(no contexto do design of experiments e método Taguchi)
No contexto do Design of Experiments (DoE) e de experimentos científicos em geral, o termo ruído refere-se a variações ou influências não controladas e não desejadas que podem afetar os resultados de um experimento. Essas variações podem ser causadas por fatores externos, imprecisões instrumentais, flutuações ambientais ou outras fontes de incerteza que não estão sendo estudadas diretamente.
O ruído é considerado um fator de interferência, pois pode obscurecer ou mascarar os efeitos reais das variáveis independentes sobre as variáveis dependentes. Portanto, os experimentadores que conduzem estudos científicos e experimentos buscam minimizar o ruído para que os resultados sejam mais confiáveis e precisos. Isso é frequentemente feito através de técnicas de controle experimental, design cuidadoso e análise estatística.
O objetivo de reduzir o ruído é isolar e compreender as relações genuínas entre as variáveis independentes e dependentes, a fim de obter insights mais confiáveis sobre os processos ou fenômenos em estudo. Em essência, o ruído representa a incerteza e a variabilidade não desejada que podem afetar a validade e a interpretação dos resultados experimentais.
O DoE emprega técnicas estatísticas para modelar as relações entre as variáveis independentes e dependentes, levando em consideração a variação observada nos resultados. Os modelos estatísticos podem incluir termos que representam os efeitos das variáveis independentes, bem como termos que capturam o impacto do ruído ou outras fontes de variação não controlada. Isso permite que os experimentadores avaliem a significância estatística das influências das variáveis independentes e também identifiquem se a variação observada nos resultados pode ser atribuída a ruídos.
Em essência, a análise estatística no DoE permite quantificar a contribuição das variáveis independentes e determinar se a variação adicional nos resultados é explicada ou não pelo ruído. Isso ajuda os pesquisadores a fazer conclusões mais informadas sobre a influência das variáveis independentes nas variáveis dependentes, mesmo quando os ruídos não podem ser totalmente controlados.
Portanto, o DoE oferece uma abordagem robusta para lidar com situações em que a influência do ruído é uma preocupação, permitindo que os experimentadores avaliem a importância relativa das variáveis independentes e a incerteza introduzida pelo ruído nos resultados finais.
Exemplo:
Este exemplo não foi retirado das fontes citadas e serve para ilustrar definições de “variável dependente“, “níveis de uma variável dependente”, “variável independente“ e “ruídos”, em um experimento ficticio sobre a relação da intensidade da luz no crescimento de diferentes grupos de plantas:
- Variável independente: intensidade da luz;
- Níveis da variável independente: “forte”, “moderada” e “fraca”;
- Variável dependente: altura das plantas;
- Ruídos.
Neste estudo do crescimento das plantas em relação à intensidade da luz, um exemplo de ruído poderia ser a variação natural das condições ambientais, como mudanças sutis na temperatura, umidade ou presença de vento.
Suponha que, durante o experimento, as plantas expostas à intensidade de luz fraca também estejam localizadas em uma área mais exposta a correntes de ar, resultando em uma leve diferença de temperatura em comparação com as plantas dos outros grupos de tratamento. Essa variação na temperatura poderia influenciar ligeiramente o crescimento das plantas, independentemente da intensidade da luz.
Esse é um exemplo de ruído, pois a variação na temperatura é uma fonte de influência não controlada e não desejada que pode afetar os resultados do experimento. Os experimentadores podem minimizar a influência desse tipo de ruído através do uso de condições controladas de cultivo e monitoramento cuidadoso das variáveis ambientais, mas é importante reconhecer que fatores como esses podem introduzir alguma incerteza nos resultados finais. Portanto, ao analisar os resultados, os pesquisadores devem estar atentos a possíveis ruídos que possam afetar as conclusões do estudo.
Uma alternativa seria avaliar estatisticamente qual a influência do ruído, como explicado acima na definição.
Lembrando que esse exemplo é baseado em princípios gerais de design experimental, e as especificidades podem variar dependendo do contexto e do campo de estudo.
No design of experiments (DoE), podemos ter mais variáveis independentes, e essa técnica serve para definir quais variáveis com quais níveis devem fazer parte do experimento (leia mais da definição de design of experiments).
Fontes:
Nós selecionamos as referências listadas a seguir e solicitamos que o chat GPT 3.5 propusesse uma versão inicial resumida sobre a definição para este verbete. Essa versão foi melhorada por meio de “debates” com o chat GPT, contribuições de autores da flexM4i, consulta e revisão por especialistas.
https://en.wikipedia.org/wiki/Design_of_experiments
https://en.wikipedia.org/wiki/Dependent_and_independent_variables
https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/5077717/mod_resource/content/0/3.DOE2018.pdf
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