Causa común y causa especial (estadísticas)

Causas comunes y especiales son los dos orígenes distintos de la variación en un proceso, tal como se definen en el pensamiento y los métodos estadísticos de Walter A. Shewhart y W. Edwards Deming. Brevemente, las "causas comunes", también llamadas patrones naturales, son la variación habitual, histórica y cuantificable de un sistema, mientras que las "causas especiales" son variaciones inusuales, no observadas previamente y no cuantificables.

La distinción es fundamental en la filosofía de la estadística y la filosofía de la probabilidad, siendo el tratamiento diferente de estas cuestiones una cuestión clásica de las interpretaciones de la probabilidad, reconocida y discutida ya en 1703 por Gottfried Leibniz; Se han utilizado varios nombres alternativos a lo largo de los años. La distinción ha sido particularmente importante en el pensamiento de los economistas Frank Knight, John Maynard Keynes y G. L. S. Shackle.

Orígenes y conceptos

En 1703, Jacob Bernoulli escribió a Gottfried Leibniz para discutir su interés compartido en aplicar las matemáticas y la probabilidad a los juegos de azar. Bernoulli especuló si sería posible recopilar datos de mortalidad de las lápidas y calcular así, según la práctica actual, la probabilidad de que un hombre que actualmente tiene 20 años sobreviva a un hombre de 60 años. Leibniz respondió que dudaba que esto fuera posible:

La naturaleza ha establecido patrones que se originan en el regreso de eventos pero sólo en la mayor parte. Las nuevas enfermedades inundan la raza humana, de modo que no importa cuántos experimentos hayas hecho con los cadáveres, no has impuesto así un límite a la naturaleza de los acontecimientos para que en el futuro no puedan variar.

Esto captura la idea central de que algunas variaciones son predecibles, al menos aproximadamente en frecuencia. Esta variación de causa común es evidente a partir de la experiencia. Sin embargo, los fenómenos nuevos, imprevistos, emergentes o previamente ignorados (por ejemplo, “nuevas enfermedades”) dan lugar a variaciones fuera de la base de la experiencia histórica. Shewhart y Deming argumentaron que dicha variación por causas especiales es fundamentalmente impredecible en cuanto a frecuencia de ocurrencia o gravedad.

John Maynard Keynes enfatizó la importancia de la variación por causas especiales cuando escribió:

Por "incierto" conocimiento... No me refiero simplemente a distinguir lo que se sabe por cierto de lo que es sólo probable. El juego de la ruleta no está sujeto, en este sentido, a la incertidumbre... El sentido en el que estoy usando el término es que en el que la perspectiva de una guerra europea es incierta, o el precio del cobre y la tasa de interés veinte años por lo tanto, o la obsolescencia de una nueva invención... Sobre estos asuntos no hay una base científica sobre la cual formar cualquier probabilidad calculable lo que sea. Simplemente no lo sabemos!

Definiciones

Variaciones de causa común

La variación de causa común se caracteriza por:

• Fenomena constantemente activa dentro del sistema;
• Variación predecible probabilísticamente;
• Variación irregular dentro de una base de experiencia histórica; y
• Falta de importancia en valores individuales altos o bajos.

Los resultados de una ruleta perfectamente equilibrada son un buen ejemplo de variación por causa común. La variación de causa común es el ruido dentro del sistema.

Walter A. Shewhart utilizó originalmente el término causa fortuita. El término causa común fue acuñado por Harry Alpert en 1947. La Western Electric Company utilizó el término patrón natural. Shewhart llamó a un proceso que presenta sólo variación de causa común estar bajo control estadístico. Este término está en desuso por algunos estadísticos modernos que prefieren la frase estable y predecible.

Variación por causa especial

La variación por causas especiales se caracteriza por:

• Nuevos fenómenos inanticipados, emergentes o previamente descuidados dentro del sistema;
• Variación inherentemente impredecible, incluso probabilísticamente;
• Variación fuera de la base de la experiencia histórica; y
• Evidencia de algún cambio inherente en el sistema o nuestro conocimiento de él.

La variación por causas especiales siempre llega como una sorpresa. Es la señal dentro de un sistema.

Walter A. Shewhart utilizó originalmente el término causa asignable. El término causa especial fue acuñado por W. Edwards Deming. La Western Electric Company utilizó el término patrón antinatural.

Ejemplos

Causas comunes

• Procedimientos inadecuados
• Pobre diseño
• Pobre mantenimiento de máquinas
• Falta de procedimientos operativos estándar claramente definidos
• Pobres condiciones de trabajo, por ejemplo iluminación, ruido, suciedad, temperatura, ventilación
• Materias primas
• Error de medición
• Error de control de calidad
• Vibración en procesos industriales
• Temperatura ambiente y humedad
• desgaste normal y lágrima
• Variabilidad en los ajustes
• Tiempo de respuesta de la computadora

Causas especiales

• Ajuste predeterminado del equipo
• El operador se queda dormido
• Controladores defectuosos
• Función de la máquina
• Caída del suelo
• Accidente de computadora
• suficiente lote de materia prima
• Subidas de energía
• Alta demanda sanitaria de personas de edad
• Parte rotatoria
• Sensibilización insuficiente
• Tráfico anormal (clic fraude) en anuncios web
• Tiempo de facturación de laboratorio extremadamente largo debido a cambiar a un nuevo sistema informático
• Operador ausente

Importancia para la economía

En economía, este círculo de ideas se analiza bajo la rúbrica de "incertidumbre Knightiana". John Maynard Keynes y Frank Knight analizaron en su trabajo la imprevisibilidad inherente de los sistemas económicos y la utilizaron para criticar el enfoque matemático de la economía, en términos de utilidad esperada, desarrollado por Ludwig von Mises y otros. Keynes, en particular, argumentó que los sistemas económicos no tendían automáticamente al equilibrio del pleno empleo debido a la influencia de sus agentes. Incapacidad para predecir el futuro. Como comentó en La teoría general del empleo, el interés y el dinero:

... como seres vivos y en movimiento, estamos obligados a actuar... [incluso cuando] nuestro conocimiento existente no proporciona una base suficiente para una expectativa matemática calculada.

Keynes' Este pensamiento estaba en desacuerdo con el liberalismo clásico de la Escuela Austriaca de economistas, pero G. L. S. Shackle reconoció la importancia de la idea de Keynes y trató de formalizarla dentro de una filosofía de libre mercado.

En economía financiera, la teoría del cisne negro se basa en la importancia y la imprevisibilidad de causas especiales.

Importancia para la gestión industrial y de calidad

Una falla de causa especial es una falla que se puede corregir cambiando un componente o proceso, mientras que una falla de causa común es equivalente a ruido en el sistema y no se pueden tomar acciones específicas para prevenir la falla.

Harry Alpert observó:

Un disturbio ocurre en una determinada prisión. Funcionarios y sociólogos dan a conocer un informe detallado sobre la prisión, con una explicación completa de por qué y cómo sucedió aquí, ignorando el hecho de que las causas eran comunes a una mayoría de prisiones, y que el motín podría haber ocurrido en cualquier lugar.

Alpert reconoce que existe la tentación de reaccionar ante un resultado extremo y verlo como significativo, incluso cuando sus causas son comunes a muchas situaciones y las circunstancias distintivas que rodean su ocurrencia son el resultado de una mera casualidad. Este comportamiento tiene muchas implicaciones dentro de la gestión, y a menudo conduce a intervenciones ad hoc que simplemente aumentan el nivel de variación y la frecuencia de resultados indeseables.

Deming y Shewhart defendieron el gráfico de control como un medio para gestionar un proceso de negocio de una manera económicamente eficiente.

Importancia para las estadísticas

Deming y Shewhart

Dentro del marco de probabilidad de frecuencia, no existe ningún proceso mediante el cual se pueda asignar una probabilidad a la ocurrencia futura de una causa especial. Uno podría preguntarse ingenuamente si el enfoque bayesiano permite especificar tal probabilidad. La existencia de variación por causas especiales llevó a Keynes y Deming a interesarse por la probabilidad bayesiana, pero de su trabajo no surgió ninguna síntesis formal. La mayoría de los estadísticos de la escuela Shewhart-Deming adoptan la opinión de que las causas especiales no están incorporadas ni en la experiencia ni en el pensamiento actual (por eso son una sorpresa; su probabilidad previa ha sido ignorada; de hecho, se les ha asignado el valor). cero), de modo que cualquier probabilidad subjetiva está condenada a estar irremediablemente mal calibrada en la práctica.

De la cita anterior de Leibniz se desprende inmediatamente que existen implicaciones para el muestreo. Deming observó que en cualquier actividad de pronóstico, la población es la de eventos futuros, mientras que el marco muestral es, inevitablemente, algún subconjunto de eventos históricos. Deming sostuvo que la naturaleza disjunta entre población y marco muestral era inherentemente problemática una vez que se admitía la existencia de variación por causas especiales, rechazando el uso general de la probabilidad y la estadística convencional en tales casos. situaciones. Articuló la dificultad como la distinción entre estudios estadísticos analíticos y enumerativos.

Shewhart argumentó que, como los procesos sujetos a variación por causa especial eran inherentemente impredecibles, las técnicas habituales de probabilidad no podían usarse para separar la variación por causa especial de la variación por causa común. Desarrolló el gráfico de control como heurística estadística para distinguir los dos tipos de variación. Tanto Deming como Shewhart defendieron el gráfico de control como medio para evaluar el estado de control estadístico de un proceso y como base para la previsión.

Keynes

Keynes identificó tres dominios de probabilidad:

• probabilidad de frecuencia;
• probabilidad subjetiva o bayesiana; y
• eventos fuera de la posibilidad de cualquier descripción en términos de probabilidad (causas especiales)

y buscó basar una teoría de probabilidad en ello.

Fallo de modo común en ingeniería

Fallo de modo común tiene un significado más específico en ingeniería. Se refiere a eventos que no son estadísticamente independientes. Las fallas en múltiples partes de un sistema pueden ser causadas por una sola falla, particularmente fallas aleatorias debido a condiciones ambientales o envejecimiento. Un ejemplo es cuando todas las bombas de un sistema de rociadores contra incendios están ubicadas en una habitación. Si la habitación se calienta demasiado para que funcionen las bombas, todas fallarán esencialmente al mismo tiempo, por una causa (el calor de la habitación). Otro ejemplo es un sistema electrónico en el que una falla en una fuente de alimentación inyecta ruido en una línea de suministro, provocando fallas en múltiples subsistemas.

Esto es particularmente importante en sistemas críticos para la seguridad que utilizan múltiples canales redundantes. Si la probabilidad de falla en un subsistema es p, entonces se esperaría que un sistema de N canales tuviera una probabilidad de falla de p ^N. Sin embargo, en la práctica, la probabilidad de fracaso es mucho mayor porque no son estadísticamente independientes; por ejemplo, la radiación ionizante o la interferencia electromagnética (EMI) pueden afectar a todos los canales.

El principio de redundancia establece que, cuando los eventos de falla de un componente son estadísticamente independientes, las probabilidades de que ocurran conjuntamente se multiplican. Así, por ejemplo, si la probabilidad de fallo de un componente de un sistema es de uno entre mil por año, la probabilidad de fallo conjunto de dos de ellos es de uno entre un millón por año, siempre que los dos eventos sean estadísticamente independientes.. Este principio favorece la estrategia de la redundancia de componentes. Un lugar donde se implementa esta estrategia es en RAID 1, donde dos discos duros almacenan los datos de una computadora de forma redundante.

Pero aun así puede haber muchos modos comunes: considere un RAID1 donde se compran dos discos en línea y se instalan en una computadora, puede haber muchos modos comunes:

• Es probable que los discos sean del mismo fabricante y del mismo modelo, por lo que comparten los mismos defectos de diseño.
• Es probable que los discos tengan números de serie similares, por lo que pueden compartir cualquier defecto de fabricación que afecte la producción del mismo lote.
• Es probable que los discos hayan sido enviados al mismo tiempo, por lo que es probable que hayan sufrido los mismos daños en el transporte.
• Como se instala ambos discos se adjuntan a la misma fuente de alimentación, haciéndolos vulnerables a los mismos problemas de suministro de energía.
• Como instalado ambos discos están en el mismo caso, haciéndolos vulnerables a los mismos eventos de sobrecalentamiento.
• Se adjuntarán a la misma tarjeta o placa madre, y serán impulsados por el mismo software, que puede tener los mismos errores.
• Debido a la naturaleza misma de RAID1, ambos discos serán sometidos a la misma carga de trabajo y patrones de acceso muy similares, destacandolos de la misma manera.

Además, si los eventos de falla de dos componentes son estadísticamente dependientes al máximo, la probabilidad de falla conjunta de ambos es idéntica a la probabilidad de falla de ellos individualmente. En tal caso, se anulan las ventajas de la redundancia. Las estrategias para evitar fallas de modo común incluyen mantener los componentes redundantes físicamente aislados.

Un excelente ejemplo de redundancia con aislamiento es una planta de energía nuclear. El nuevo ABWR tiene tres divisiones de sistemas de enfriamiento de emergencia del núcleo, cada una con sus propios generadores y bombas y cada una aislada de las demás. El nuevo Reactor Presurizado Europeo cuenta con dos edificios de contención, uno dentro del otro. Sin embargo, incluso en este caso es posible que se produzca un fallo de modo común (por ejemplo, en la central nuclear de Fukushima Daiichi, el terremoto de Tōhoku cortó la red eléctrica y luego los trece generadores diésel de respaldo quedaron todos simultáneamente desactivados por el posterior tsunami que inundó los sótanos de las salas de turbinas).