7 Herramientas estadisticas para la medicion, analisis e interpretacion de datos

783 palabras 4 páginas
Las siete herramientas estadísticas para la medición, análisis e interpretación de datos
Aunque existen muchas más, las propuestas de instrumentos estadísticos generalmente aceptadas para la gestión de la calidad son entre otras:
1. Diagrama de Ishikawa o de espina de pescado (Causa y efecto)
2. Hoja de registro o verificación (hojas de recogida de datos)
3. Histograma
4. Diagrama de flujo
5. Diagrama de Pareto
6. Diagrama de correlación o dispersión
7. Gráficos o cartas de control
Diagrama de Ishikawa (Causa y efecto)
Es un instrumento de análisis que se utiliza para identificar las posibles causas raíz de problemas que tiene efecto sobre los resultados de los procesos. El grupo de análisis enumera las posibles causas que
…ver más…
Diagrama de flujo
Es una gráfica o representación de las fases, etapas o actividades de un proceso para obtener un resultado específico. Con este tipo de diagramas es fácil hacer el seguimiento de las causas probables que inciden en un efecto indeseado y que previamente han sido identificadas a través del análisis hecho con el diagrama de Ishikawa.
Diagrama de Pareto
Esta herramienta sirve para distribuir las causas probables de un efecto por orden de importancia, con el fin de atender las que requieren ser corregidas o eliminadas inmediatamente (las vitales) y cuáles pueden ser discriminadas como de menor importancia (las triviales). Para realizar este diagrama se ordenan los datos de acuerdo a su frecuencia o incidencia, del mayor al menor; luego se obtiene su proporción y se eligen aquellas causas o variables que sumen el 80%, lo que indica que serán estas las que se atenderán primero, descartando las que ocupen el restante 20% de incidencia.
Por experiencia se suele encontrar que el número de variables o causas consideradas como vitales suele ser de tres a seis.
Diagrama de correlación o dispersión
Es una variación del histograma y se utiliza para evaluar si existe relación entre dos variables que podrían incidir entre sí, con lo cual se valida si una causa raíz está directamente vinculada con un efecto detectado. Si el gráfico muestra una fuerte relación entre variables, entonces

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