Control Estadístico de Procesos

Presentación del tema: "Control Estadístico de Procesos"— Transcripción de la presentación:

1 Control Estadístico de Procesos
Parámetros de una Población

2 Parámetros de una Población
Medidas de Tendencia Central

3 Parámetros de una Población
Una característica importante de cualquier población es su posición, es decir, donde está situada con respecto al eje de abscisas (Eje horizontal). En nuestro caso, es importante saber si los datos se agrupan alrededor de 60 Kg. o de 90 Kg. o alrededor de 12 Kg.

4 Parámetros de una Población
Una manera de obtener un dato numérico que nos dé idea de la posición de nuestra población es calcular el Promedio o Media de todas las observaciones:

5 Parámetros de una Población
Este importante parámetro nos permite efectuar comparaciones entre distintas poblaciones.

6 Parámetros de una Población
Por ejemplo, si tuviéramos una población formada por mediciones del peso de mujeres de 30 años, otra de peso de varones de 40 años y una tercera de peso de niños de 8 años, es indudable que los promedios van a ser diferentes.

7 Parámetros de una Población
El promedio, entonces, nos está diciendo que las tres poblaciones son diferentes y también en que medida difieren.

8 Parámetros de una Población
Ahora, si tuviéramos una población de varones con peso promedio 70 Kg. y otra población de varones con el mismo promedio ¿Se puede afirmar que ambas poblaciones son equivalentes?

9 Parámetros de una Población
Para responder esta pregunta necesitamos tener medidas de la dispersión de la población de datos.

10 Parámetros de una Población
Medidas de Dispersión

11 Parámetros de una Población
Otra característica muy importante de una población es el grado de dispersión de las observaciones. No es lo mismo si en nuestra población encontramos que todos los valores están entre 75 y 90 Kg. que si están entre 60 y 105 Kg., aunque el promedio sea el mismo.

12 Parámetros de una Población
Si llegara a la tierra un marciano y le dijéramos que el peso promedio de los seres humanos adultos es de 70 Kg., puede llegar a creer que existen hombres de 350 Kg., o de 5 Kg.

13 Parámetros de una Población
Es necesario agregar alguna idea de la dispersión de los valores. Una manera es a través del Rango de las observaciones, es decir, el valor Máximo y el valor Mínimo de los datos de la población.

14 Parámetros de una Población
Entonces, una descripción mas realista acerca de los seres humanos sería decir que pesan en promedio 70 Kg. y que el rango es de 40 a 120 Kg. (Estos valores son supuestos).

15 Parámetros de una Población
Una manera mas precisa de dar idea de la dispersión de valores de una población es a través de la Varianza o su raíz cuadrada, que es la Desviación Standard.

16 Parámetros de una Población
Vamos a calcular la varianza y la desviación standard de un número pequeño de datos (Una muestra) para ilustrar el cálculo.

17 Parámetros de una Población
Supongamos que se midió la altura de 10 personas adultas y de sexo femenino, y se obtuvieron los valores siguientes: Altura

18 Parámetros de una Población
165 cm. 163 cm. 171 cm. 156 cm. 162 cm. 159 cm. 168 cm. 167 cm.

19 Parámetros de una Población
El promedio de estas observaciones es: Si a cada una de las observaciones le restamos el promedio, obtenemos los Residuos:

20 Parámetros de una Población
,8 ,2 ,8 ,2 ,2 ,2 ,8 ,8

21 Parámetros de una Población
Los residuos también nos dan una idea de la dispersión de las observaciones individuales alrededor del promedio. Si el valor absoluto (El valor numérico sin el signo) de los residuos es grande, es porque los valores están muy dispersos.

22 Parámetros de una Población
Si el valor absoluto de los residuos es pequeño, significa que las observaciones individuales están muy cerca del promedio, y por lo tanto, hay poca dispersión.

23 Parámetros de una Población
Pero nosotros necesitamos un sólo número que nos provea información acerca de la dispersión de los valores.

24 Parámetros de una Población
Si sumamos los residuos, como algunos son positivos y otros negativos, se cancelarían entre sí, con lo cual perdemos la información acerca de la dispersión. Entonces, los elevamos al cuadrado:

25 Parámetros de una Población
, ,24 , ,04 , ,84 , ,84 , ,44 , ,64 , ,44 , ,04 , ,44

26 Parámetros de una Población
Si ahora sumamos los residuos elevados al cuadrado, tenemos un número donde se condensa toda la información de la dispersión de la población:

27 Parámetros de una Población
Este número, la suma de cuadrados, es dependiente del número de datos N, y por lo tanto no nos sirve para comparar poblaciones con distinto número de observaciones.

28 Parámetros de una Población
Pero si dividimos la suma de cuadrados por N, tenemos un número que es independiente del número de observaciones, que se denomina Varianza:

29 Parámetros de una Población

30 Parámetros de una Población
En nuestro caso:

31 Parámetros de una Población
Las fórmulas anteriores son las que se aplican al cálculo de la varianza y desviación standard de una población de datos. Mas adelante veremos que las fórmulas a aplicar en el caso de una muestra son ligeramente diferentes.

32 Parámetros de una Población
La varianza es un número que nos permite comparar poblaciones. Cuando la dispersión de las observaciones es grande (Datos que se alejan mucho por encima y por debajo del promedio), el valor de los residuos (distancia entre cada dato y el promedio) será grande.

33 Parámetros de una Población
Entonces aumenta la suma de cuadrados de los residuos y por lo tanto la varianza. También se utiliza la raíz cuadrada de la varianza:

34 Parámetros de una Población
Por lo tanto:

35 Parámetros de una Población
La desviación standard o desviación típica tiene las mismas unidades que la variable con la que estamos trabajando, en nuestro caso el centímetro. Tanto la varianza como la desviación standard nos permiten comparar el grado de dispersión de distintas poblaciones.

36 Parámetros de una Población
Media y Varianza de una Muestra

37 Parámetros de una Población
Hasta ahora hemos visto como se calcula la media o promedio de una población y también como se calcula la varianza y la desviación standard de una población o universo de observaciones.

38 Parámetros de una Población
Cuando tenemos una muestra (Subconjunto de algunos datos extraídos de una población), también podemos calcular su media, su varianza y su desviación standard.

39 Parámetros de una Población
Es muy importante distinguir entre la media, varianza y desviación standard poblacional, de la media, varianza y desviación standard muestral.

40 Parámetros de una Población
La media, varianza y desviación standard de una población o universo se denominan parámetros de la población y en general se designan con letras griegas: m para la Media, s2 para la Varianza y s para la Desviación Standard poblacionales.

41 Parámetros de una Población
En el caso de una muestra, la media, varianza y desviación standard se denominan estadísticos y se utilizan letras de nuestro alfabeto: para la Media s2 para la Varianza y s para la Desviación Standard muestrales.

42 Parámetros de una Población
El cálculo de la varianza y la desviación standard de una muestra de n observaciones se realiza con una fórmula levemente diferente que la ya vista para la varianza y desviación standard de una población:

43 Parámetros de una Población

44 Parámetros de una Población
En lugar de dividir por n, el número total de observaciones en la muestra, dividimos por n - 1. Este valor, n - 1, son los Grados de Libertad de la muestra. En general, cuando tenemos una muestra de n observaciones, se dice que la misma tiene n - 1 grados de libertad.

45 Parámetros de una Población
La media, varianza y desviación standard de una muestra, en general, no van a coincidir con los mismos parámetros de la población de la cual se extrajo la muestra (Aunque usemos la misma fórmula para calcular la varianza muestral y poblacional).

46 Parámetros de una Población
Si extraemos n muestras de una población, vamos a obtener n promedios muestrales distintos del promedio de la población y n varianzas muestrales distintas de la varianza de la población.

47 Parámetros de una Población
Esto se debe a que una población o universo tienen un número muy grande de datos, mientras que una muestra son sólo algunos pocos datos extraídos de ese universo.

48 Parámetros de una Población
Cuando sacamos una segunda, tercera, ... etc. muestras, los datos extraídos no tienen por que ser los mismos que en la primer muestra.

49 Parámetros de una Población
Por lo tanto, el promedio y la varianza de las muestras van a ser distintos para las distintas muestras, y distintos de la media y la varianza de la población de la cual se extrajeron las muestras.

50 Parámetros de una Población
Muestreo Aleatorio

51 Parámetros de una Población
En general, no es posible disponer de todas las observaciones de un universo o población, ya sea porque es un universo hipotético o porque el relevamiento de todos los datos resulta una tarea excesiva para nuestras posibilidades.

52 Parámetros de una Población
Normalmente se dispone de una muestra de datos extraídos de un universo, y lo que se pretende es estimar (Conocer de manera aproximada) los parámetros del universo por medio de cálculos realizados sobre la muestra.

53 Parámetros de una Población
En este sentido decimos que la media muestral es una estimación de la media del universo, y que la varianza y desviación standard muestrales son estimaciones de la varianza y desviación standard poblacionales respectivamente.

54 Parámetros de una Población
Veamos algunos ejemplos. Supongamos que un partido político necesita averiguar la cantidad de personas que están dispuestas a votar por su candidato. Entonces, encarga a una empresa la realización de una encuesta el día previo a las elecciones.

55 Parámetros de una Población
El encargado de la encuesta podría pensar en consultar la intención de voto de toda la población de votantes (Mas de 18 millones en la Argentina). Esto, obviamente, es una tarea excesiva que por distintas razones no se puede realizar.

56 Parámetros de una Población
Entonces, el camino que resta es tomar una muestra representativa de esa población de personas y consultar la intención de voto en esa muestra.

57 Parámetros de una Población
Los resultados que se obtengan son solamente una estimación del resultado que se hubiera obtenido si la consulta se hubiera efectuado sobre toda la población de votantes.

58 Parámetros de una Población
Ahora bien ¿Cómo se obtiene una muestra representativa? Para tratar de entenderlo, vamos a trabajar con una población de muy pocos datos. Supongamos que nuestra población son 10 bolillas con los siguientes números:

59 Parámetros de una Población
2 2 9 2 9 2 5 2 2 5

60 Parámetros de una Población
si ordenamos las bolillas de menor a mayor: 2 2 2 2 2 2 5 5 9 9

61 Parámetros de una Población
inmediatamente comprobamos que nuestra población consta de 6 dos, 2 cincos y 2 nueves:

62 Parámetros de una Población
Dato Frecuencia 2 6 5 2 9 2

63 Parámetros de una Población
El promedio de la población es 4. Supongamos que queremos obtener una muestra de 5 elementos de esa población. Hay varias maneras de hacerlo.

64 Parámetros de una Población
Supongamos que puedo ver los números y elijo 2, 2, 2, 2 y 5 porque me gustan esos números. El promedio de estos 5 números extraídos de la población es 2,6 que difiere sustancialmente del promedio de la población.

65 Parámetros de una Población
2 2 9 2 2 2 2 2 2 5 2 9 5 5 2

66 Parámetros de una Población
Es evidente que dicha muestra no es representativa de la población de la que fue extraída. No se mantiene la misma proporción de cada número que existe en la población.

67 Parámetros de una Población
Una muestra de 5 elementos en la que hay la misma proporción de cada dígito debería tener 3 dos, 1 cinco y 1 nueve, y su promedio es 4, el mismo de la población.

68 Parámetros de una Población
2 2 9 9 2 2 2 2 2 5 2 9 5 5 2

69 Parámetros de una Población
En una población de muchos datos, no es posible obtener una muestra eligiendo cada elemento para que figure en la misma proporción que en la población, porque para ello deberíamos disponer de todos los datos de la misma, y en ese caso no sería necesario sacar una muestra.

70 Parámetros de una Población
Si a cada elemento de la población se le da la misma oportunidad de ser elegido, entonces se supone que cada número estará en la muestra en un número proporcional a la cantidad de veces que está en la población.

71 Parámetros de una Población
Por ejemplo, el 2 va a estar en la muestra mas veces que el 5, porque en la población hay 6 dos y sólo 2 cincos. Si metemos las diez bolillas en una bolsa y las mezclamos suficientemente, la probabilidad que tiene una bolilla individual de ser extraída es la misma para cualquiera de las bolillas.

72 Parámetros de una Población
En esas condiciones, si sacamos cinco bolillas sucesivas, mezclándolas previamente en cada oportunidad, es razonable pensar que vamos a extraer el 2 en mas oportunidades que el 5 ó el 9.

73 Parámetros de una Población
Esta forma de obtener la muestra es lo que se conoce como Muestreo Aleatorio.

74 Parámetros de una Población
El muestreo aleatorio no garantiza que la muestra va a ser representativa de la población, pero al eliminar toda influencia externa en el acto de extraer un elemento de la población, la proporción de cada uno estará influída sólo por la cantidad de veces que está presente en la población de la cual se extrae la muestra.

75 Parámetros de una Población
2 5 3 7 6 Extracción Aleatoria Población o Universo de Mediciones Muestra Representativa

76 Parámetros de una Población
Entonces, realizando el muestreo en forma aleatoria (al azar), la probabilidad de obtener una muestra representativa de la población es mayor que si en la elección de los elementos de la muestra interviene la voluntad del que efectúa la operación o algún otro factor de influencia.

77 Fin de la sección