Nuevo partner Tests & Trials

Nuevo partner Tests & Trials

feb´21 0 comentarios

Máxima Consultoría integra a Tests & Trials en su proyecto de asesoría estadística para empresas e instituciones.

El nuevo partner Tests & Trials aportará una experiencia de más de dos décadas en el diseño experimental y la asesoría estadística en el sector agroalimentario.

Objetivo 2021: crecimiento y especialización
Si nos sigues ya sabrás que hace tiempo que MÁXIMA FORMACIÓN alumbró un nuevo proyecto, MÁXIMA CONSULTORÍA, la asesoría especializada en gestión de proyectos de análisis de datos para empresas e instituciones.

En MÁXIMA CONSULTORÍA, ponemos la Estadística y la Ciencia de Datos con rigor científico al servicio de los negocios para extraer el máximo conocimiento de la información generada por su actividad.

La demanda de nuestros servicios creció durante el año 2020, por ello el reto para el 2021 era ampliar y especializar nuestro catálogo. Así que comenzamos el año con una buena noticia.

Te presentamos a TEST & TRIALS, el nuevo partner que se ha integrado en nuestro proyecto, con una larga trayectoria en el diseño experimental aplicado a la producción animal. Su lema: Exactitud y precisión.

Esta colaboración permitirá a MÁXIMA CONSULTORÍA ofrecer nuevas soluciones a los clientes del sector agroalimentario para:

  • Diseñar y gestionar proyectos de investigación y estudios estadísticos centrados en productos farmacéuticos, inmunológicos y nutricionales para animales, con la:
    • Implementación de técnicas como SPC (Statistical Process Control), Seis Sigma, Lean Management y la mejora continua de procesos.
    • Garantía de BPC (Buenas Prácticas Clínicas) y los estándares de calidad ISO 9001:2015.

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Amplia información sobre los nuevos servicios de asesoría estadística de MÁXIMA CONSULTORÍA para el sector agroalimentario.

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0 comentarios

  • Excelente explicación, gracias

    Responder

    MARIA URBELINA 7 de julio de 2020, 20:38

  • Agradezco mucho esta explicación.
    Está muy clara.

    Responder

    Luz 8 de julio de 2020, 19:18

  • Excelente. Gracias

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    JOHN ROBERT MARIN B. 9 de julio de 2020, 00:49

  • El artículo creo,si lo leí bien, no explica que no debe confundirse la relación de dos variables cuando son independientes (sentido común) que si puede medirse la correlación y dos variables que una es independiente y la otra dependiente, donde debe medirse el coeficiente de determinación (r cuadrado). Son dos conceptos muy distintos

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    Alfredo Coniglio 24 de julio de 2020, 02:02

    • Hola Alfredo. Puedes calcular la correlación (r) entre dos variables cualesquiera. El coeficiente de determinación (R2) se presenta en el contexto de la regresión, y es la proporción de la varianza total de una variable que es explicada por la regresión. Si estás utilizando un modelo de regresión lineal simple el coeficiente de determinación R2 equivaldría al coeficiente de correlación r elevado al cuadrado. El concepto de variable independiente y dependiente tiene sentido en el contexto de la regresión, ya que la variable dependiente es el evento que se espera que cambie cuando se manipula la variable independiente (manipulada por un experimentador).
      Saludos y gracias por participar!

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      Rosana Ferrero 31 de julio de 2020, 10:00

  • Todavia no entiendo bien alguien me puede explica el coeficiente correlacion entre estress y presion alta es .73. Como se interpreta en palabras esta relacion entre estas dos variables. Gracias si alquien me ayuda

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    Anaili 4 de octubre de 2020, 23:57

    • Hola Anaili,
      los coeficientes de correlación miden el grado de asociación (lineal para el coeficiente de Pearson) entre dos variables. Toma un valor entre -1 (correlación negativa perfecta) a 1 (correlación positiva perfecta), y donde el 0 indica ausencia de correlación. (Esto siempre y cuando no tengas datos atípicos o relaciones no lineales que estén perturbando el resultado). Por lo tanto, si tienes una correlación de 0.73 puedes decir que es una correlación positiva (al aumentar la presión aumenta el estrés) y alta (es un valor cercano al límite 1).
      Saludos

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      Rosana Ferrero 7 de octubre de 2020, 09:44

  • Muy buen artículo, gracias por compartirlo pero me quedé picado queriendo aprender más de la correlación ¿Dónde puedo encontrar el siguiente post?

    «En el siguiente post «Cómo evaluar si la correlación es significativa: pruebas de hipótesis para la correlación» aprenderemos a evaluar la significación de la correlación mediante pruebas de hipótesis, ¡te espero!»

    Les agradecería mucho que nos envíen el link de ese nuevo post…

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    Pedro 26 de octubre de 2020, 01:31

  • Es un buen artículo pero… aún sigo sin enternder, ¿que son las variables correlacionadas?
    ¿Que tipo de proporcionalidad se puede presentar entre dos variables?
    ¿Como se saca el valor constante de la proporcionalidad?

    Si me pueden hacer el favor de ayudarme
    Gracias

    Responder

    Hanne carreño 13 de noviembre de 2020, 17:49

    • Hola Hanne,
      se dice que dos variables están correlacionadas cuando existe una asociación entre ellas. Si en particular hablas de correlación lineal, implica que la asociación o relación entre las variables es de tipo lineal. Lineal significa que la relación es proporcional, a un mismo aumento de la variable «x» aumenta una misma cantidad en «y», y esa proporción te la da la pendiente de la recta que mejor se ajusta a la nube de puntos. Si la asociación no fuera lineal, no sería proporcional.
      Saludos

      Responder

      Rosana Ferrero 19 de noviembre de 2020, 12:31

  • impecable la explicación.
    Muchas Gracias

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    Claudia 27 de noviembre de 2020, 20:59

  • SE ENTENDIO LA EXPLICACION, GRACIAS

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    PAULO VICENTE 1 de abril de 2021, 03:07

  • podrían darme un ejemplo de ¿Cómo aplicar la correlación estadística en un investigación?

    Responder

    MONSE SOLIS 10 de abril de 2021, 20:06

  • Necesito que me ayuden con esta p erre pregunta por favor ¿Cuándo se deben de aplicar las medidas de correlación?

    Responder

    Alexis López 17 de mayo de 2021, 18:45

    • Hola Alexis, la medida de correlación la calculamos para obtener una medida de asociación entre variables cuantitativas. Por ejemplo, si quieres evaluar la asociación entre lo que gastas en publicidad y el número de productos que vendes puedes utilizar la correlación de Pearson (o la de Spearman según el caso) y obtendrás un valor entre -1 y 1. Cuánto más cercana a 0 más débil la relación y cuánto más cercano a los límites -1 o 1 más fuerte. No obstante, Y ESTO ES MUY IMPROTANTE, grafica siempre los datos para evitar malos entendidos.
      Saludos

      Responder

      Rosana Ferrero 18 de mayo de 2021, 17:31

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