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Método de un factor a la vez

El método de un factor a la vez, [1] también conocido como una variable a la vez , OFAT , OF@T , OFaaT , OVAT , OV@T , OVaaT o análisis monotético , es un método de diseño de experimentos que implican la prueba de factores o causas, uno a la vez en lugar de múltiples factores simultáneamente.

Ventajas

La OFAT es la opción preferida por los no expertos, especialmente en situaciones donde los datos son baratos y abundantes.

Existen casos en los que el esfuerzo mental necesario para realizar un análisis multifactorial complejo supera el esfuerzo necesario para adquirir datos adicionales, en cuyo caso OFAT podría tener sentido. Además, algunos investigadores han demostrado que OFAT puede ser más eficaz que los factoriales fraccionarios en determinadas condiciones (el número de ejecuciones es limitado, el objetivo principal es lograr mejoras en el sistema y el error experimental no es grande en comparación con los efectos de los factores, que deben ser aditivos e independientes entre sí). [2] [3]

Desventajas

Por el contrario, en situaciones en las que los datos son valiosos y deben analizarse con cuidado, casi siempre es mejor cambiar varios factores a la vez. Un ejemplo de nivel de escuela secundaria que ilustra este punto es la familia de rompecabezas de equilibrio , que incluye el rompecabezas de las doce monedas. A nivel de pregrado, se podría comparar el de Bevington [4] GRIDLS con el de GRADLS. El último está lejos de ser óptimo, pero el primero, que cambia solo una variable a la vez, es peor. Véase también los métodos de diseño experimental factorial iniciados por Sir Ronald A. Fisher . Las razones para desaprobar OFAT incluyen:

  1. OFAT requiere más ejecuciones para la misma precisión en la estimación del efecto
  2. La OFAT no puede estimar las interacciones
  3. OFAT puede pasar por alto configuraciones óptimas de factores.

Los experimentos diseñados siguen siendo casi siempre preferidos a OFAT con muchos tipos y métodos disponibles, además de los factoriales fraccionales que, aunque generalmente requieren más ejecuciones que OFAT, abordan las tres preocupaciones anteriores. [5] Un diseño moderno sobre el cual OFAT no tiene ventaja en número de ejecuciones es el Plackett-Burman que, al tener todos los factores que varían simultáneamente (una cualidad importante en los diseños experimentales), [5] brinda generalmente una mayor precisión en la estimación del efecto .

Véase también

Referencias

  1. ^ Razavi, Saman; Gupta, Hoshin V. (2015). "¿Qué queremos decir con análisis de sensibilidad? La necesidad de una caracterización integral de la sensibilidad "global" en los modelos de sistemas terrestres y ambientales". Investigación de recursos hídricos . 51 (5): 3070–3092. Bibcode :2015WRR....51.3070R. doi : 10.1002/2014wr016527 . ISSN  0043-1397.
  2. ^ Friedman, M., y Savage, LJ (1947), “Planificación de experimentos en busca de máximos”, en Técnicas de análisis estadístico, eds. C. Eisenhart, MW Hastay y WA Wallis, Nueva York: McGraw-Hill, págs. 365-372.
  3. ^ Daniel, C. (1973), “Planes uno a la vez”, Journal of the American Statistical Association 68, 353-360
  4. ^ Bevington y Robinson, Reducción de datos y análisis de errores para las ciencias físicas , 2.ª edición, McGraw-Hill (1992)
  5. ^ ab Czitrom, Veronica (1999). "Experimentos diseñados versus de un factor a la vez". American Statistician . 53 (2): 126–131. doi :10.2307/2685731. JSTOR  2685731.