ESTADISTICA Llamada ciencia de los datos por el aporte que recibe de la matemática y el uso que hace de esta para la medición de errores. Se encarga de.

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1 ESTADISTICA Llamada ciencia de los datos por el aporte que recibe de la matemática y el uso que hace de esta para la medición de errores. Se encarga de la planeación, la recolección, presentación, resumen y análisis de datos en un estudio. Trabaja en dos escenarios: El descriptivo y El inferencial

2 Ayudan a comprender la situación real y adoptar medidas correctivas apropiadas. Permiten control de una variable e indican las desviaciones con relación a una norma de calidad o de diseño. Regulan un proceso, prescribiendo medidas para aumentar o disminuir el nivel de una característica operacional, para mantenerla en un nivel requerido. Llevan a la aceptación o el rechazo de un producto durante el muestreo de los productos en la inspección de calidad. Llevan a las causas que generan variación en una variable. Permiten la toma de decisiones basadas en hechos. IMPORTANCIA DE LOS DATOS

3 TIPOS DE DATOS NOMINALES CUALITATIVOS ORDINALES DISCRETOS CUANTITATIVOS CONTINUOS

4 ESTADISTICA DESCRIPTIVA Conjunto de herramientas que permiten organizar, describir y analizar de forma objetiva un conjunto de datos planeados. Estas herramientas son tablas, gráficos de frecuencias, al igual que medidas de resumen.

5 ESTADISTICA DESCRIPTIVA X Media Mediana Moda varianza Õ²

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10 APLICACIONES Las mediciones en estadística descriptiva comprende las medidas de tendencia central y las medidas de dispersión. Las medidas de tendencia central nos indican alrededor de que valor se concentra la mayoría de datos (Media, Moda, Mediana). Las medidas de dispersión nos indican que tan alejados se encuentran los datos con respecto al promedio, es decir, miden la variabilidad de los Datos (Varianza, Desviación estándar, Coeficiente de Variación). Para ilustrar estas medidas tomaremos la aplicación de las dos líneas de producción de tornillos donde se evaluó el número de tornillos defectuosos por día.

11 APLICACIONES DE METODOS NUMERICOS DEPURACION DE LA INFORMACION: Si observamos bien la gráfica podemos detectar que el 5to día en la línea B fue atípico con respecto a los demás días evaluados en esa línea, esto es lo que podemos denominar un punto extraño, por tanto, el paso a seguir es averiguar que sucedió realmente. Las posibles causas pueden ser : un daño en la planta, un error del operario, errores de transcripción entre otros. Tornillos defectuosos Línea A: 3, 4, 14, 6, 4, 7, 12, 9, 9, 10, 15, 10, 12, 8, 5 Línea B: 7, 8, 7, 6, 20, 2, 1, 4, 3, 4, 1, 2, 3, 1, 2

12 Es de vital importancia detectar este tipo de sucesos antes de dar un diagnóstico del comportamiento de la información. Veamos la diferencia en el cálculo de las estadísticas incluyendo y excluyendo dicho valor : MEDIDAS LINEA A LINEA B LINEA B (incluyendo el 20) (excluyendo el 20) MEDIA 8.53 4.73 3.64 MODA 4, 9, 10 1,2 1, 2 MEDIANA 9 3 3 VARIANZA 13.84 23.35 5.94 RANGO 12 19 7 Desv. Std. 3.72 4.83 2.44 Coef. Variación 43.6% 102% 66.9%

13 CONCLUSION: Si el dato del día 5to fue un error debe corregirse. Si no tomamos en cuenta este valor, concluimos que : 1. La línea B en promedio produce menos tornillos defectuosos que la línea A pero tiene un coeficiente de variación mayor que la línea A por tanto la línea A es mas homogénea que la línea B pero la línea A produce en promedio mas tornillos defectuosos. La recomendación sería: 1. Revisar el centramiento de la Línea A ya que en promedio produce casi el doble de tornillos defectuosos que la Línea B. 2. Revisar la dispersión de la Línea B ya que tiene una variación relativa con respecto al promedio del 66.9%

14 HERRAMIENTAS PARA EL MEJORAMIENTO Y LA SOLUCION DE PROBLEMAS

15 1.ESTRATIFICACIÓN DE DATOS

16 OBJETIVO: Ayudar a analizar y entender una situación problemática. Hallar las causas reales que pueden estar afectando la calidad. Asumir el grado de impacto en la calidad debido a las causas halladas. ESTRATIFICACIÓN PARA QUE SIRVE Para posibilitar una mejor evaluación de la situación, identificando el problema principal. DESCRIPCIÓN: Clasificación de un conjunto de datos en varios grupos o estratos de acuerdo a una o varias características específicas. COMO CUANDODONDE QUE QUIEN

17 2.DIAGRAMA DE PARETO

18 DESCRIPCIÓN: Es un gráfico de barras que presenta en forma ordenada el grado de importancia de problemas o factores de un problema y por tanto ayuda a determinar prioridades. DIAGRAMA DE PARETO Italiano Wilfredo Pareto: Los problemas se deben a pocas causas vitales y no a las muchas triviales. OBJETIVO: Representar cómo contribuye cada factor al efecto total, en orden de importancia. Jerarquizar las oportunidades de Mejoramiento.

19 Realizar un diagrama de Pareto para identificar las principales causas de accidentalidad en la empresa XYZ. Teniendo en cuenta la siguiente tabla de datos recolectados los últimos meses. Parte del Grupo Horario Cuerpo Mañana Tarde Noche TóraxA111 B--1 C 112 D12- ManosA 334 B326 C335 D225 OjosA112 B-11 C211 D121 PiernasA122 B232 C121 D211 EJEMPLO ESTRATIFICACIÓN Y DIAGRAMA DE PARETO

20 ACCIDENTES POR PARTE DEL CUERPO LESIONADA EJEMPLO ESTRATIFICACIÓN Y DIAGRAMA DE PARETO Parte del Frecuencia Frec. Abs. Frecuencia Frec. Relativa Cuerpo Absoluta acumulada Relativa % Acumulada Manos414147.747.7 Piernas206123.270.9 Ojos147516.387.2 Cuerpo118612.8100.0 Total86-100.0

21 CONCLUSIONES : Teniendo en cuenta la estratificación en diferentes grupos y los diagramas de pareto realizados se puede concluir que : La parte del cuerpo mas afectada en los accidentes de trabajo en la empresa el último mes son las manos con un 47.7% de lesiones. El horario en que ocurren la mayoría de los accidentes en la empresa es en la noche, con un 40.7 % de accidentes. El 57% de los accidentes ocurren en la noche y se han lesionado las manos. El grupo B presenta el 30% de las lesiones en las manos y en la noche, mientras que el grupo A presenta el 20% de las lesiones en las manos y en la noche. EJEMPLO ESTRATIFICACIÓN Y DIAGRAMA DE PARETO