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¿Qué es proceso estadístico?
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El proceso estadístico está parado para el control de proceso
estadístico
El proceso estadístico no refiere a una técnica, a un algoritmo o a un
procedimiento particular.
El proceso estadístico es una filosofía de la optimización referida a
mejoras de proceso continuas , usando una colección de las
herramientas (estadísticas) para
datos y análisis del proceso
fabricación de inferencias sobre comportamiento de proceso
toma de decisión
El proceso estadístico es un componente dominante de las iniciativas
totales de la calidad
En última instancia, búsquedas del proceso estadístico para
maximizar beneficio cerca
mejorar calidad del producto
mejorar productividad
aerodinamizar proceso
reducción de despilfarro
reducción de emisiones
mejorar servicio de cliente, etc.
Herramientas para el proceso estadístico
Las herramientas comúnmente usadas en el proceso estadístico incluyen
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Organigramas
Gráficas de funcionamiento
Gráfica y análisis de pareto
Diagramas de causa-efecto
Histogramas de la frecuencia
Gráficas de Control
Estudios de la capacidad de proceso
Planes de muestreo de aceptación
Diagramas de dispersión
Cada herramienta es simple poner en ejecución
Estas herramientas se utilizan generalmente para complementarse,
más bien que se emplean como técnicas independientes.
PROCESAMIENTO DE DATOS
La recolección de datos es de suma importancia en el desarrollo de una
investigación. Se debe considerar que un dato constituye una unidad de
información sobre una determinada característica que se quiere estudiar.
Una vez elaborados los datos, estos de deben resumir en cuadro o tablas y
gráficos estadísticos.
El método de recolección de datos está constituido por la secuencia de
pasos o etapas que se realizan en función de la búsqueda, adquisición y
recopilación de los datos necesarios para alcanzar los objetivos
planteados en el estudio, los cuales se pueden dividir en las siguientes
etapas:
1. Revisión
2. Ordenación y Clasificación
3. Computación
4. Presentación
1.- REVISIÓN
Se realiza para comprobar la validez y confiabilidad de la información, a
fin de garantizar que esta sea lo más objetiva y precisa posible, o sea, que
se corresponde con los hechos reales.
Se debe verificar que la información recopilada en la tabla maestra sea de
buena calidad, lo cual implica cerciorarse que la misma sea: fidedigna, es
decir, cierta, real, apegada a la verdad de los hechos; completa, esto es,
que aporte información sobre todas las variables de interés; oportuna: esto
es, que sea una información actualizada, vigente; pertinente, esto es, los
datos deben guardar relación con las variables en estudio.
La razón principal de la revisión es garantizar que los dados recopilados
con que se trabajarán, den respuesta a los objetivos propuestos en la
investigación.
2.- ORDENACIÓN Y CLASIFICACIÓN
Esta etapa consiste en categorizar las variables y ordenar los datos en
función a los que objetivos que persigue el estudio, a fin de obtener grupos
más homogéneos, creando estratos o clases estadísticos. Cuando son
manejadas magnitudes, estas pueden ordenarse de forma creciente o
decreciente.
3.- COMPUTACIÓN
Esta sub-etapa tiene por finalidad el procesamiento de los datos a través
de formulas estadísticas. Para ello podemos hacer uso de dichas fórmulas o
de software estadísticos, por ejemplo, el SPSS (Statistical Package for the
Social Sciences / Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales), EPIDATA
entre otros.
(Statistical Package for the Social Sciences / Paquete Estadístico para las
Ciencias Sociales)
Como programa estadístico es muy popular su uso debido a la capacidad de
trabajar con bases de datos de gran tamaño. En la versión 12 es de 2 millones de
registros y 250.000 variables. Además, de permitir la recodificación de las
variables y registros según las necesidades del usuario. El programa consiste en
un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando constantemente
con nuevos procedimientos estadísticos.
Actualmente, compite no solo con softwares licenciados como lo son SAS,
MatLab, Statistica, Stata, sino también con software de código abierto y libre, de
los cuales el más destacado es el Lenguaje R.
El principio de Pareto indica eso:
“no todas las causas de un fenómeno particular ocurren con la misma
frecuencia o con el mismo impacto "
Tales características se pueden destacar usando las Gráficas de Pareto
Cartas y análisis de Pareto
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Las gráficas de Pareto demuestran los factores con la más
frecuencia posible que ocurren

El análisis de las gráficas de Pareto ayuda a hacer el mejor uso de
recursos limitados apuntando los problemas más importantes para
abordar
Los diagramas del Causar-y-efecto:
También se llaman:
 Diagramas de Ishikawa ( Dr. Kaoru Ishikawa, 1943)
 diagramas del fishbone
 Los diagramas de causa - efecto no tienen una base estadística, sino
son ayudas excelentes para solucionar de problema y el troubleshooting.
 los diagramas del Causar-y-efecto pueden
 revelar las relaciones importantes entre varias variables y
causas posibles
 proporcionar la penetración adicional en comportamiento de
proceso
Ejemplo de un diagrama del Causa-efecto
Histograma de la frecuencia
El histograma de la frecuencia es un método gráfico y fácilmente
interpretado muy eficaz para resumir datos El histograma de la frecuencia
es una herramienta estadística fundamental del proceso estadístico
Proporciona la información alrededor:
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el promedio (medio) de los datos
la variación presente en los datos
el patrón de la variación
si el proceso está dentro de lo especificado
Histogramas De Dibujo De la Frecuencia
En histogramas de dibujo de la frecuencia, considere las reglas siguientes:
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
Los intervalos deben ser espaciados igualmente
Seleccione los intervalos para tener valores convenientes
El número de intervalos está generalmente entre 6 a 20
Las cantidades pequeñas de datos requieren pocos intervalos
10 intervalos son suficientes para 50 a 200 lecturas
Procesos que no están en un estado del control estadístico:
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
demuestra las variaciones excesivas
exhiba las variaciones que cambian con tiempo
Frecuencias Absolutas: Se refiere a la cantidad de sujetos que posen una
característica específica y que pertenece a una misma clase o categoría.
El orden de la frecuencia se realiza de forma decreciente cuando la
variable es nominal, y en base a la jerarquía de la variable cuando esta es
ordinal.
Cuando la variable es nominal:
SEXO
FRECUENCIA
Masculino
56
Femenino
3
Total
59
Cuando la variable es ordinal:
GRAVEDAD
DE LA
LESION
FRECUENCIA
Leve
52
Moderado
15
Grave
2
Total
59
3.1 Rango: Se refiere al recorrido de una variable cuantitativa, desde
su valor máximo hasta su valor mínimo, en consecuencia, se obtiene entre
la diferencia de estos valores extremos.
Rango = X max – X min
Como ejemplo para el cálculo del rango consideramos la variable
antigüedad, identificando los valores máximos y mínimos X max = 30 años,
X min = 1 año, quedando Rango = 30 años – 1 año
Rango = 29 años
3.2 Intervalo de Clase: Se refiere al número de unidades de medida a
incluir en cada clase, el mismo se obtiene a través de la siguiente fórmula:
Ic = Rango/N° Clases
El número de clases es fijado por el investigador a conveniencia,
regularmente este varía entre 5 y 20 clases.
En base al rango calculado en el punto anterior, se tiene que el Intervalo
de clase es:
Ic = 29 años/5 = 5.8 años, debido a que la serie solo contiene valores
enteros, se procede a aproximar quedando Ic = 6 años.
Tomando en consideración la Tabla Maestra N° 1, los intervalos de clase de
la variable antigüedad queda como sigue.
ANTIGÜEDAD NO. DE
(AÑOS)
TRABAJADORES
1a6
34
7 a 12
15
13 a 18
7
19 a 24
1
25 a 30
2
3.3 Límite inferior y Límite superior de una clase estadística: El límite
inferior se refiere al valor menor valor de cada clase, en contraposición el
límite superior se refiere al valor mayor incluido en una clase estadística.
3.4 Centro de Clases: Se refiere al valor promedio de cada clase, lo
cual refleja su característica principal.
ANTIGÜEDAD NO. DE
CENTRO
(AÑOS)
TRABAJADORES DE CLASE
1a6
34
4
7 a 12
15
10
13 a 18
7
16
19 a 24
1
22
25 a 30
2
33
Para interpretar los valores de los Centros de Clase podemos expresar lo
siguiente:
Los siete (7) trabajadores de la tercera clase tienen una antigüedad
promedio de dieciséis (16) años.
4.- PRESENTACIÓN
Esta etapa tiene por finalidad resumir la información y ofrecerla de manera
completa para facilitar su análisis y comprensión, esto se realiza a través de
los cuadros y gráficos estadísticos.
4.1 Cuadros Estadísticos: Es una representación gráfica donde se
realiza el resumen de los datos en estudio, distribuidos según las variables
que se tienen.
Es importante resaltar la diferencia entre un cuadro y una tabla. La tabla
contiene datos primarios los cuales son la base para la realización de un
cuadro.
Partes de un cuadro:
* Encabezamiento
* Matríz o Molde
* Cuerpo
* Pie
Tipos de Cuadros:
* Distribución de Frecuencias
* Asociación
* Series Cronológicas
4.2 Gráficos: Se refiere a la representación en el plano, de la
información estadística, con el fin de obtener una impresión visual global
del material presentado, que facilite su rápida comprensión. Los gráficos
son una alternativa a los cuadros para representar las distribuciones de
frecuencias.
Existen algunas consideraciones importantes que se deben tener en
cuenta al desarrollar gráficos, estas son:
* Todo gráfico debe contener: encabezamiento, gráfico propiamente
dicho y la fuente.
* Encabezamiento: está ubicado en la parte superior del gráfico,
contiene Número y Título del gráfico.
* Grafico: generalmente sobre un eje de coordenadas, por lo general
en el eje de las abscisas se colocan las clases en que se ha dividido la
variable y en el eje de las ordenadas la frecuencia, generalmente relativas.
* Fuente: al pie de la página se indica donde se obtuvo la información
y algún dato adicional si es necesario.
* En cuanto a la proporcionalidad de los ejes, se recomienda por cada
centímetro de longitud de la ordenada (eje vertical), colocar entre uno y
dos centímetros en el eje de las abscisas (eje horizontal).
* El eje de las abscisas debe dividirse en tantas partes como clases se
deban presentar, esta división se realiza a criterio de quien desarrolla el
gráfico, teniendo en cuenta que dichas divisiones sean de igual
proporción, el valor menor de la ordenada siempre será cero.
* Cuando se tienen frecuencias que inician el valores muy alejados de
cero y estas quedan fuera de proporcionalidad, se recomienda realizar un
corte al inicio de la ordena por encima de cero y colocar allí el inicio con
el valor de la frecuencia.
* La selección del grafico dependerá del tipo de cuadro que lo origina y
del propósito que se tenga. Para ello se puede tomar como guía el
siguiente esquema:
TIPO DE
CUADRO
Distribución de
frecuencias
ESCALA DE
MEDICIÓN DE LA
VARIABLE
TIPO DE GRAFICO
Barras Simples y
Diagrama
Sectoriales o
Gráfico de Torta,
Numéricas
Continuas,
Histogramas y
Polígonos de
Nominal, ordinal y frecuencias.
Numéricas
Además Curva
Discretas
Integral
Cuadros de
asociación
Series
cronológicas
Polígono de
Frecuencias,
Ambas Nominales
o Ambas Ordinales
o Nominal y
Ordinal, Barras
múltiples y Barras
Proporcionadas,
Numérica y
Ambas Numéricas
nominal o
y Diagrama de
numérica y ordinal puntos
Línea de
Tiempo (años,
tendencia,
meses, semanas, Números Índices y
días, etc.)
Barras
4.2.3 Tipos de Gráficos: A continuación se detallan los gráficos más
comúnmente utilizados para presentar información de una manera clara y
entendible.
a. Barras simples:
b. Diagrama circular
c. Histograma
d. Polígono de frecuencia
e. Curva integral
f. Barras múltiples
g. Barras proporcionadas
h. Líneas de tendencias
i. Números índices
Ejemple de tabla, cuadro y gráfico:
Bibliografía
http://www.buenastareas.com/ensayos/Procesamiento-De-Datos-YGraficos-Estadisticos/180847.html
http://www.monografias.com/trabajos28/control-estadistico/controlestadistico.shtml
http://es.wikipedia.org/wiki/SPSS
http://www.r-project.org/