Act 1: Revisión de PresaberesGeneralidades Del Curso

Bienvenidos al curso Control de Calidad, identificado con Código 302582 de dos créditos aplicable a los programas de Formación en Tecnología e Ingeniería Industrial y de Alimentos, es un curso metodológico evaluado por proyecto ofertado por la Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería ECBTI

El curso abordará los principales conceptos y métodos del control estadístico de calidad. Sobre este se puede decir que se ha mostrado su utilidad tanto en las empresas de manufactura como las empresas de servicio, ya que con las exigencias de mejora a las que se ven expuestas las organizaciones debido a la alta competitividad de los mercados globalizados, se ha hecho más evidente la necesidad de ampliar la comprensión y utilización del pensamiento estadístico, y aplicar conceptos y técnicas estadísticas para una diversidad de tareas y propósitos, ejemplo de ello es:

- Identificar donde, como, cuando y con qué frecuencia se presentan los principales problemas en una organización

- Detectar con rapidez, oportunidad y a bajo costo anormalidades en los procesos y sistemas de medición (Monitoreo eficaz)

- Ser objetivos en la planeación y toma de decisiones; expresar los hechos en forma de datos y evaluar objetivamente el impacto de acciones de mejora.

- Analizar lógica, sistemática y ordenadamente la búsqueda de mejoras.

Act 1: Revisión de Presaberes

El Curso Control De Calidad es un curso teórico de 3 Créditos perteneciente a la ECBTI

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Falso

Respuesta Correcta el Curso es de 2 Créditos de Tipo Metodológico adscrito a la ECBTI

El curso Control de Calidad aplica solo para el Programa de Ingeniería Industrial

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Falso

Respuesta Correcta el Curso aplica para los programas de Tecnología e Ingenierías

Industrial y de Alimentos

El Curso Control De Calidad es un curso teórico de 3 Créditos perteneciente a la ECBTI

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Falso

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El curso Control de Calidad aplica solo para el Programa de Ingeniería Industrial

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Falso

Respuesta Correcta el Curso aplica para los programas de Tecnología e Ingenierías Industrial y de Alimentos

Productividad

La productividad se entiende como la relación entre lo producido y los medios empleados, por lo tanto, se mide mediante el cociente: resultados logrados entre recursos empleados. Los resultados logrados pueden medirse en unidades producidas, piezas vendidas, clientes atendidos o en utilidades. Mientras que los recursos empleados se cuantifican por medio del número de trabajadores, tiempo total empleado, horas máquina, etc. De manera que mejorar la productividad es optimizar el uso de los recursos y maximizar los resultados. De aquí que la productividad suela dividirse en dos componentes: eficiencia y eficacia. La primera es la relación entre los resultados logrados y los recursos empleados, se mejora principalmente optimizando el uso de los recursos, lo cual implica reducir tiempos desperdiciados, paros de equipo, falta de material, retrasos, etc. Mientras que la eficacia es el grado con el cual las actividades previstas son realizadas y los resultados planeados son logrados. Por lo tanto ser eficaz es cumplir con los objetivos y se atiende mejorando

los resultados de equipos, materiales y en general del proceso.

A la capacidad de generar resultados utilizando ciertos recursos se le conoce como:

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Productividad

Respuesta Correcta felicitaciones!!!

Se mejora optimizando recursos y reduciendo tiempos desperdiciados por paros de equipo, falta de material, retrasos, etc.

Su respuesta :

Eficiencia

Respuesta Correcta felicitaciones!!!

Se atiende maximizando resultados y se conoce como el grado con el cual las actividades planeadas son realizadas y los resultados previstos son logrados

Su respuesta :

Eficacia

Respuesta Correcta felicitaciones!!!

TEORÍA DEL MUESTREO

En estadística un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

La población (N), también llamada universo o colectivo es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones. En el caso del Control de Calidad, suele considerarse la Población, como todo el conjunto de artículos de un proceso de producción, de los cuales se toma un muestreo de estudio. Ejemplo: la producción de tornillos durante una jornada de 8 horas.

El número de elementos o sujetos que componen una población estadística es igual o mayor

que el número de elementos que se obtienen de ella en una muestra (n).

Existen distintos tipos de poblaciones que son:

Población base: es el grupo de personas designadas por características personales, geográficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.

Población muestreada: es la población base con criterios de viabilidad o posibilidad de realizarse el muestreo.

Muestra estudiada: es el grupo de sujetos en el que se recogen los datos y se realizan las observaciones, siendo realmente un subgrupo de la población muestreada y accesible. El número de muestras que se puede obtener de una población es una o mayor de una.

Población diana: es el grupo de personas a la que va proyectado dicho estudio, la clasificación característica de los mismos, lo cual lo hace modelo de estudio para el proyecto establecido.

Al elegir una muestra, se espera que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este proceso permite ahorrar recursos, obteniendo resultados parecidos que si se realizase un estudio de toda la población.

Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio fiable (que represente a la población), debe cumplir ciertos requisitos, lo que lo convertiría en una muestra representativa.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la llamada distribución muestral.

PREGUNTAS DE ANÁLISIS DE RELACIÓN

Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, unidas por la palabra PORQUE. Usted debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. PORQUE. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio no muestral

La afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA

La afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación

La afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA

La afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

PREGUNTAS DE ANÁLISIS DE RELACIÓN

Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, unidas por la palabra PORQUE. Usted debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. PORQUE. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio no muestral

Su respuesta :

La afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA

Respuesta Correcta!! si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población, pero al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral.

PREGUNTAS DE ANÁLISIS DE RELACIÓN

Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, unidas por la palabra PORQUE. Usted debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une.

En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población. PORQUE. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio no muestral

Su respuesta :

La afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA

Respuesta Correcta!! si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer dos o más muestras de la misma población, pero al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población se denomina espacio muestral.

TÉCNICAS DE MUESTREO

Muestreo probabilístico

Forman parte de este tipo de muestreo todos aquellos métodos para los que puede calcularse la probabilidad de extracción de cualquiera de las muestras posibles. Este conjunto de técnicas de muestreo es el más aconsejable, aunque en ocasiones no es posible optar por él. En este caso se habla de muestras probabilísticas, pues no es razonable hablar de muestras representativas dado que no conocemos las características de la población.

El muestreo aleatorio simple puede ser de dos tipos:

Sin reposición de los elementos cada elemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción. Por ejemplo, si se extrae una muestra de una "población" de bombillas para estimar la vida media de las bombillas que la integran, no será posible medir más que una vez la bombilla seleccionada.

Con reposición de los elementos las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones. En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición aunque, realmente, no lo sea.

Para realizar este tipo de muestreo, y en determinadas situaciones, es muy útil la extracción de números aleatorios mediante ordenadores, calculadoras o tablas construidas al efecto.

2.2. Muestreo estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra.

Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

Asignación proporcional: el tamaño de cada estrato en la muestra es proporcional a su tamaño en la población.

Asignación óptima: la muestra recogerá más individuos de aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario un conocimiento previo de la población.

Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esa misma proporción.

2.3. Muestreo sistemático

Se utiliza cuando el universo es de gran tamaño o ha de extenderse en el tiempo. Primero hay que identificar las unidades y relacionarlas con el calendario (cuando proceda). Luego hay que calcular una constante, que se denomina coeficiente de elevación K= N/n; donde N es el tamaño del universo y n el tamaño de la muestra. Determinar en qué fecha se producirá la primera extracción, para ello hay que elegir al azar un número entre 1 y K; de ahí en adelante tomar uno de cada K a intervalos regulares. Ocasionalmente, es conveniente tener en cuenta la periodicidad del fenómeno.

2.4. Muestreo por conglomerados

Cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se suponen que contienen toda la variabilidad de la población, es decir, la representan fielmente respecto a la característica a elegir, pueden seleccionarse sólo algunos de estos grupos o conglomerados para la realización del estudio.

Dentro de los grupos seleccionados se ubicarán las unidades elementales, por ejemplo, las personas a encuestar, y podría aplicársele el instrumento de medición a todas las unidades, es decir, los miembros del grupo, o sólo se le podría aplicar a algunos de ellos, seleccionados al azar. Este método tiene la ventaja de simplificar la recogida de información muestral.

Cuando, dentro de cada conglomerado, se extraen los individuos que formarán parte de la muestra por muestreo aleatorio simple, el muestreo se llama bietápico.

Las ideas de estratificación y conglomerados son opuestas. El primer método funciona mejor cuanto más homogénea es la población respecto del estrato, aunque más diferentes son éstos entre sí. En el segundo, ocurre lo contrario. Los conglomerados deben presentar toda la variabilidad, aunque deben ser muy parecidos entre sí.

2.5. Muestreo no probabilístico

Aquel para el que no puede calcularse la probabilidad de extracción de una determinada muestra.

Hay tres tipos: de juicio, de cuota, de trozo.

3. TRATAMIENTO PARA DATOS AGRUPADOS.

Una vez recogida la información de las muestras, esta se debe tabular y agrupar para su posterior análisis estadístico.

Cuando la muestra consta de 30 o más datos, lo aconsejable es agrupar los datos en clases y a partir de estas determinar las características de la muestra y por consiguiente las de la

población de donde fue tomada.

Antes de pasar a definir cuál es la manera de determinar las características de interés (media, mediana, moda, etc.) cuando se han agrupado en clases los datos de la muestra, es necesario que sepamos como se agrupan los datos.

3.1. Pasos para agrupar datos.

Determinar el rango o recorrido de los datos.

Rango = Valor mayor – Valor menor

Establecer el número de clases (k) en que se van a agrupar los datos tomando como base para esto la siguiente tabla.

Tamaño de muestra o No. De datos Número de clases

Menos de 50 5 a 7

50 a 99 6 a 10

100 a 250 7 a 12

250 en adelante 10 a 20

El uso de esta tabla es uno de los criterios que se puede tomar en cuenta para establecer el número de clases en las que se van a agrupar los datos; existen otros para hacerlo.

Determinar la amplitud de clase para agrupar (C).

Formar clases y agrupar datos.

Para formar la primera clase, se pone como límite inferior de la primera clase un valor un poco menor que el dato menor encontrado en la muestra y posteriormente se suma a este valor C, obteniendo de esta manera el límite superior de la primera clase, luego se procede a obtener los límites de la clase siguiente y así sucesivamente.

La fórmula que determina el Rango de una serie de datos agrupados es:

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Rango = Valor Mayor – Valor Menor

Respuesta Correcta!!! Rango = Valor mayor – Valor menor

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En términos estadísticos, un muestreo es un proceso mediante el cual se realiza una investigación a todos los elementos que conforman una población.

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Falso

Correcto: un muestreo es la técnica para la selección de una muestra a partir de una población.

¿Qué se entiende por Población (N), Universo o Colectivo?

Su respuesta :

Es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan las observaciones, vinculados entre sí por similitudes y variables iguales.

Correcto!!!! es el total del conjunto de elementos u objetos de los cuales se quiere obtener información. Aquí el término población tiene un significado mucho más amplio que el usual, ya que puede referirse a personas, cosas, actos, áreas geográficas e incluso al tiempo.

¿Cuál es la principal característica del Muestreo Probabilístico?

Su respuesta :

Puede calcularse la probabilidad de extracción de cada una de las muestras posibles.

Correcto!!! es la caracteristica fundamental de este tipo de muestreo, calcular la probabilidad de extracción.

¿A qué se refiere el término población base?

Su respuesta :

Es el grupo de personas designadas por características personales, geográficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.

Correcto!!! es el grupo de personas designadas por características personales, geográficas o temporales, que son elegibles para participar en el estudio.

¿Cuáles son los tipos de asignaciones existentes para un muestreo estratificado?

Su respuesta :

Asignación Proporcional y Asignación Óptima.

Correcto!!! estos son los tipos de asignaciones existentes para un muestreo estratificado

Algunas Generalidades: Control Estadistico de Calidad

Una de las áreas de la actividad humana en la que la aplicación de técnicas estadísticas ha

tenido gran difusión y al mismo tiempo un enorme éxito, es en la de aquellos aspectos que se relacionan con el control de calidad de producción de bienes y suministro de servicios. En los años 80 la aplicación de la filosofía y técnicas del control de calidad en la producción supuso un enfoque revolucionario y tremendamente competitivo, que fue aprovechado sobre todo por la industria japonesa para colocarse a la cabeza del mercado mundial, lo que resulta curioso, siendo americanos los "padres" del control de calidad, puesto que la industria americana sólo se subió al carro del control de calidad una vez que la presión ejercida en el mercado por la superioridad de los productos japoneses les obligó a considerar las bondades de la nueva filosofía, en la que la calidad constituye un concepto global que no sólo se aplica al producto sino a todo el proceso de fabricación, incluyendo el control de costes, precios y beneficios, gestión de los suministros y plazos de entrega.

En los años 80 la aplicación de técnicas de control de calidad, surgidas en USA, supuso una gran revolución en la industria japonesa, a la que en breve tuvieron que sumarse las empresas de todo el mundo para competir no sólo con la calidad sino con los precios de los productos japoneses

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Verdadero

Correcto!! En los años 80 la aplicación de la filosofía y técnicas del control de calidad en la producción supuso un enfoque revolucionario y tremendamente competitivo