| Revue: | Ingeniería. investigación y tecnología |
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| Número de sistema: | 000537941 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Autores: | Rincón Martínez, Julio César1 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería Arquitectura y Diseño, México |
| Año: | 2023 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | Por lo general, las investigaciones que atienden el fenómeno del confort térmico humano basadas en el enfoque adaptativo, difunden sus hallazgos detallando con suficiente precisión la metodología utilizada y los resultados obtenidos; sin embargo, es limitada la explicación que permite enterar sobre los métodos y los criterios empleados en el procesamiento estadístico de datos que permitió llegar a los resultados referidos. Los métodos estadísticos comúnmente utilizados para interpretar y entender el fenómeno del confort térmico son de tipo univariable y, por lo regular, se basan en la regresión lineal para predecir el comportamiento de una variable a partir de la variación de otra; entre otros, se pueden identificar el método de la regresión lineal simple y el método de Medias por Intervalos de Sensación Térmica, aunque también es posible encontrar estudios que se basan en el método sugerido en la ANSI/ASHRAE 55. Con lo anterior, en este documento se describe un procedimiento que permite procesar estadísticamente los datos a partir de tres etapas: Captura de la base de datos, preparación de la base de datos y correlación de los datos. En cada caso se ofrece precisión de los pasos a seguir y, en algunos, diferentes alternativas estadísticas que permiten ofrecer certidumbre en la búsqueda de los resultados. A partir de diferentes estudios especializados en confort térmico es posible identificar que el método de Medias por Intervalos de Sensación Térmica ofrece resultados con mayor consistencia y causalidad respecto a la sensación térmica percibida y su correspondencia fenomenológica con el monitoreo de las condiciones ambientales de estudio. Adicionalmente, como complemento a este documento, se comparte una hoja de cálculo que presenta los métodos que en él se describen. |
| Resumen en inglés | Existing research literature on adaptive thermal comfort studies shows the methodology used and results obtained; however, the information for data analysis is reduced. Methods commonly used to interpret and understand the thermal comfort phenomenon are univariate type and, usually, use the linear regression to predict the behavior of one variable from the variation of other; among others, Simple Linear Regression method and Averages by Thermal Sensation Interval method can be identified, although it is also possible to find studies based on the ANSI/ASHRAE 55 method or on machine-learning algorithms. This document describes a procedure that allows three-stages data to be statistically processed: Database capture, Database preparation, and Data Correlation. In each case, the steps to be followed are specified and different statistical alternatives are indicated to achieve certainty in the results. From different studies specialized in thermal comfort, it is possible to identify that the Averages by Thermal Sensation Interval method offers results with greater consistency and causality regarding the perceived thermal sensation and its phenomenological correspondence with the monitoring of the environmental conditions. As a complementary resource, a personalized spreadsheet whit the three methods described in this paper is including. |
| Palabras clave: | Confort térmico adaptativo, Regresión lineal simple, Medias por intervalos de sensación térmica, ANSI/ASHRAE 55, Procesamiento de datos, Correlación de datos |
| Keyword: | Adaptive thermal comfort, ASHRAE Standard, Averages by Thermal Sensation Interval, Data analysis, Linear regression, Statistical methods |
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