El promedio de cualquier conjunto de mediciones es más preciso, pero no más preciso , cuantas más mediciones tome. En términos generales, usted mejora su precisión pero no su precisión en un factor del 44% por cada vez que duplica el tamaño de su muestra. Si todo lo que quiere hacer es hacer que su “imagen” sea menos borrosa, entrene su “telescopio” en la muestra por más tiempo.
Pero si le preocupa que su ‘telescopio’ le esté diciendo mentiras, o que no le esté contando toda la historia, necesita mejorar el diseño de su experimento.
Hay un campo completo para esto, llamado Diseño de Experimento (DoE), que puede involucrarse matemáticamente. Diseño de experimentos – Wikipedia
Piense en una gráfica, con los ejes x e y (y así sucesivamente …) como valores potenciales que sus variables experimentales pueden tomar. Cada punto en esa gráfica es una medida potencial. Es posible que desee ingenuamente mantener todo menos un eje, y hacer su experimento allí, pero en la gran mayoría de los casos eso es un desperdicio. En su lugar, lo que hace es proporcionar diferentes combinaciones de estímulos diseñados para trazar un volumen tan grande (área, si solo hay dos ejes) en esa gráfica, con la menor cantidad de puntos posible. Es como esos rompecabezas de lógica donde tienes una caja con una docena de interruptores en el exterior y estás tratando de averiguar qué combinación de interruptores enciende la luz dentro de la caja.
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Luego, cuando está seguro de saber qué factores afectan realmente el resultado que está tratando de optimizar, mida solo esos: nuevamente, cambiar dos o tres factores a la vez es más eficiente que cambiar uno por uno, pero esto También está buscando valores intermedios, que le indicarán si el resultado cambia de forma no lineal con uno o más factores, ya sea que haya un pico o un canal o un punto de silla o algo dentro del área que está investigando.
Elegir qué conjuntos de factores son más eficientes es un trabajo para una computadora, ya que, francamente, es el primer grupo de análisis de datos.