Este documento técnico, elaborado en el contexto de la minería, presenta una crítica exhaustiva de los métodos estadísticos tradicionales utilizados en el control de calidad (QA-QC) en la industria minera, y propone una reforma completa de la disciplina basada en principios estadísticos sólidos y objetivos. Se hace hincapié en la necesidad de una comprensión profunda de los conceptos estadísticos para un tratamiento de datos eficaz que garantice la fiabilidad de la base de datos y la toma de decisiones informadas.
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Contenido:
- Crítica al QA-QC tradicional: El documento argumenta que los métodos estadísticos utilizados en el QA-QC «clásico» son a menudo ineficaces e incluso perjudiciales, ya que no se basan en una planificación inicial sólida ni en principios estadísticos correctos. Se cuestiona la eficacia de la certificación de los materiales de referencia y se critica la falta de un enfoque científico y objetivo en el tratamiento de los datos.
- Reforma del QA-QC: Se propone una reforma completa de la disciplina, que implica:
- Aplicación inteligente de la estadística: Considerar los dominios de validez, un acercamiento guiado por objetivos bien definidos y una «escucha» de los datos.
- Filosofía de control y acciones correctivas: Orientada hacia un objetivo claro y alcanzable.
- Revisión de herramientas de base: En particular, la certificación de los materiales de referencia.
- Conceptos estadísticos esenciales: El documento ofrece una introducción detallada a los conceptos y métodos estadísticos relevantes para el QA-QC, incluyendo:
- Estadísticas descriptivas: Medidas de tendencia central (media, mediana, moda), dispersión (varianza, desviación estándar) y forma (simetría, aplanamiento). Se explica la dualidad entre «estadística» experimental y parámetro, y se analiza la sensibilidad de las diferentes medidas a los valores extremos (outliers).
- Visualización de datos: Se enfatiza la importancia de la visualización gráfica como primer paso en cualquier análisis estadístico.
- Distribuciones naturales: Se describen las distribuciones normal (gaussiana) y lognormal, sus características y su relevancia en la minería.
- Estadísticas bivariables y regresión: Se presentan las técnicas de regresión para predecir una variable a partir de otra, pero se advierte sobre su uso incorrecto y los peligros de alcanzar conclusiones erróneas. Se ilustran diferentes métodos de regresión, incluyendo la media móvil y el ajuste analítico.
- Cartas de control: Se explica el concepto de cartas de control como una herramienta para monitorizar la variación de un proceso a lo largo del tiempo. Se describen los elementos típicos de una carta de control, incluyendo los límites de control y las zonas de decisión.
- Tests de hipótesis: Se introduce el concepto de test de hipótesis para determinar si una diferencia observada es estadísticamente significativa. Se explica el Test de igualdad de las medias de Student, su aplicabilidad y limitaciones. Se discute el uso de tests no paramétricos para conjuntos de datos pequeños.
- Espacio de probabilidad: Se destaca la importancia de definir el espacio de probabilidad en el que se trabaja antes de realizar cualquier cálculo estadístico. Se ilustran las consecuencias de no hacerlo con la Paradoja de Bertrand, que muestra cómo diferentes espacios de probabilidad pueden llevar a resultados contradictorios.
Autor: AGORATEK International Consultants, Inc.
Fecha de publicación: Febrero de 2017
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