Estratificación de Datos

Gestión de la Calidad y Competitividad Estratificación de Datos Rolando Sánchez; Lesly Hidalgo; Karla Coraquilla; John Sacoto; Jhosselyn Guerra Docente: Ing. Eduardo Rubén Espín Moya PhD. INDICE 1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 1 2. OBJETIVOS................................................................................................................ 2 2.1. Objetivo General...................................................................................................... 2 2.2. Objetivos Específicos .............................................................................................. 2 3. DESARROLLO .......................................................................................................... 3 3.1. Conceptos ................................................................................................................ 3 3.2. Antecedentes ............................................................................................................ 3 3.3. Cuando utilizar ........................................................................................................ 4 3.4. Tipo de muestreo ..................................................................................................... 5 3.1.1 Ventajas y desventajas del muestreo estratificado ........................................... 9 3.5. Procedimiento para la estratificación de datos ........................................................ 9 3.6. Ejemplo .................................................................................................................. 10 4. 6.5.1 Recolección de datos ...................................................................................... 11 6.5.2 Matriz de organización (segmentación de datos) ........................................... 11 6.5.3 Análisis ........................................................................................................... 12 6.5.4 El diagrama de estratificación ........................................................................ 13 6.5.5 Conclusiones del ejemplo............................................................................... 14 CONCLUSIONES .................................................................................................... 15 5. RECOMENDACIONES ........................................................................................... 16 6. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 17 Índice de tablas Tabla 1 Propiedades del muestreo estratificado. ................................................................... 6 Tabla 2 Ejemplo de muestreo estratificado proporcionado................................................... 8 Tabla 3 Ejemplo de muestreo estratificado no proporcionado. ............................................. 8 Tabla 4 Ventajas y desventajas del muestreo estratificado. .................................................. 9 Tabla 5 Matriz de organización (segmentación de datos) ................................................... 11 Índice de figuras Figura 1. Diagrama de estratificación ................................................................................. 13 Índice de ilustraciones Ilustración 1 Tipos de muestreo. Fuente: (DR. Iván Espinoza Salvadó, s.f.) ....................... 5 1 1. INTRODUCCIÓN Actualmente, las empresas y sus sistemas de gestión de la calidad requieren la aplicación de técnicas estadísticas y métodos de resolución de problemas, particularmente en las áreas de fabricación, análisis, medición y mejora, que ayudan en el control de la calidad del producto, así como en el correcto desarrollo de diversos procesos de negocio. Una de estas técnicas estadísticas es la estratificación de datos. En el sentido de calidad y procesos, la estratificación de datos, también conocida como la segmentación de datos, se define como la acción de categorizar datos, personas y objetos en grupos o categorías distintos. Cuando los datos de varias fuentes o categorías se presentan de una manera desorganizada o mixta, interpretarlos se vuelve mucho más difícil. En el siguiente trabajo explicaremos esta excelente técnica de recopilación y análisis de datos, que a su vez separa o clasifica los datos y forma parte integral de la gestión de datos dentro de las 7 herramientas básicas de calidad. 2 2. OBJETIVOS 2.1. Objetivo General Investigar todo lo referente a estratificación de datos, para cumplir con la planificación establecida en el sílabo de la cátedra de Gestión de la Calidad y Competitividad correspondiente al PAO 7, de la carrera de Administración de Empresas. 2.2. Objetivos Específicos • Indagar en fuentes fidedignas y confiables información de relevancia referente a la temática. • Realizar un análisis crítico de la información encontrada en la web, libros, revistas, entre otras. • Redactar en el presente documento información de calidad referente a la temática. 3 3. DESARROLLO 3.1. Conceptos La estratificación de datos también conocida como segmentación de datos, se define como la acción de ordenar datos, personas y objetos en distintos grupos o estratos. Cuando los datos provenientes de varias fuentes o categorías se presentan de manera desordenada o mezclada, interpretarlos se hace mucho más complejo (ClockWork, 2020). Es una herramienta de análisis estadístico aplicada al control de calidad de los procesos en una empresa, su fin es el aporte de datos en situaciones complejas, que faciliten la toma de decisiones para solventar dichas situaciones en beneficio del desenvolvimiento de la empresa (Pacheco, 2019). 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. Estratificar no es más que dividir el conjunto de los datos disponibles en subconjuntos que, en principio, pueden ser más homogéneos, a cada subconjunto se le denomina estrato (Turmero, 2011). 3.2. Antecedentes Los sistemas de gestión de calidad actuales requieren que las organizaciones cuenten con un método de solución de problemas, así como el uso de técnicas estadísticas aplicables en los procesos de fabricación, medición, análisis y mejora, por lo que el uso de la metodología de solución de problemas se convierte en un medio indispensable para el control de la calidad de los procesos y productos de una empresa (Álvarez, 2006). 4 El camino hacia la calidad total de la empresa demanda además de mantener liderazgos de calidad, el diario control de problemas de trabajo presentados a cada momento en cada lugar del trabajo, se requiere resolver las variaciones que van surgiendo en los diferentes procesos de producción, reducir los defectos y además mejorar los niveles estándares de actuación. Para resolver estos problemas o variaciones y mejorar la Calidad, es necesario basarse en hechos y no dejarse guiar solamente por el sentido común, anticipando conclusiones que no generarán la solución, y dando como resultados fracasos en los que nadie asumirá la responsabilidad. 3.3. Cuando utilizar La estratificación en una empresa se usa para (Gehisy, 2017): • Identificar las causas de mayor influencia en la variación de eventos y procesos. • Comprender detalladamente la estructura de una data (grupo de datos), lo que podrá permitir la identificación de las causas de un problema y conducir las acciones correctivas necesarias. • Examinar la diferencia y variación entre los estratos y ejercer medidas frente dichas diferencias que puedan existir. • Facilitar la toma de decisiones en cuanto a medidas correctivas. • Cuando los datos provienen de diversas fuentes o condiciones como días de la semana, proveedores, turnos o grupos de población. • Antes de comenzar la captura de datos. • Cuando para analizar los datos, se requiere la separación de diversas fuentes o condiciones. 5 • Cuando los resultados obtenidos con otras herramientas no evidencian conclusiones pertinentes para tomar decisiones. • Antes de recopilar datos: A veces contamos con muchísimos datos y resulta conveniente intentar clasificarlos antes de lanzarnos a usar otro tipo de herramienta como diagramas de Pareto o Histogramas. • Cuando tenemos datos de varias fuentes o condiciones: turnos, días de la semana, proveedores o grupos de población. • Cuando el análisis de datos requiere la separación de diferentes fuentes o condiciones: por ejemplo, separar por diferentes equipos. La estratificación presenta de forma ordenada y clara, datos relacionados a cualquier situación que se presente en una empresa, bien sea favorable o desfavorable (Betancourt, 2021). 3.4. Tipo de muestreo Al hablar de muestra nos referimos a un conjunto de elementos representativos de un total de elementos, es decir, una parte representativa de un todo. Los tipos de muestreo se clasifican en probabilísticos y no probabilísticos entre los cuales tenemos los siguientes: Ilustración 1Tipos de muestreo. Fuente: (DR. Iván Espinoza Salvadó, s.f.) 6 Muestreo probabilístico La característica principal del grupo de muestreo probabilístico según el (DR. Iván Espinoza Salvadó, s.f.) Es que “se basa en que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados; con una selección al azar”. Muestreo no probabilístico A diferencia del muestreo probabilístico, en el no probabilístico, “no se conoce la probabilidad que tienen los diferentes elementos de la población de estudio de ser seleccionados”, según afirma el (DR. Iván Espinoza Salvadó, s.f.) En el presente trabajo de investigación se hará énfasis en el muestreo estratificado, el cual pertenece al grupo de muestreo probabilístico. Muestreo estratificado (Roldán, s.f.) Afirma que un “muestreo estratificado es una técnica de muestreo estadístico probabilístico y una forma de muestreo aleatorio, que consiste en dividir una población en distintos subgrupos o estratos. Una característica esencial de la estratificación es que cada elemento debe pertenecer a un único estrato, de modo que los estratos son excluyentes, es decir que, no se superponen”. El muestreo aleatorio estratificado tiene las siguientes propiedades: Tabla 1 Propiedades del muestreo estratificado. Fuente: (Godoy, 2020) Elaboración: Propia de los autores. Propiedades del muestreo estratificado 7 ⎯ La población consta de N elementos. ⎯ La población se divide en K grupos, llamados estratos. ⎯ Cada elemento de la población puede asignarse a un estrato, y solo a uno. ⎯ El número de observaciones dentro de cada estrato Ni es conocido, y N = N1 + N2 + N3 +… + Nk ⎯ El investigador obtiene una muestra probabilística de cada estrato. Pasos para el muestreo estratificado según (Roldán, s.f.): 1. Definir la población (total) objetivo 2. Elegir las variables de estratificación y cuántos estratos existirán. 3. Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un único estrato. 4. Determina el tamaño de cada estrato 5. Se seleccionan al azar los elementos de cada estrato hasta obtener el número específico definido para cada estrato. Tipos de muestreos estratificados El tipo de muestreo estratificado se define en función del tamaño que definimos para cada estrato. Existen dos tipos de muestreo estratificado que son: proporcionado y no proporcionado. Muestreo estratificado proporcionado “Se le llama muestreo estratificado proporcionado cuando el tamaño de la muestra, de cada uno de los estratos, es proporcional al tamaño de la población”. (Enciclopedia económica, s.f.) 8 Tabla 2 Ejemplo de muestreo estratificado proporcionado. Elaboración: Propia de los autores Ejemplo de muestreo estratificado proporcionado Si se divide la población de una ciudad en estratos de edad, es muy probable que obtengamos estratos de distintos tamaños. Por ejemplo 70% adultos y 30% niños. Al tomar la muestra, los estratos de adultos y niños deben tener el mismo peso en observamos en la población (70% y 30%). Muestreo estratificado desproporcionado o no proporcional “El muestreo estratificado desproporcionado permite al investigador realizar una muestra de forma equitativa, sin importar la cantidad de individuos que conformen la población del estrato”. (Enciclopedia económica, s.f.) Tabla 3 Ejemplo de muestreo estratificado no proporcionado. Elaboración: Propia de los autores. Ejemplo de muestreo estratificado no proporcionado Uniforme En la muestra que tomamos, todos los estratos tienen el mismo peso, sin importar el tamaño que tienen en la población. Siguiendo el ejemplo anterior serían 50% adultos y 50% niños. Óptimo El tamaño de los estratos se determina proporcionalmente a la desviación estándar de las variables que estudiamos. De esta forma se los estratos con mayor variabilidad interna tendrán un mayor peso que los de menor variabilidad. 9 3.1.1 Ventajas y desventajas del muestreo estratificado El muestreo estratificado posee varias ventajas y desventajas entre las cuales tenemos las siguientes: Tabla 4 Ventajas y desventajas del muestreo estratificado. Fuente: (Roldán, s.f.) Elaboración: Propia de los autores. Muestreo estratificado Ventajas • • Es posible hacer estimaciones no sólo para la Desventajas • población en general, sino que también para la población general ya sea para estratificar cada estrato en particular. como para determinar el peso de cada estrato Se aprovecha mejor el conocimiento que el en la población. investigador tiene sobre la población bajo • Permite la utilización de diferentes técnicas de Es más costoso tanto en tiempo como en trabajo. estudio. • Se requiere de más información que estudiar • La selección de estratos puede ser compleja si estimación incluyendo la relación entre no se determinan bien las variables de diferentes estratos. estratificación o se define un número grande de estratos. 3.5. Procedimiento para la estratificación de datos 1. Definición del evento y característica a analizar: En primer lugar, se establece la situación o problema sobre la cual se desea aplicar la estratificación. Identificado el problema, se procede a determinar cuáles serán las fuentes para utilizar para llevar a cabo la estratificación. 2. Presentación general de los datos relativos al evento: Se definen las fuentes de obtención de datos, se aplican y se obtiene una data que se asocia según factores en común. 10 3. Clasificación de la data obtenida: Los datos deben agruparse homogéneamente en función de los factores de estratificación. Seguidamente, se analizan los datos obtenidos, en esta fase se puede notar el flujo de marcha en los estratos, visualizándose el problema o situación detalladamente. 4. Comparación de grupos homogéneos de datos: Se lleva a cabo una comparación de los grupos dentro de cada uno de los criterios de estratificación, a fin de observar la existencia de diferencias o heterogeneidades entre los propios grupos. Si se observan diferencias significativas, habrá sido efectiva la estratificación. 5. Representación gráfica de los grupos de datos: La representación gráfica de cada grupo homogéneo de la data es importante para facilitar el proceso de análisis completo, para ello se utilizan herramientas, como los histogramas o diagramas de Pareto. 6. Generación de soluciones: Por último, luego de analizada detalladamente la situación mediante la data, los gráficos, etc., se generan posibles medidas o soluciones para solventar el problema o eventualidad planteada, antes del proceso de estratificación. 3.6. Ejemplo Supongamos que trabajamos en el departamento de calidad de una empresa que manufactura autopartes. Se cuenta con tres líneas de producción, y en cada una hay un supervisor que rechaza las piezas que contienen algún tipo de defecto. Los supervisores simplemente desechan las piezas defectuosas por lo que es difícil saber la naturaleza del problema. 11 6.5.1 Recolección de datos Para analizar a mayor detalle el problema, le pedimos a cada supervisor que ordenen las piezas de acuerdo con el tipo de defecto que presentan. Debe realizar esta clasificación durante una semana. 6.5.2 Matriz de organización (segmentación de datos) • Para construir el diagrama de estratificación elaboramos una matriz en la que organizaremos los datos recolectados al final de la semana. • En la parte superior colocamos la maquinaria donde provienen las piezas y en la parte izquierda colocamos los defectos que pueden ocurrir. • Al final de la semana separamos las piezas de acuerdo con la línea de producción y al defecto que presentaron. • Marcamos en la matriz la cantidad de piezas por el tipo de defecto y la máquina de donde proviene. Tabla 5 Matriz de organización (segmentación de datos) M1 M2 M3 TOTAL Porosidad 6 16 10 32 Llenado 12 34 15 61 Maquinado 2 1 2 5 Molde 3 6 7 16 Ensamblado 2 2 2 6 TOTAL 25 59 36 120 DEFECTO Posteriormente (Tabla 5) contamos y sumamos los defectos registrados con este diagrama podemos identificar de mejor manera el origen de los defectos, así como precisar el problema con mayor detalle. 12 6.5.3 Análisis Cómo podemos observar nuestra prioridad será resolver el proceso de llenado en la máquina número 2. M1 M2 M3 TOTAL Porosidad 6 16 10 32 Llenado 12 34 15 61 Maquinado 2 1 2 5 Molde 3 6 7 16 Ensamblado 2 2 2 6 TOTAL 25 59 36 120 DEFECTO Otra situación que se torna evidente es el desempeño general de la máquina número 2, ya que presenta una cantidad de defectos que supera por mucho a la cantidad de defectos de la máquina 1 y 3. M1 M2 M3 TOTAL Porosidad 6 16 10 32 Llenado 12 34 15 61 Maquinado 2 1 2 5 Molde 3 6 7 16 Ensamblado 2 2 2 6 TOTAL 25 59 36 120 DEFECTO También nos sugiere que debemos tener cuidado con el proceso de llenado, que resulta ser el más problemático para las tres máquinas. 13 M1 M2 M3 TOTAL Porosidad 6 16 10 32 Llenado 12 34 15 61 Maquinado 2 1 2 5 Molde 3 6 7 16 Ensamblado 2 2 2 6 TOTAL 25 59 36 120 DEFECTO 6.5.4 El diagrama de estratificación Para terminar el diagrama de estratificación se elabora un diagrama de barras (Fig. 1), en el que por cada causa de defecto se distribuyen las frecuencias de cada una de las máquinas que se analizaron. M2 M3 LLENADO M AQUINADO M OLDE 2 2 2 3 2 1 2 POR OSIDAD 7 6 12 6 10 15 16 DEFECTOS 34 M1 ENSAM BLADO Figura 1. Diagrama de estratificación Cómo se observa la información es mucho más completa y nos permite comparar el desempeño de las máquinas entre sí, para los distintos tipos de errores que se producen una 14 vez más. Podemos concluir que el proceso de llenado de la máquina 2 es el que más problemas presenta para la producción de piezas de autopartes, mientras que las otras máquinas presentan una menor incidencia de defectos 6.5.5 Conclusiones del ejemplo • Con este diagrama podemos identificar de mejor manera el origen de los defectos, así como precisar el problema con mucho mayor detalle. • Para proponer una solución no es lo mismo reportar 120 piezas defectuosas que identificar el problema y medir su efecto en la producción. • Los resultados de la estratificación también ayudan a marcar prioridades al momento de proponer soluciones. 15 4. CONCLUSIONES • La estratificación consiste en presentar, de forma clara, datos de cómo donde se produce, como afecta, como repercute, de donde provienen, datos con características coincidentes en grupos o estratos, tanto positiva como negativa, que afecte o tenga lugar en el seno de la organización. • El conocimiento de estos datos en la forma expuesta, es decir, estratificados, permitirá valorar la conveniencia de adoptar determinadas acciones. • La estratificación se utiliza para identificar las causas que tienen mayor influencia en la variación, lo cual ayuda a comprender de manera detallada la estructura de un conjunto de datos y examinar las diferencias entre los valores o variaciones. • Es una herramienta que utilizamos para el control estadístico de la calidad y agrupar la obtención de datos que recolectamos para acomodar los datos idénticos dentro de una categoría. • El comportamiento, la opinión o los datos de cada uno de los grupos o variables que interviene en una determinada situación hay que estudiarlos y plantear recogidas de datos y en el análisis y representación de los datos mediante diagramas de Pareto, histogramas y diagramas de correlación. 16 5. RECOMENDACIONES • Todo problema tiene una solución, toda solución lleva una serie de pasos a seguir y estos pasos deben ser documentados para mantener y garantizar el control, las herramientas están en manos de uno mismo, solo debe existir ese impulso que nos motive y nos responsabilice con la solución. • Se recomienda que siempre se empleen herramientas simples que justifiquen su utilización y no emplearlas simplemente por el deseo de la aplicación. • El uso de este instrumento para el control y la mejora, en general, no obedece a algún procedimiento específico, estas se seleccionan de acuerdo con las características específicas que ofrece el problema de estudio. • La estratificación es una estrategia inicial, no es por sí misma una herramienta que permita solucionar un problema, sino que es una representación para comprenderlo mejor, mediante la separación y clasificación de los datos disponibles. • La estratificación es un instrumento que se aplica en problemas, especialmente en aquellos que son complejos, que tienen muchas causas que se relacionan unas con otras. Se utiliza en la solución de problemas de calidad para separar los factores técnicos como la maquinaria, la herramienta y la materia prima, de los factores humanos como el diseño o la ejecución del trabajo. 17 6. BIBLIOGRAFÍA Álvarez, J. (2006). Introducción a la Calidad. Aproximación a los Sistemas de Gestión y Herramientas a la Calidad. España: Ideaspropias Editorial. Besa, E. (2017). Gestión del desempeño en empresas top del mundo. Obtenido de Rankmi: Recuperado el 6 de enero de 2021, desde https://www.rankmi.com/blog/gestion-deldesempeno-en-empresas-top-del-mundo Betancourt. (18 de Mayo de 2021). El muestreo estratificado o estratificación. Obtenido de Qué es y cómo se hace: https://www.ingenioempresa.com/muestreo-estratificado/ ClockWork. (2020). Obtenido de https://clockwork.com.co/que-es-la-estratificacion-de-datos/ DR. Iván Espinoza Salvadó. (s.f.). UNIDAD DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA. 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Obtenido de https://empresa.nestle.es/es/cvc/equipohumano/desarrollo-profesional#seccion6 Pacheco, J. (19 de Marzo de 2019). ¿Qué es la Estratificación en Calidad? Obtenido de Web y Empresas: https://www.webyempresas.com/que-es-la-estratificacion-en-la-calidad/ Roldán, P. (s.f.). Economipedia. Obtenido de Muestreo estratificado: https://economipedia.com/definiciones/muestreo-estratificado.html Turmero, I. (2011). Obtenido de https://www.monografias.com/trabajos98/estratificacionherramienta-control-calidad/estratificacion-herramienta-control-calidad.shtml Verni, A. (2016). PROFESIONAL. Obtenido de https://www.iprofesional.com/management/237350-como-hicieron-google-generalelectric-y-coca-cola-para-transformar-la-gestion-del-desempeno