ESTRATIFICANDO DATOS


Estratificación

La estratificación es una herramienta estadística del control de calidad que es aplicable a cualquiera de las restantes herramientas de Ishikawa y que, al mismo tiempo, tiene aplicaciones directas. Permite comparar las características poblacionales de los diferentes estratos que, de no ser iguales, son una fuente de heterogeneidad y, por tanto, de no calidad. En consecuencia, estas heterogeneidades deben ser detectadas, corregidas y eliminadas.

Es  una  clasificación  por  afinidad  de  los  elementos  de  una población,  para  analizarlos  y  poder  determinar  con  más  facilidad  las  causas  del  comportamiento  de  alguna  característica  de  calidad.  A  cada  una  de  las  partes  de  esta clasificación se le llama estrato, la estratificación se utiliza para clasificar datos e identificar su estructura.

La estratificación generalmente se hace partiendo de la clasificación de los factores que  indican  en  un  proceso  o  en  un  servicio  (5M:  máquinas,  métodos,  materiales, medio  ambiente  y  mano  de  obra)  y  los  estratos  que  se  utilicen,  dependerán de la situación analizada.

Usos de la estratificación:

a) Identificar las causas que tienen mayor influencia en la variación.

b) Comprender de  manera  detallada  la  estructura  de  un  grupo  de  datos,  lo  cual  permitirá identificar las causas del problema y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.

c) Examinar las  diferencias  entre  los  valores  promedios  y  la  variación  entre diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia que pueda existir.

Ejemplos de estratificación

En un determinado departamento, se está estudiando un defecto de producción y se han recogido datos, que se han representado en un histograma como el de la figura 1.

xxxx

Figura 1.

Estratificando esos datos se pueden obtener informaciones útiles; por ejemplo, si ese departamento trabaja en dos turnos, puede resultar útil, estratificar los datos entre los dos turnos y observar si existen diferencias. En el caso que se analizará, como se refleja en los dos histogramas de las figuras 2 y 3, se observa que la dispersión del primer turno es mayor que la del segundo. Ese hecho nos proporciona la clave de la lectura de la situación: efectivamente, nos dice que el primer turno ofrece una situación menos positiva. Eso servirá de base para un análisis más profundo, aunque limitado al primer turno.

fig2

Figura 2.

Figura 3

Figura 3.

Otro ejemplo, si en una empresa mecánica existen tres máquinas fresadoras cuya producción total tiene unos rechazos del 10%, se puede proceder a una estratificación de los rechazos por tipo de maquina recogiendo los datos durante una semana. Estratificando de esta manera se puede poner de manifiesto, por ejemplo, que una de las tres máquinas genera por sí sola el 9% de los rechazos, mientras que cada una de las otras dos provoca unos rechazos del 0,5%.

Esta herramienta me pareció útil ya que podemos presentar de forma clara, datos como dónde se produce, cómo afecta, de dónde provienen, quiénes  intervienen, entre otros, relacionados con cualquier situación, tanto positiva como negativa, que afecte a la organización. A su vez, considero que el conocimiento de los datos ya estratificados ayudará a la toma de decisiones para accionar de la mejor manera posible.

 

Fuente: http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/Tesis/Ingenie/cusiyupanqui_cc/cap4.pdf

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