Causa común y causa especial (estadísticas)

Las causas comunes y especiales son los dos orígenes distintos de la variación en un proceso, según la definición estadística de Walter A. Shewhart y W. Edwards Deming . En resumen, las "causas comunes", también llamadas patrones naturales , son la variación habitual, histórica y cuantificable de un sistema, mientras que las "causas especiales" son variaciones inusuales, no observadas previamente y no cuantificables.

Esta distinción es fundamental en la filosofía de la estadística y la filosofía de la probabilidad , y el tratamiento diferente de estos temas constituye un problema clásico de las interpretaciones de la probabilidad , reconocido y discutido ya en 1703 por Gottfried Leibniz ; a lo largo de los años se han utilizado diversas denominaciones alternativas. Esta distinción ha sido particularmente importante en el pensamiento de los economistas Frank Knight , John Maynard Keynes y GLS Shackle .

En 1703, Jacob Bernoulli escribió a Gottfried Leibniz para hablar sobre su interés común en aplicar las matemáticas y la probabilidad a los juegos de azar. Bernoulli especuló sobre si sería posible recopilar datos de mortalidad de las lápidas y, de ese modo, calcular, según la práctica existente, la probabilidad de que un hombre de 20 años sobreviviera a uno de 60. Leibniz respondió que dudaba que esto fuera posible.

La naturaleza ha establecido patrones que se originan en la recurrencia de eventos, pero solo en la mayoría de los casos. Nuevas enfermedades azotan a la humanidad, de modo que, por muchos experimentos que se realicen con cadáveres, no se ha impuesto un límite a la naturaleza de los eventos para que no puedan variar en el futuro.

Esto resume la idea central de que cierta variación es predecible, al menos aproximadamente en frecuencia. Esta variación de causa común es evidente a partir de la experiencia previa. Sin embargo, los fenómenos nuevos, imprevistos, emergentes o previamente ignorados (por ejemplo, las "nuevas enfermedades") generan variaciones que se salen de la base de la experiencia histórica. Shewhart y Deming argumentaron que dicha variación de causa especial es fundamentalmente impredecible en cuanto a su frecuencia de aparición o su gravedad.

John Maynard Keynes enfatizó la importancia de la variación por causas especiales cuando escribió:

Por conocimiento «incierto»... no me refiero simplemente a distinguir lo que se sabe con certeza de lo que es solo probable. El juego de la ruleta no está sujeto, en este sentido, a la incertidumbre... El sentido en el que uso el término es aquel en el que la perspectiva de una guerra europea es incierta, o el precio del cobre y el tipo de interés dentro de veinte años, o la obsolescencia de un nuevo invento... Sobre estos asuntos no existe ninguna base científica sobre la cual formular probabilidad alguna. ¡Simplemente no lo sabemos!

Un fallo por causa especial es aquel que puede corregirse cambiando un componente o un proceso, mientras que un fallo por causa común equivale a ruido en el sistema y no se pueden tomar medidas específicas para prevenirlo.

Harry Alpert observó:

Se produce un motín en una prisión. Funcionarios y sociólogos elaboran un informe detallado sobre la prisión, con una explicación completa de por qué y cómo ocurrió allí, ignorando el hecho de que las causas eran comunes a la mayoría de las prisiones y que el motín podría haber ocurrido en cualquier lugar.

Alpert reconoce que existe la tentación de reaccionar ante un resultado extremo y considerarlo significativo, incluso cuando sus causas son comunes a muchas situaciones y las circunstancias particulares que rodean su ocurrencia son fruto del mero azar. Este comportamiento tiene numerosas implicaciones en la gestión, a menudo dando lugar a intervenciones improvisadas que simplemente aumentan la variabilidad y la frecuencia de los resultados indeseables.

Tanto Deming como Shewhart defendieron el uso del diagrama de control como un medio para gestionar un proceso empresarial de forma económicamente eficiente.

El fallo de modo común tiene un significado más específico en ingeniería. Se refiere a eventos que no son estadísticamente independientes . Los fallos en múltiples partes de un sistema pueden ser causados ​​por una sola falla, particularmente fallas aleatorias debidas a condiciones ambientales o envejecimiento. Un ejemplo es cuando todas las bombas de un sistema de rociadores contra incendios están ubicadas en una habitación. Si la habitación se calienta demasiado para que las bombas funcionen, todas fallarán prácticamente al mismo tiempo, por una sola causa (el calor en la habitación). ^{[ 6 ]} Otro ejemplo es un sistema electrónico donde una falla en una fuente de alimentación inyecta ruido en una línea de suministro, causando fallas en múltiples subsistemas.

Esto es particularmente importante en sistemas críticos para la seguridad que utilizan múltiples canales redundantes . Si la probabilidad de fallo en un subsistema es p , entonces se esperaría que un sistema de N canales tuviera una probabilidad de fallo de p ^N. Sin embargo, en la práctica, la probabilidad de fallo es mucho mayor porque no son estadísticamente independientes; por ejemplo, ^la radiación ionizante o la interferencia electromagnética (EMI) pueden afectar a todos los canales. ^{[ 7 ]}

El principio de redundancia establece que, cuando los eventos de falla de un componente son estadísticamente independientes, las probabilidades de que ocurran simultáneamente se multiplican. ^{[ 8 ]} Así, por ejemplo, si la probabilidad de falla de un componente de un sistema es de una entre mil por año, la probabilidad de que fallen simultáneamente dos de ellos es de una entre un millón por año, siempre que ambos eventos sean estadísticamente independientes. Este principio favorece la estrategia de redundancia de componentes. Un ejemplo de esta estrategia es RAID 1 , donde dos discos duros almacenan los datos de una computadora de forma redundante.

Pero aun así, un sistema puede tener muchos modos de fallo comunes. Por ejemplo, consideremos los modos de fallo comunes de un RAID1 en el que se compran dos discos en una tienda en línea y se instalan en un ordenador:

• Es probable que los discos sean del mismo fabricante y del mismo modelo, por lo que comparten los mismos defectos de diseño.
• Es probable que los discos tengan números de serie similares, por lo que podrían compartir cualquier defecto de fabricación que afecte a la producción del mismo lote.
• Es probable que los discos se hayan enviado al mismo tiempo, por lo que es probable que hayan sufrido los mismos daños durante el transporte.
• Tal como están instalados, ambos discos están conectados a la misma fuente de alimentación, lo que los hace vulnerables a los mismos problemas de alimentación.
• Dado que ambos discos están instalados en la misma carcasa, son vulnerables a los mismos episodios de sobrecalentamiento.
• Ambos estarán conectados a la misma tarjeta o placa base y funcionarán con el mismo software, que puede tener los mismos errores.
• Debido a la propia naturaleza de RAID1, ambos discos estarán sometidos a la misma carga de trabajo y a patrones de acceso muy similares, lo que los someterá a la misma presión.

Además, si los eventos de falla de dos componentes son estadísticamente dependientes al máximo, la probabilidad de falla conjunta de ambos es idéntica a la probabilidad de falla de cada uno por separado. En tal caso, las ventajas de la redundancia se anulan. Las estrategias para evitar fallas de modo común incluyen mantener los componentes redundantes físicamente aislados.

Un ejemplo clave de redundancia con aislamiento es una central nuclear . ^{[ 9 ] [ 10 ]} El nuevo ABWR tiene tres divisiones de sistemas de refrigeración de emergencia del núcleo , cada una con sus propios generadores y bombas y cada una aislada de las demás. El nuevo reactor europeo presurizado tiene dos edificios de contención , uno dentro del otro. Sin embargo, incluso aquí es posible que ocurra una falla de modo común (por ejemplo, en la central nuclear de Fukushima Daiichi , el suministro eléctrico principal se interrumpió por el terremoto de Tōhoku , y luego los trece generadores diésel de respaldo quedaron inhabilitados simultáneamente por el posterior tsunami que inundó los sótanos de las salas de turbinas).

• Acciones correctivas y preventivas (CAPA)
• Seguridad nuclear
• Evaluación de riesgos probabilísticos
• control estadístico de procesos
• Hay incógnitas desconocidas

• Deming, WE (1975) Sobre la probabilidad como base para la acción, The American Statistician , 29(4), pp.  146–152
• Deming, WE (1982) Salir de la crisis: calidad, productividad y posición competitiva ISBN 0-521-30553-5
• Keynes, JM (1936) La teoría general del empleo, el interés y el dinero ISBN 1-57392-139-4
• Keynes, JM (1921) ^{[ 5 ]}
• Knight, FH (1921) Riesgo, incertidumbre y beneficio ISBN 1-58798-126-2
• Shackle, GLS (1972) Epistemología y economía: Una crítica de las doctrinas económicas ISBN 1-56000-558-0
• Shewhart, WA (1931) Control económico de la calidad del producto manufacturado ISBN 0-87389-076-0
• Shewhart, WA (1939) Método estadístico desde el punto de vista del control de calidad ISBN 0-486-65232-7
• Wheeler, DJ y Chambers, DS (1992) Comprensión del control estadístico de procesos ISBN 0-945320-13-2