Histograma
¿Qué es?
Una gráfica de la distribución de un conjunto de
medidas. Un Histograma es un tipo especial de gráfica de barras que despliega
la variabilidad dentro de un proceso. Un Histograma toma datos variables (tales
como alturas, pesos, densidades, tiempo, temperaturas, etc.) y despliega su
distribución. Los patrones inusuales o sospechosos pueden indicar que un
proceso necesita investigación para determinar su grado de estabilidad.
¿Cuándo se utiliza?
Cuando se quiere comprender mejor el sistema,
específicamente al:
· Hacer seguimiento del desempeño actual del
proceso
· Seleccionar el siguiente producto o servicio a
mejorar
· Probar y evaluar las revisiones de procesos para
mejorar
· Necesitar obtener una revisión rápida de la variabilidad
dentro de un proceso
Desde un sistema estable, se pueden hacer
predicciones sobre el desempeño futuro del sistema. Un equipo para efectuar
mejoras utiliza un Histograma para evaluar la situación actual del sistema y
para estudiar resultados. La forma del Histograma y la información de
estadísticas le ayuda al equipo a saber cómo mejorar el sistema. Después de que
una acción por mejorar es tomada, el equipo continúa recogiendo datos y
haciendo Histogramas para ver si la teoría
ha funcionado.
¿Cómo se utiliza?
1. Después de la recolección de datos, contar el
número de puntos de datos (n) en su muestra.
2. Determinar el rango, R, para todo el conjunto de
datos al restar el valor menor de los datos del mayor.
R = mayor valor – menor valor
3. Determinar el número de intervalos, denotados
como K. Utilizar esta pauta.
Puntos de
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Intervalos
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Datos
|
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30-50
|
5-7
|
51-100
|
6-10
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101-250
|
7-12
|
Más de 250
|
10-20
|
Esta gráfica es un método práctico únicamente. Esta
determinará el número de barras que el Histograma tendrá a lo largo de su eje
horizontal.
4. Determinar la extensión del intervalo, W. La
fórmula es sencilla: W = R / K. Es útil y apropiada para aproximar W al número
entero más cercano.
5. Construir los intervalos determinando el límite
del intervalo, o los puntos finales. Tomar la medida individual más pequeña en
el conjunto de datos. Utilizar este número o aproximarlo al siguiente número
entero más bajo. Este se convierte en el punto final más bajo para el primer
límite del intervalo. Ahora, se debe tomar este número y sumar la duración del
intervalo. El siguiente límite de clase más bajo iniciaría en el número. El
primer intervalo es el número más bajo y todo hasta, pero sin incluir, el
número que empieza el próximo intervalo más alto. Esto hará que cada uno de los
datos se ajuste en una y sola una, clase. Finalmente, sumar de forma
consecutiva las clases, manteniendo el rango de todos los números.
6. Construir una tabla de frecuencias basada en los
valores computados arriba
(ej. número de clases, duración de las clases, límite de las clases). La tabla de
frecuencia es realmente un Histograma en una forma tabular.
7. Trazar y marcar los ejes horizontal y vertical.
8. Dibujar las barras para representar el número de
puntos de datos en cada intervalo. La altura de las barras deberá ser igual al
número de puntos de datos en ese intervalo, según se mide en el eje vertical.
9. Poner título y fecha a la gráfica. Indicar el
número total de puntos de datos y mostrar los valores nominales y límites (si
es el caso). Quizás también se quiera agregar otras notas describiendo más a
fondo el sujeto de las mediciones y las condiciones bajo las cuales se tomaron.
Estas notas ayudan a otros a interpretar la tabla y sirven como un registro de
la fuente de los datos.
10. Identificar y clasificar el patrón de
variación; desarrollar una explicación lógica y pertinente del patrón. No
olvidar la confirmación de las teorías por medio de la reunión de datos
adicionales y de la observación.
Consejos para la Construcción/ Interpretación:
Si las causas de variación son comunes, el
Histograma se distribuye normalmente (simétrico, forma de campana o uni-modal);
pero otras posibilidades (particularmente para procesos fuera de control) es
inclinarlo (a la izquierda o derecha) y/o bi-modal (con dos picos).
Algunos conceptos claves para recordar:
· Los valores en un conjunto de datos casi siempre
muestran variación. Es inevitable en el resultado de cualquier proceso,
servicio administrativo o de manufactura. Es imposible mantener todos los
factores en un estado constante todo el tiempo.
· La variación despliega un patrón. Diferentes
fenómenos tendrán variaciones diferentes, pero siempre hay algún patrón en la
variación. Estos patrones de variación en los datos se llaman distribuciones.
Existen tres características importantes en un Histograma: su centro, su
extensión y su forma.
· Los patrones de variación son difíciles de ver en
simples tablas de números. Es fácil, por otro lado, concluir de forma errónea
que los datos representan un “final cerrado” en un esfuerzo de solución de
problemas.
· Los patrones de variación son más fáciles de ver
cuando los datos se
resumen pictóricamente en un Histograma.
Biografía.
Herramientas para el Análisis, C. y. (s.f.). Histograma.
Obtenido de ISO 9001:
http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/herramientas_calidad/histograma.htm
El Diagrama de Ishikawa, también llamado diagrama de causa-efecto, es una
representación gráfica que por su estructura también se llama diagrama de espina de pescado, este
consiste en una representación sencilla en la que puede verse una especie de
espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando un
problema a analizar, que se escribe en la cabeza del pescado.
