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Histograma

 

Es un tipo de gráfico donde se señalan las clases en el eje horizontal y las frecuencias de clase en el eje vertical. Las frecuencias de clase se representan por medio de las alturas de las barras. Por lo general, los datos cuantitativos se miden con escalas continuas, no discretas. Por lo tanto, el eje horizontal  representa todos los valores posibles y las barras se colocan de forma adyacente para que estas muestren la naturaleza continua de los datos.

Ejemplo:

Diagrama de Correlación Dispersa

 

Según Domenech es  una herramienta grafica que demuestra una relación entre dos tipos de datos, además cuantifica la intensidad de dicha relación. Se utiliza para determinar si existe una relación entre dos magnitudes de un problema y en caso de ser así sirve para conocer el tipo de correlación

 

 

Diagrama de Pareto

 

Su nombre le fue impuesto en honor de un científico italiano llamado Wilfredo Pareto, quien observó que la mayor parte de la “actividad” de un proceso se debe a relativamente pocos “factores”.

Su concepto con frecuencia denominado regla 80-20 consiste en que el 80% de la actividad se debe al 20% de los factores. Al concentrarse en 20% de los factores, los gerentes pueden dedicarse a 80% del problema.

 

Para realizar un diagrama de Pareto, se debe de iniciar con la cuenta del tipo defectos. Luego, se deben de clasificar los defectos en términos de la frecuencia que ocurren de mayor a menor. Y por último, se elabora una tabla de barras verticales, la altura de estas barras debe de corresponder a la frecuencia de cada defecto.

¿ Cómo se interpreta?

 

De acuerdo a Domenech, s.f  la forma de interpretar correlaciones es de la siguiente manera:

 

  • Correlación positiva: “A un crecimiento de X (causa) corresponde un crecimiento de Y (efecto).”

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Correlación positiva débil: “A un crecimiento de X se observa una tendencia a crecer de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia.”

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Correlación negativa:  “A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • Correlación negativa débil: “A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia.”

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • No existe una correlación evidente

8 Hábitos para aumentar la productividad

 

  • Enfocarse en el objetivo en lugar del procedimiento.

  • Tómate pequeños descanso frecuentemente.

  • Haz el 20% de actividades que te dará el 80% de los resultados.

  • Dedícate a ti mismo la primera hora de tu día.

  • Envía emails con objetivos específicos.

  • Designa tiempo específicos durante el día para tareas respetitivas.

  • Reconoce la diferencia entre lo importante y lo urgente y haz lo importante primero.

  • Aprende a desenfocarte de las cosas que no te acercan a tu objetivo

Diagrama de Causa Efecto o Espina de Pescado 

 

Ishikawa creó una metodología de análisis causal para la solución de problemas donde se establece que son cuatro los elementos causales de los problemas en un proceso productivo: mano de obra, materiales, métodos y máquinas. Elementos que deben analizarse descomponiéndolos para asegurarse de no ver los síntomas como si se tratara del problema, sino llegar a las causas que lo originan.

Gráfico de Calidad 

 

Es una herramienta estadística que permite evaluar qué tan estable se encuentra un proceso. Este gráfico se encarga de definir un proceso mediante ciertos atributos que puede definir la estabilidad de un proceso.

Dentro de los atributos se pueden definir algunos como el tamaño, el peso, la estabilidad, la longitud. En su gran mayoría, son atributos que se pueden medir de manera cuantitativa.Se basa en dos variables. La variable R que se encarga de representar el rango entre los valores de la muestras.

Los límites para esta gráfica son los siguientes:

  • LSC (Límite Superior Control) =D4 x R

  • LCC (Límite Central Control) = R

  • LIC (Límite Inferior Control) = D3 x R

Las constantes D3 y D4 son datos verificados que se obtienen de la tabla de factores críticos de las gráficas y dependen de n (tamaño de la muestra)

 

 La otra variable con la que se construyen los gráficos es la del promedio. Para la        construcción de los límites de este, se utilizan las siguientes fórmulas:

 

  • LSC=  +A2 * R

  • LCC=

  • LIC=  - A2 * 

  • Se habla de que el proceso está controlado cuando los todos los datos están entre los límites. Cuando alguno de estos se sale de los límites, se dice que en el dato que está por encima del LSC o por debajo del LIC, hay un punto que está fuera de control. Por otro lado, si hay tendencias en los gráficos a salirse de los límites de control, se dice que el proceso está controlado, pero hay que investigarlo.

    Luego de definir los límites, se grafican esto junto con los datos obtenidos de la muestra. Como se logra ver en la Ilustración 1, se definió el LSC como 1.226 ; el LCC 16.136 y el LSC de 34.127. El dato de muestra número 3 se dice que está fuera de control pues está por encima del Límite Superior.

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