormente, prueba t a medida que se acumulan los ensayos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 El nombre \u00abB\u00fasqueda dicot\u00f3mica\u00bb elegido para este m\u00f3dulo no es, por tanto, una mera simplificaci\u00f3n terminol\u00f3gica: es el t\u00e9rmino que se utiliz\u00f3 en los trabajos franceses que dieron origen a los planes dicot\u00f3micos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":80,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-4800","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-5-statistiques-inferentielles"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Recherche dichotomique - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sequential bifurcation \/ plans dichotomiques. 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