TEMA 2: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD y 3. PLANES DE MUESTREO.

TEMA 2: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

2.1 Estadística Descriptiva

La estadística descriptiva es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto. 

Las variables pueden ser de dos tipos: 

• Variables cualitativas o categóricas: no se pueden medir numéricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo). 

• Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Ejemplos: edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, entre otros.

2.2 Estadística Inferencial

Hace referencia a un conjunto de métodos que permiten hacer predicciones acerca de características de un fenómeno sobre la base de información parcial acerca del mismo. Los métodos de la inferencia nos permiten proponer el valor de una cantidad desconocida (estimación) o decidir entre dos teorías contrapuestas cuál de ellas explica mejor los datos observados (test de hipótesis). 

Ejemplo: 

Un profesor de estadística afirma que se  aprende mejor estadística inferencial utilizando los ordenadores para mostrar lo que  se estudia. ¿Cómo podemos decidir si esta afirmación es cierta? Una posible forma  sería seleccionando dos grupos de alumnos (equivalentes) que estudien estadística  inferencial, y dar las mismas clases a ambos, incluido el mismo profesor, idénticos  ejercicios, etc., excepto que uno de ellos utilizan los ordenadores en su aprendizaje y  otro no.  

Veamos las definiciones en relación a este ejemplo, suponiendo que realizamos el estudio con los alumnos de los grupos F (con ordenador) y G (sin ordenador): 

2.3 Las 7 herramientas básicas para el control de la calidad.1. Diagramas de causa - efecto

La herramienta de análisis más utilizada son los llamados diagramas de causa - efecto, conocidos también como diagramas de espina de pescado, o diagramas de Ishikawa. 

Ejemplo de diagrama de causa - efecto de la Guía de Control de Calidad de karou Ishikawa. El proceso corresponde a una máquina en la que se observa un defecto de rotación oscilante, la característica de calidad es la oscilación de un eje durante la rotación:

2. Lista de verificación

Son una herramienta de recolección y registro de información. La principal ventaja de éstas es que dependiendo de su diseño sirven tanto para registrar resultados, como para observar tendencias y dispersiones, lo cual hace que no sea necesario concluir con la recolección de los datos para disponer de información de tipo estadístico.

                                                     3. Histograma

Un histograma o diagrama de barras es un gráfico que muestra la frecuencia de cada uno de los resultados cuando se efectúan mediciones sucesivas. Este gráfico permite observar alrededor de qué valor se agrupan las mediciones y cuál es la dispersión alrededor de éste valor. La utilidad en función del control de calidad que presta ésta representación radica en la posibilidad de visualizar rápidamente información aparentemente oculta en un tabulado inicial de datos.

Intervalo (kilogramos)	N° de sacos (frecuencia)
55-60	1
60-65	17
65-70	48
70-75	70
75-80	32
80-85	28
85-90	16
90-95	0
95-100	3

                                                                                          

Ejemplo: Supongamos que estamos realizando mediciones sucesivas del peso de sacos de papa en una central de acopio conforme estos llegan. Inicialmente teníamos un tabulado con observaciones individuales que agrupamos en los siguientes intervalos con su respectiva frecuencia:

Así se representan nuestras observaciones en un histograma:

4. Diagrama de Pareto 

El diagrama de Pareto es una variación del histograma tradicional, puesto que en el Pareto se ordenan los datos por su frecuencia de mayor a menor. 

El objetivo entonces de un diagrama de Pareto es el de evidenciar prioridades, puesto que en la práctica suele ser difícil controlar todas las posibles inconformidades de calidad de un producto o servicios.

                      

5. Diagrama de dispersión

También conocidos como gráficos de correlación, estos diagramas permiten básicamente estudiar la intensidad de la relación entre 2 variables. Dadas dos variables X y Y, se dice que existe una correlación entre ambas si éstas son directa o inversamente proporcionales (correlación positiva o negativa). En un gráfico de dispersión se representa cada par (X, Y) como un punto donde se cortan las coordenadas de X y Y.

6. Estratificación: La estratificación es una técnica    utilizada en combinación con otras herramientas de análisis de datos.

7. Gráficos de Control 

Los gráficos o cartas de control son diagramas preparados donde se van registrando valores sucesivos de la característica de calidad que se está estudiando. Estos datos se registran durante el proceso de elaboración o prestación del producto o servicio. 

Cada gráfico de control se compone de una línea central que representa el promedio histórico, y dos límites de control (superior e inferior).

                     

2.4 Manejo de software especializado en calidad. 

Un programa de control de calidad es una solución informática que sirve para asegurar que los productos o servicios ofrecidos por una empresa cumplen con los requisitos de calidad establecidos. Esta herramienta permite administrar todos los documentos y la información pertinente para controlar la calidad de los bienes de manera eficiente. Con un software para el control de calidad podrás garantizar el cumplimiento de las normativas establecidas en tu sector.El proceso de los sistemas de gestión de calidad está desarrollado en función de las normas y estándares internacionales con los que se parametrizan y se elaboran marcos de funcionamiento dentro de los procesos§ empresariales, asegurando que el proceso con el cual se manufactura un producto o se constituye un servicio es de calidad y sigue un protocolo mínimo el cual asegura al cliente que recibirá en primera instancia el valor que se le promete en el intercambio comercial o afín, lo cual es acreditado por las entidades. 

KMkey QUALITY. 

KMkey Quality hace parte del paquete KMkey y aunque trabaja de manera conjunta con HelpDesk y Project es capaz de implementarse de manera independiente en función de las necesidades corporativas y dar muy buenos resultados. El software está diseñado como un soporte para el área de gestión y control de la calidad ya que es capaz de gestionar la documentación generada como soporte a normativas y estándares internacionales como son la ISO 9000, ISO 14000, y OHSAS 18000 y demás estándares que apliquen específicamente a la actividad que desarrolle la compañía.

3. PLANES DE MUESTREO.

3.1. MUESTREO ALEATORIO

El muestreo aleatorio constituye una de las clases más populares de muestreo aleatorio o probabilístico. En esta técnica, cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como sujeto. Todo el proceso de toma de muestras se realiza en un paso, en donde cada sujeto es seleccionado independientemente de los otros miembros de la población.

 

3.2 MUESTREO AL AZAR.

El concepto básico de todo muestreo es el de la muestra al azar. Una muestra de objetos de una población se llama al azar cuando todos los miembros de la población tienen igual oportunidad de aparecer en la muestra. Es muy importante insistir en que esto es igualmente válido para todos los miembros de la población, tanto para los raros como para los típicos.

3.3 MUESTREO SIMPLE, DOBLE, MÚLTIPLE.

Muestreo simple

Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamaño de muestra debe ser lo suficientemente grande para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

Muestreo doble

Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado dele estudio de la primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo.

Muestreo múltiple

El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para llegar a una decisión es más de dos muestras.

Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los elementos de una muestra.

3.4 MUESTREO DE ACEPTACIÓN, POR LOTE, AQL, NIVELES DE INSPECCIÓN, MANEJO DE TABLAS MIL-STD (MILITAR STANDAR).

MUESTREO DE ACEPTACIÓN:

Un muestreo de aceptación consiste en evaluar un colectivo homogéneo a través de una muestra aleatoria, para decidir la aceptación o el rechazo del colectivo. Por tanto, es necesario tener presente en todo momento que, en un muestreo, lo que se está evaluando es toda la población y no sólo la muestra, por lo que la cuestión es si una población, con las características inferidas a partir de los datos de la muestra observada, es aceptable o no.

3.5 MUESTREO ESTRATIFICADO.

El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional. Es importante tener en cuenta que los estratos no deben superponerse. Que los subgrupos se superpongan dará a algunos individuos mayores probabilidades de ser seleccionados como sujetos. Esto niega completamente el concepto de muestreo estratificado como un tipo de muestreo probabilístico.