BOCM

MIÉRCOLES 14 DE DICIEMBRE DE 2022

B.O.C.M. Núm. 297

El parámetro estudiado es la proporción de propios detectados al realizar los
controles de cada material; sería la proporción que representan los materiales
admitidos en las ETMR con respecto al total de material recuperado en una planta de
selección, expresada en tanto por uno. Ésta es la variable elegida para controlar cómo
se ajusta a especificaciones el material recuperado en una planta de selección.
Este procedimiento da como resultado la información del número de análisis a llevar
a cabo a lo largo de un año para conocer la calidad de la selección de los materiales
en cada planta.
La metodología de control de calidad anual sigue un procedimiento por variables, que
se basa directamente en la variable proporción de propios observada en cada control.
Para estimar la proporción de propios presentes en la recuperación de cada material
a lo largo del año, es preciso conocer primero a qué modelo de distribución se
adaptan los resultados.
Ajuste a la distribución que siguen los resultados. Distribución beta
La variable proporción de propios presenta ciertas peculiaridades que la alejan del
modelo normal de distribución.
En concreto, es una variable que toma valores entre cero y uno, pero cabe esperar
que si la variable se mueve en valores próximos a alguno de los extremos, cero o uno,
su variabilidad sea menor, pues sus desviaciones respecto de la media están acotadas
por ese límite natural. Además, esa acotación suele producir un efecto de asimetría
en la distribución, asimetría ausente por completo bajo el modelo normal.
Cuando la proporción objeto de estudio está alejada de los extremos, cero y uno, los
fenómenos pueden no ser muy graves, pero en este caso la proporción de residuos
propios está, y de hecho debe estar, muy próxima a uno, por lo que resulta previsible
una desviación grande respecto del modelo normal.
Como consecuencia del mal ajuste del modelo de distribución normal, se ha buscado
un modelo que se adaptara mejor a esta situación, optando por el modelo de
distribución beta, pues está especialmente concebido para datos entre cero y uno, y
en concreto para proporciones.
Este modelo de distribución se ha parametrizado mediante la media, que sería el
parámetro p (proporción de propios), y un parámetro lambda, que hace las veces de
variabilidad (en sentido inverso, cuanto mayor es lambda, menor es la variabilidad).
Determinación del número de muestras
La metodología permite calcular el número mínimo de controles por planta y
material, en función de las salidas del proceso de dicho material, del error
establecido, del parámetro lambda propio del material y sobre todo, en función de la
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