Uso de técnicas robustas en ensayos de aptitud: lo esencial

Este artículo sostiene, con una postura deliberadamente prudente, que en ensayos de aptitud (EA) las técnicas robustas no son accesorias sino requisito de buena práctica para preservar la equidad estadística. Con base en ISO 13528:2022, Anexo C, se detallan métodos que limitan la influencia de valores atípicos y estabilizan el valor de consenso y la dispersión: el Algoritmo A (tipo Huber), la Mediana+MAD como pauta operativa cuando el tamaño muestral es reducido (sin constituir obligación normativa) y los estimadores Qₙ/Sₙ de Rousseeuw–Croux. Se muestra cómo, frente a datos extremos, los indicadores de desempeño (p. ej., z, z′, ζ) resultan más informativos si la dispersión es robusta. La lectura se alinea con ISO/IEC 17043:2023 (§7.2.2.3-h) en el tratamiento coherente de atípicos. Concluimos que aplicar métodos robustos por defecto es la decisión más conservadora y técnicamente sólida para emitir juicios de desempeño justos y trazables. Versión completa y PDF para descarga: CLIC AQUI