Herramientas administrativas y estadisticas (página 2)

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Ventajas:• Supone un método que proporciona datos fáciles de comprender y que son obtenidos mediante un proceso simple y eficiente que puede ser aplicado a cualquier área de la organización. • Las Hojas de Verificación reflejan rápidamente las tendencias y patrones subyacentes en los datos. Utilidades. • En la mejora de la Calidad, se utiliza tanto en el estudio de los síntomas de un problema, como en la investigación de las causas o en la recogida y análisis de datos para probar alguna hipótesis. • También se usa como punto de partida para la elaboración de otras herramientas, como por ejemplo los Gráficos de Control.

La hoja de pareto es un ejemplo de una hoja de verificación.

Ejemplo:

En la siguiente tabla se tiene una hoja de verificación para radiografías defectuosas en la clínica médica:

HOJA DE VERIFICACIÓN PARA RADIOGRAFÍAS DEFECTUOSAS

Producto: radiografías defectuosas Empresa: Clínica Mérida

Fecha: 14-febrero-2012

Inspector: Gerardo Pérez

Defectuosa por:	Frecuencia:	Total:	Total %:	Total % Acumulado:
Movida	24	24	47.05%	47.05%
Rayada	6	6	11.77 %	58.82 %
Angulo	17	17	33.33%	92.15%
Otros	4	4	7.85%	100%
	Total:	51	100%

Lo que se hizo en este ejercicio se recolectaron los datos de las radiografías defectuosas de la clínica y se pusieran en una tabla en la cual se especifica las veces en que salió defectuosa dependiendo el error, Luego se saco el porcentaje tomando el numero de errores del q sacaras el porcentaje, se multiplica por 100 y dividiéndolo entre el numero total de radiografías erróneas.

http://www.elprisma.com/apuntes/curso.asp?id=8056

http://www.monografias.com/trabajos37/diagramas-generales/diagramas-generales.shtml#objet

1.6.2. DIAGRAMA DE PARETO

IntroducciónEl Diagrama de Pareto es una gráfica en donde se organizan diversas clasificaciones de datos por orden descendente, de izquierda a derecha por medio de barras sencillas después de haber reunido los datos para calificar las causas. De modo que se pueda asignar un orden de prioridades.

ImportanciaMediante el Diagrama de Pareto se pueden detectar los problemas que tienen más relevancia mediante la aplicación del principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales) que dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos graves. El Análisis de Pareto es una técnica que separa los "pocos vitales" de los "muchos triviales". Una gráfica de Pareto es utilizada para separar gráficamente los aspectos significativos de un problema desde los triviales de manera que un equipo sepa dónde dirigir sus esfuerzos para mejorar. Reducir los problemas más significativos (las barras más largas en una Gráfica Pareto) servirá más para una mejora general que reducir los más pequeños

Objetivo

Identificar visualmente en una sola revisión tales minorías de características vitales a las que es importante prestar atención y de esta manera utilizar todos los recursos necesarios para llevar a cabo una acción correctiva sin malgastar esfuerzos.

Aplicación

El diagrama de Pareto se utiliza Al identificar un producto o servicio para el análisis para mejorar la calidad. Cuando existe la necesidad de llamar la atención a los problema o causas de una forma sistemática. Al identificar oportunidades para mejorar Al analizar las diferentes agrupaciones de datos (ejemplo: por producto, por segmento, del mercado, área geográfica, etc.) Al buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones , al evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso (antes y después) cuando los datos puedan clasificarse en categorías y cuando el rango de cada categoría es importante

La forma aplicación es la siguiente:

Se seleccionan categorías lógicas para el tópico de análisis identificado (incluir el periodo de tiempo). Se reúnen datos. La utilización de un check List puede ser de mucha ayuda en este paso.
Ordenar los datos de la mayor categoría a la menor.
Totalizar los datos para todas las categorías
Calcular el porcentaje del total que cada categoría representa
Trazar los ejes horizontales (x) y verticales (y primario – y secundario)
Trazar la escala del eje vertical izquierdo para frecuencia (de 0 al total, según se calculó anteriormente)
De izquierda a derecha trazar las barras para cada categoría en orden descendente. Si existe una categoría "otros", debe ser colocada al final, sin importar su valor. Es decir, que no debe tenerse en cuenta al momento de ordenar de mayor a menor la frecuencia de las categorías.
Trazar la escala del eje vertical derecho para el porcentaje acumulativo, comenzando por el 0 y hasta el 100%
Trazar el gráfico lineal para el porcentaje acumulado, comenzando en la parte superior de la barra de la primera categoría (la más alta)
Dar un título al gráfico, agregar las fechas de cuando los datos fueron reunidos y citar la fuente de los datos.
Analizar la gráfica para determinar los "pocos vitales"

Ejemplo:

Con los datos del problema de la hoja de datos trazamos la grafica de pareto:

edu.red

En este problema se resuelve muy parecido al histograma en el cual tomamos los datos de la tabla en este caso el de las radiografías erróneas y se transfieren a una tabla parecida al del histograma solo que en esta muestra en el color azul la cantidad de errores que se tuvieron y con la roja la frecuencia acumulada de errores con respecto al total de las radiografías

1.6.3. DIAGRAMA DE CAUSA – EFECTO (ISHIKAWA)

IntroducciónUn diagrama de Causa-Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente conozca en profundidad el proceso con que trabaja, visualizando con claridad las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve también para guiar las discusiones, al exponer con claridad los orígenes de un problema de calidad. Y permite encontrar más rápidamente las causas asignables cuando el proceso se aparta de su funcionamiento habitual.Objetivo

Llevar la dirección de empres, asinteresado en mejorar el control de la calidad. También son idóneos para motivar el análisis y la discusión grupal, de manera que cada equipo de trabajo pueda ampliar su comprensión del problema, visualizar las razones, motivos o factores principales y secundarios, identificar posibles soluciones, tomar decisiones y, organizar planes de acción.

Importancia

El diagrama causa-efecto es una forma de organizar y representar las diferentes teorías propuestas sobre las causas de un problema. Se conoce también como diagrama de Ishikawa y se utiliza en las fases de Diagnóstico y Solución de la causa.

El diagrama causa-efecto nos permite, por tanto, lograr un conocimiento común de un problema complejo, sin ser nunca sustitutivo de los datos. Es importante ser conscientes de que los diagramas de causa-efecto presentan y organizan teorías. Sólo cuando estas teorías son contrastadas con datos podemos probar las causas de los fenómenos observables.

Cuando ocurre algún problema con la calidad del producto, debemos investigar para identificar las causas del mismo.

Aplicación:

Para hacer un Diagrama de Causa-Efecto seguimos estos pasos:

Decidimos cual va a ser la característica de calidad que vamos a analizar y trazamos una flecha gruesa que representa el proceso y a la derecha escribimos la característica de calidad:
Indicamos los factores causales más importantes y generales que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad, trazando flechas secundarias hacia la principal. Por ejemplo, Materias Primas, Equipos, Operarios, Método de Medición, etc.:
Incorporamos en cada rama factores más detallados que se puedan considerar causas de fluctuación
Se anota Materias Primas como una de las ramas principales.
Así seguimos ampliando el Diagrama de Causa-Efecto hasta que contenga todas las causas posibles de dispersión.
Finalmente verificamos que todos los factores que puedan causar dispersión hayan sido incorporados al diagrama. Las relaciones Causa-Efecto deben quedar claramente establecidas y en ese caso, el diagrama está terminado.

Ejemplo:

En una empresa de servicios, los encargados de las unidades de base se quejaban de Excesiva SOBRECARGA de trabajo, se obtuvieron las siguientes causas:

Falta de autonomía de las unidades de base para organizar el trabajo.

Personal:

* Falta de personal:

* Personal a veces incompetente.

* Falta de motivación del personal.

Problemas de organización:

* Excesivas carga académica.

* Comunicación errónea.

* Mala distribución de las tareas.

Problemas de información:

* Excesivos canales de información.

* Información no clasificada.

* Llega fuera de tiempo

Autonomía

*Falta de autonomía

edu.red

En este diagrama lo único que se hace es dividir los problemas en grupos como en la parte de arriba en el problema de organización que se divide en excesiva carga académica y mala asignación de tareas. Prácticamente como dice su nombre es la causa del problema y el efecto que causa

1.6.4. HISTOGRAMAIntroducciónUn histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma nos permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Esta herramienta se utiliza especialmente en la Comprobación de teorías y Pruebas de validez.

Importancia

El propósito del análisis de un histograma es, por un lado, identificar y clasificar la pauta de variación, y por otro desarrollar una explicación razonable y relevante de la pauta. La explicación debe basarse en los conocimientos generales y en la observación de las situaciones específicas y debe ser confirmada mediante un análisis adicional. Las pautas habituales de variación más comunes son la distribución en campana, con dos picos, plana, en peine, sesgada, truncada, con un pico aislado, o con un pico en el extremo.Objetivo

Definir las reglas básicas a seguir para la construcción e interpretación de los histogramas, resaltando las situaciones en que pueden o deben, ser utilizados.

Su utilización será beneficiosa para el desarrollo de los proyectos abordados por los equipos y grupos de mejora y por todos aquellos individuos u organismos que estén implicados en la mejora de calidad.

AplicaciónConstrucción de un histograma:

Determinar el rango de los datos: RANGO es igual al dato mayor menos el dato menor
Obtener en número de clases, existen varios criterios para determinar el número de clases ( o barras). Sin embargo ninguno de ellos es exacto. Algunos autores recomiendan de cinco a quince clases, dependiendo de como estén los datos y cuántos sean. Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe ser aproximadamente ala raíz cuadrada del número de datos, por ejemplo, la raíz cuadrada de 30 ( número de artículos) es mayor que cinco, por lo que se seleccionan seis clases.
Establecer la longitud de clase: es igual al rango entre el número de clases.
Construir los intervalos de clases: Los intervalos resultan de dividir el rango de los datos en relación al resultado del PASO 2 en intervalos iguales.
Graficar el histograma: se hace un gráfico de barras, las bases de las barras son los intervalos de clases y altura son la frecuencia de las clases.

Ejemplo:

En la siguiente tabla se anexan los datos del tiempo para hacer 100 cajas de galletas en determinados dias:

2	3	4	8
2	5	2	3
3	4	3	7
2	1	7	3
6	4	8	4
6	4	8	4
3	4	1	6

Intervalo	Numero de observaciones
1-2	6
3-4	13
5-6	4
7-8	5

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Este es el histograma antes mencionado en el que se toma la base de datos recolectados, se ponen en una tabla y se divide en intervalos como se muestra en la segunda tabla. Luego se elabora el diagrama por medio de la parte horizontal serian los intervalos y en el eje vertical el número de veces que ese intervalo se repitió

1.6.5 DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

Introducción

Un diagrama de dispersión se usa para estudiar la posible relación entre una variable y otra; también sirve para probar posibles relaciones de causa-efecto; en este sentido no puede probar que una variable causa a la otra, pero deja más claro cuándo una relación existe y la fuerza de esta relación.Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa).La relación entre dos tipos de datos puede ser:Una característica de calidad y un factor que inciden sobre ella.Dos características de calidad relacionadas, o bien dos factores relacionados con una sola característica.

Objetivo

Establecer la relación existente entre dos características de calidad.

Es de aplicación a todos aquellos estudios en los que es necesario analizar relaciones entre fenómenos o efectos y relaciones de causalidad.

Su utilización será beneficiosa para el desarrollo de los proyectos abordados por los Equipos y Grupos de Mejora y por todos aquellos individuos u organismos que estén implicados en la mejora de la calidad.

Importancia

Impacto visual

Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad de la existencia de correlación entre dos variables de un vistazo.

Comunicación

Simplifica el análisis de situaciones numéricas complejas

Guía en la investigación

El análisis de datos mediante esta herramienta proporciona mayor información que el simple análisis matemático de correlación, sugiriendo posibilidades y alternativas de estudio, basadas en la necesidad de conjugar datos y procesos en su utilización.

Aplicación

Pasos para llevarlo a cabo:

Elaborar una teoría admisible y relevante sobre la supuesta relación entre 2 variables. Esto es de gran importancia ya que nos permitirá obtener conclusiones sobre la existencia de una relación entre 2 variables y no sobre la naturaleza de dicha relación.
Obtener los pares de datos correspondientes a las 2 variables ya que estas son las bases de las conclusiones obtenidas.
Determinar los valores máximo y mínimo para cada una de las variables.
Decidir sobre que eje representara cada una de las variables
Trazar y rotular los ejes horizontal y vertical
Marcar sobre el diagrama los pares de datos
Rotular el grafico

Ejemplo:

Las notas de 12 alumnos de una clase en Matemáticas y Física son las siguientes:

Matemáticas		2	3	4	4	5	6	6	7	7	8	10	10
Física		1	3	2	4	4	4	6	4	6	7	9	10

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En este problema lo que se hizo fue tomar dos problemas y relacionarlos, Se recolectaron en este caso el numero de calificaciones de dos respectivas clases y se pusieron en una tabla demostrando la relación entre estas dos variables trazando una línea en la cual se intersecan los puntos de ambas perspectivas

1.6.6- ESTRATIFICACIÓN

Introducción

Es un método que permite hallar el origen de un problema estudiando por separado cada uno de los componentes de un conjunto. Es la aplicación a esta técnica del principio romano "divide y vencerás" y del principio de Management que dice: "Un gran problema no es nunca un problema único, sino la suma de varios pequeños problemas". A veces, al analizar separado las partes del problema, se observa que la causa u origen está en un problema pequeño.

Importancia

En la Estratificación se clasifican los datos tales como defectivos, causas, fenómenos, tipos de defectos (críticos, mayores, menores), en una serie de grupos con características similares con el propósito de comprender mejor la situación y encontrar la causa mayor mas fácilmente, y así analizarla y confirmar su efecto sobre las características de calidad a mejorar o problema a resolver.Objetivos

Asesoría del estudio técnico de Estratificación urbana, rural y Centros Poblados, prestando asistencia técnica en las labores de adopción y notificación de resultados, y en el proceso de actualización del estudio.
Identificar las causas que tienen mayor influencia en la variación.
Comprender de manera detallada la estructura de un grupo de datos, lo cual permitirá identificar las causas del problema y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.
Examinar las diferencias entre los valores promedios y la variación entre diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia que pueda existir.

Aplicación

Paso 1: Elaborar una teoría admisible y relevante sobre la supuesta relación entre dos variables. Este paso previo es de gran importancia, puesto que el análisis de un Diagrama de Dispersión permite obtener conclusiones sobre la existencia de una relación entre dos variables, no sobre la naturaleza de dicha relación.

Paso 2: Obtener los pares de datos correspondientes a las dos variables al igual que en cualquier otra herramienta de análisis de datos, éstos son la base de las conclusiones obtenidas, por tanto cumplirán las siguientes condiciones:

– En cantidad suficiente: Se consideran necesarios al menos 40 pares de datos para construir un Diagrama de Dispersión

Paso 3: Determinar los valores máximo y mínimo para cada una de las variables.

Paso 4: Decidir sobre qué eje representará a cada una de las variables

Si se está estudiando una posible relación causa-efecto, el eje horizontal representará la supuesta causa.

Paso 5: Trazar y rotular los ejes horizontal y vertical. La construcción de los ejes afecta al aspecto y a la consiguiente interpretación del diagrama.

a) Los ejes han de ser aproximadamente de la misma longitud, determinando un área cuadrada.

Paso 6: Marcar sobre el diagrama los pares de datos

Paso 7: Rotular el gráfico

Se rotula el título del gráfico y toda aquella información necesaria para su correcta comprensión. En general, es conveniente incluir una descripción adicional del objeto de las medidas y de las condiciones en que se han realizado, ya que esta información puede ayudar en la interpretación del diagrama.

Ejemplo:

Ejemplo: Tabla de los datos recogidos

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