Curso básico de Minitab Curso básico de Minitab* 1 * Minitab es marca registrada de Minitab, Inc. Dr. Primitivo Reyes Aguilar Mayo 2010

Curso básico de Minitab Introducción Generalidades Introducción a Minitab Manipulación de datos Cálculos con datos Herramientas para la calidad Introducción Diagrama de Pareto Diagrama de Causa Efecto Estadística descriptiva Histogramas Gráficas de caja y tallo y hojas Prueba de normalidad 2

Curso básico de Minitab Herramientas para la calidad (cont…) Intervalos de confianza y Pruebas de hipótesis de una población Pruebas de hipótesis de dos poblaciones ANOVA de una vía Tablas de contingencia Estadística no paramétrica Prueba de los signos Prueba de Wilconox Prueba de Mann Whitney Prueba de Kruskal Wallis Regresión lineal y cuadrática Cartas de control 3

Curso básico de Minitab Introducción 4

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) 5 Justificar proyecto Definir el problema Diagrama de Pareto y gráficas diversas 5

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Colección de información y diagnóstico Estadística descriptiva, Histogramas Gráficas de tallo y hojas Descriptive Statistics: Tiempo de espera Variable N Mean StDev Median Tiempo de espera

Curso básico de Minitab 7 Estadística descriptiva Histograma Diagrama de caja Prueba de Normalidad Normal si P > 0.05

Curso básico de Minitab 8 % fuera del límite superior Max. 3.4 ppm Índice de capacidad real Cpk >= 1.5

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Causas potenciales y reales (raíz) Diagrama de causa efecto Pruebas de hipótesis (¿medias iguales?) Son diferentes si P value <= 0.05 P-Value = 0.00

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Comprobar causas reales (raíz) ANOVA (¿medias iguales?), regresión, tablas de contingencia (¿proporciones iguales?) P-Value = 0.00 P-Value = Serv.NO DEPENDE del género

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Soluciones para eliminar causas raíz Pruebas de hipótesis, DOE, ANOVA Para maximizar Eficiencia ajustar T=150 y C=10

Curso básico de Minitab Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Mantener las soluciones con control estadístico Cartas de control

Curso básico de Minitab Introducción a Minitab 13

Curso básico de Minitab 14 Minitab Inc. es una compañía privada cuya sede principal se encuentra en State College, Pensilvania, y tiene subsidiarias en el Reino Unido, Francia y Australia. con representantes y distribuidores en muchos países alrededor del mundo. El programa Minitab® Statistical Software fue desarrollado en 1972 por tres profesores de Estadística de Penn State University. Uno de ellos Barbara Ryan, es la presidenta y directora ejecutiva de Minitab. Minitab es el principal software del mundo para la enseñanza de estadística a estudiantes. También, es el software utilizado con mayor frecuencia en Seis Sigma, la principal metodología del mundo para el mejoramiento de la calidad..

Curso básico de Minitab Generalidades 15

Curso básico de Minitab 16 Manipulación y cálculo con datos

Curso básico de Minitab 17 La letra T indica columna de texto

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Curso básico de Minitab 20 Eastern.mtw Central.xls Western.txt

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Curso básico de Minitab 24 ARCHIVOS PESOS.MTW Peso_antesPeso_despues Ejemplo: Para calcular el incremento de peso en un cierto periodo de tiempo Incremento

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Curso básico de Minitab 39 Estado Cívil SOLTERO UNION LIBRE SOLTERO CASADO SOLTERO CASADO SOLTERO UNION LIBRE CASADO SOLTERO UNION LIBRE SOLTERO

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Curso básico de Minitab 49 ESTADÍSTICA BÁSICA Población: es la colección de todos los elementos (piezas, personas, mediciones, etc.). Muestra: es una parte o subconjunto representativo de la población, o sea una muestra de mediciones de las características. Incluye: Medidas de tendencia central media, moda, mediana Medidas de dispersión rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación Distribuciones de frecuencia (histogramas) Funciones acumulativas de distribución

Curso básico de Minitab Medidas de tendencia central Representan las diferentes formas de caracterizar el valor central de un conjunto de datos Media muestral Media poblacional 50

Curso básico de Minitab Medidas de tendencia central Mediana: es el valor medio cuando los datos se arreglan en orden ascendente o descendente, para n par, la mediana es la media de los valores intermedios 51

Curso básico de Minitab Medidas de tendencia central Moda: Valor que más se repite, puede haber más de una Media acotada (Truncated Mean): Se elimina cierto porcentaje de los valores más altos y bajos de un conjunto dado de datos (tomando números enteros), se calcula la media para los valores restantes. 52

Curso básico de Minitab Medidas de dispersión Rango: Es el valor mayor menos el valor menor de un conjunto de datos Varianza: es el promedio de las desviaciones al cuadrado respecto a la media (n para población y n-1 para muestra para eliminar el sesgo) 53

Curso básico de Minitab Medidas de dispersión Desviación estándar: es la raíz cuadrada de la varianza ya sea poblacional  o muestral S 54

Curso básico de Minitab Medidas de dispersión Coeficiente de variación: es igual a la desviación estándar dividida por la media y se expresa en porcentaje 55

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Curso básico de Minitab 63 Se desea conocer la durabilidad de 4 alfombras, para lo cual se instalan en cuatro casas y se evalúan después de 60 días de uso, se analiza con gráficas de caja.

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Curso básico de Minitab Estadística inferencial Pruebas de hipótesis 84

Curso básico de Minitab 85 Población, total de productos y servicios (N) Muestra (n) Muestra (n) Intervalo de confianza (95%), rango de valores para estimar los parámetros , ,  2,  Estadísticos X, s, p Estadísticos X, s, p Inferencia estadística de los parámetros: m= media s= desviación estándar  2 = varianza  =proporción IC = Estadístico +- error muestral

Curso básico de Minitab 86 Distribución normal o de Gauss Estadístico Z Inferencia estadística de los parámetros: m= media Cuando n >= 30 y/o  es conocida (de datos históricos) m  =proporción Cuando n >= 30 Estadístico t Inferencia estadística del parámetro: m= media Cuando n < 30 y  desconocida (sin historial del proceso o prov.)

Curso básico de Minitab 87 Estadístico  2 Inferencia estadística del parámetro:  = desviación estándar Comprobar normalidad del proceso Estadístico F Inferencia estadística del parámetro:  1 2 /  2 2 relación de varianzas Revisar normalidad de muestras

Curso básico de Minitab 88 Población, total de productos y servicios (N) Muestra (n) Muestra (n) Intervalo de confianza (95%), rango de valores para estimar los parámetros , ,  2,  Estadísticos X, s, p Estadísticos X, s, p Estadísticos utilizados: m= media, Z o t  =proporción s= desviación estándar,  2  1 2 /  2 2 Rel. de varianzas IC = Estadístico +- error muestral

Curso básico de Minitab Intervalo donde se encuentra La media poblacional

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Curso básico de Minitab Prueba de hipótesis Una prueba de hipótesis es una afirmación sobre el valor que se estima tiene un parámetro poblacional , ,  2,  Si la afirmación contiene el signo igual (=, >=, <=) se establece primero la hipótesis nula Ho Si la afirmación contiene los signos (, <> o  ) se establece primero la hipótesis alterna Ha Es necesario establecer el nivel de confianza de la prueba, normalmente 95% (o alfa de 1-NC = 0.05) 91

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Curso básico de Minitab Estadística no paramétrica 122

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Curso básico de Minitab Regresión lineal y cuadrática 137

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Curso básico de Minitab Coeficiente de correlación 142 Coeficiente de correlación 0.8 < r < < r < < r < < r < < r < -0.8 Relación Fuerte, positiva Débil, positiva No existe Débil, negativa Fuerte, negativa Reglas empíricas

Curso básico de Minitab Análisis de Regresión 143 El análisis de regresión es un método estandarizado para localizar la correlación entre dos grupos de datos, y, quizá más importante, crear un modelo de predicción. Puede ser usado para analizar las relaciones entre: Una sola “X” predictora y una sola “Y” Múltiples predictores “X” y una sola “Y” Varios predictores “X” entre sí El análisis de regresión es un método estandarizado para localizar la correlación entre dos grupos de datos, y, quizá más importante, crear un modelo de predicción. Puede ser usado para analizar las relaciones entre: Una sola “X” predictora y una sola “Y” Múltiples predictores “X” y una sola “Y” Varios predictores “X” entre sí

Curso básico de Minitab Modelo de regresión lineal simple 144 Mínimos cuadrados R^2 Coef. de determinación

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Curso básico de Minitab Cartas de control 151

Curso básico de Minitab ¿Qué es una Carta de Control? Una Carta de Control es como un historial del proceso... ¿donde ha estado? ¿En donde se encuentra?... Hacia donde se puede dirigir Las cartas de control pueden reconocer cambios buenos y malos. ¿Qué tanto se ha mejorado? ¿Se ha hecho algo mal? Las cartas de control detectan la variación anormal en un proceso, denominadas “causas especiales o asignables de variación.” 152

Curso básico de Minitab Variación observada en una Carta de Control Una Carta de control registra datos secuenciales en el tiempo con límites de control superior e inferior. El patrón normal de un proceso se llama causas de variación comunes. El patrón anormal debido a eventos especiales se llama causa especial de variación. ò Los límites de control NO son de especificación. 153

Curso básico de Minitab Causas comunes o normales 154 Siempre están presentes Sólo se reduce con acciones de mejora mayores, responsabilidad de la dirección l Fuentes de variación: Márgenes inadecuados de diseño, materiales de baja calidad, capacidad del proceso insuficiente lSEGÚN DEMING El 94% de las causas de la variación son causas comunes, responsabilidad de la dirección

Curso básico de Minitab Variación – Causas comunes 155 Límite inf. de especs. Límite sup. de especs. Objetivo El proceso es predecible

Curso básico de Minitab Causas Especiales l l CAUSAS ESPECIALES  Ocurren esporádicamente y son ocasionadas por variaciones anormales (6Ms)  Medición, Medio ambiente, Mano de obra, Método, Maquinaria, Materiales  Se reducen con acciones en el piso o línea, son responsabilidad del operador l SEGÚN DEMING  El 15% de las causas de la variación son causas especiales y es responsabilidad del operador 156

Curso básico de Minitab Variación – Causas especiales 157 Límite inf. de especs. Límite sup. de especs. Objetivo El proceso es impredecible

Curso básico de Minitab Cartas de control 158 Límite Superior de Control Límite Inferior de Control Línea Central

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160 Corridas 7 puntos consecutivos de un lado de X-media. Puntos fuera de control 1 punto fuera de los límites de control a 3 sigmas en cualquier dirección (arriba o abajo). Tendencia ascendente o descendente 7 puntos consecutivos aumentando o disminuyendo. Patrones Fuera de Control

Curso básico de Minitab 161 Adhesión a la media 15 puntos consecutivos dentro de la banda de 1 sigma del centro. Otros 2 de 3 puntos fuera de los límites a dos sigma Patrones Fuera de Control

Curso básico de Minitab Proceso de mejora con CEP 162

Curso básico de Minitab Tipos de Cartas de control Hay dos categorías, por el tipo de datos bajo estudio- cartas por variables y atributos. Las Cartas por variables se usan para característica con magnitud variable. Ejemplo: - Longitud, Ancho, Peso, Tiempo de ciclo o de respuesta Las Cartas por atributos se usan para monitoreo de datos contables. Ejemplo: - Servicios o productos no conformes, errores en los servicios o defectos en los productos 163

Curso básico de Minitab Cartas de Control por Variables MEDIAS RANGOS X-R (subgrupos de partes o servicios evaluados por periodo de tiempo, para estabilizar procesos) MEDIAS DESVIACIONES ESTÁNDAR X –S (subgrupos  9 partes o servicios evaluados por periodo de tiempo) VALORES INDIVIDUALES I- MR (partes o servicios individuales evaluados por periodo de tiempo)

Curso básico de Minitab 165 ¿Cuál gráfica se analiza primero? ¿Cuál es su conclusión acerca del proceso ?

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Curso básico de Minitab 170 Estos son los patrones de anormalidad en las cartas de control

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Curso básico de Minitab Cartas de control por atributos Miden características como aprobado/reprobado, bueno/malo o pasa/no pasa. Número de productos defectuosos Fracción de productos defectuosos Numero de defectos por unidad de producto Número de llamadas para servicio Número de partes dañadas Pagos atrasados por mes

Curso básico de Minitab Cartas de control para atributos Datos de Atributos Tipo Medición ¿Tamaño de Muestra ? p Fracción de partes defectuosas, Constante o variable > 50 defectivas o no conformes (>4) n e (n promedio +- 20%) np Número de partes defectuosas Constante > 50 c Número de defectos o errores Constante = 1 Unidad de inspección u Número de defectos por unidad Constante o variable en o errores por unidad unidades de inspección

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