Análisis estadistico multivariado como herramienta Estratégica para el Control de procesos de calidad en la industria agroalimentaria

• Zuluaga Dominguez, Carlos Mario ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Abierta y a Distancia

     Universidad Nacional Abierta y a Distancia

     Colombia

     
• Localización: Publicaciones e Investigación, ISSN-e 2539-4088, ISSN 1900-6608, Nº. 5, 2011
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Multivariate Statistical Analysis: a Strategic Tool for Quality and Processes Control in Food Industry
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    El uso de técnicas de estadística multivariada para el control de procesos y calidad en la industria agroalimentaria ha venido en crecimiento significativo desde la mitad de los años setenta, como una consecuencia de la revolución informática que facilitó el análisis de matrices de datos de gran tamaño. A diferencia de los métodos univariados de exploración de datos, la estadística multivariada utiliza  como gran pilar el análisis de información descrita por tres o más variables que pueden ser estudiadas simultáneamente y comprendidas de una manera rápida, eficiente y sencilla. Debido al extraordinario avance en las máquinas informáticas, hoy es posible aplicar estas metodologías para resolver problemas extremadamente complejos. Este artículo presenta las técnicas de estadística multivariada más reconocidas, así como la compilación de algunos trabajos que sirven como demostración de su aplicabilidad en el campo de los alimentos.

  • English

    The use of multivariate statistical techniques for quality and process control in the food industry has been growing significantly since the mid-seventies, as a result of the informatics revolution which facilitated the analysis of large data sets. Unlike univariate methods of data exploration, multivariate statistics uses as a major pillar the analysis of information described by three or more variables that can be simultaneously studied and understood in a fast, efficient and easy way. Thanks to the extraordinary advance in computing machines, it is now possible to apply these methodologies to solve extremely complex problems. This article presents the most recognized multivariate statistical techniques, as well as the compilation of some papers that serve as a demonstration of its applicability in the field of foods.