Histograma: Toolbox -

Descripción

Los histogramas son gráficos de una distribución de datos diseñados para mostrar el centrado, la dispersión (dispersión) y la forma (frecuencia relativa) de los datos. Los histogramas permiten visualizar grandes cantidades de datos difíciles de entender en forma de tabla u hoja de cálculo.

Sirven para entender cómo se relaciona el resultado de un proceso con las expectativas del cliente (objetivos y especificaciones), y ayudan a responder a la pregunta: «¿Es capaz el proceso de cumplir los requisitos del cliente?».

Ejemplo

Para entender la aplicación de los histogramas, considere un ejemplo sencillo: se recogieron datos de altura de una clase de entrenamiento de 50 individuos, como se muestra en la siguiente tabla:

*las imágenes que se utilizan son las originales desde la fuente*

Sólo hay 50 mediciones, pero es difícil sacar conclusiones específicas sobre los datos sin un análisis más detallado. Se puede construir un histograma para obtener información más útil:

El gráfico del histograma ofrece un rápido resumen visual de los datos. Es fácil ver que la estatura media ronda las 69 pulgadas, con pocas personas que midan menos de 66 pulgadas y pocas que midan 72 pulgadas. La distribución de frecuencias nos dice mucho sobre la probabilidad.
Si esta muestra fuera representativa de la población total de empleados (extraída al azar), y si la muestra es lo suficientemente grande, podríamos concluir que la probabilidad de encontrar empleados que midan más de 73 pulgadas o menos de 65 pulgadas es baja.
La forma de esta distribución, habitual tanto en la naturaleza como en entornos industriales, es una «Distribución Normal», que tiene el aspecto de una curva en forma de campana. El histograma que se muestra a continuación está superpuesto a una curva normal.

Hay otras formas de distribución que puede encontrar:

Cómo empezar

El primer paso para construir un histograma es decidir cómo debe medirse el proceso, es decir, qué datos deben recogerse. Los datos deben ser Datos Variables, o aquellos que se 1miden en una escala continua, como: volumen, tamaño, peso, tiempo, temperatura.

Recordatorio MoreSteam: Asegúrese de que el método de medición ha sido analizado y tiene un nivel aceptable de error de medición. Para obtener ayuda sobre este tema, consulte Análisis del sistema de medición en la Caja de herramientas.

A continuación, recopile los datos. Como regla general, deben recogerse más de 50 puntos de datos para poder ver patrones significativos. Puede utilizar información histórica para establecer una línea de base (si el método de medición ha sido exactamente el mismo), y tal vez desee comparar muestras extraídas de diferentes turnos o periodos de tiempo.
Una vez recopilados los datos, hay que tabularlos, por ejemplo en una hoja de cálculo. A continuación, puede construir un histograma por varios métodos. El método preferible es utilizar un paquete de software estadístico. Prácticamente todos ellos aceptan datos copiados de una hoja de cálculo.
También puede utilizar la función de gráficos de su programa de hoja de cálculo, pero es posible que tenga que organizar los datos y calcular los intervalos de los gráficos. Si elige esta opción, siga la secuencia siguiente:

Una vez desarrollado el histograma, puede analizar los datos con respecto a las expectativas del cliente (especificaciones). En el siguiente gráfico se puede ver que el primer histograma de una muestra de proceso está dentro de las especificaciones, mientras que el segundo tiene una parte del histograma fuera de las especificaciones.

El segundo histograma tiene demasiada dispersión, o variabilidad, para cumplir las expectativas del cliente. La indicación es que hay que tomar medidas para que la producción sea más consistente, o se producirá un cierto número de defectos.

Una forma más avanzada de este análisis es la métrica Cp, que se trata en la sección Capacidad del proceso del módulo Control estadístico del proceso dentro de la Caja de herramientas.

Después de evaluar la dispersión, o dispersión del proceso, también puede analizar el centrado del proceso. Una distribución de salida del proceso que sea lo suficientemente estrecha como para situarse entre las especificaciones superior e inferior también debe estar centrada para poder hacerlo. A menudo es mucho más fácil centrar un proceso que reducir su dispersión.
El centrado puede ser una función de los ajustes de la máquina o la herramienta, mientras que la reducción de la variabilidad puede requerir múltiples acciones para abordar múltiples causas raíz.

El grado en que un proceso estable está centrado y dentro de las especificaciones se refleja en una métrica denominada Cpk, que también se trata en el módulo Control estadístico de procesos de la Caja de herramientas. La evaluación del Cpk requiere la recopilación de datos a lo largo del tiempo para demostrar el control estadístico o la estabilidad.

Resumen

El histograma es una herramienta habitual para comprender los datos y sus características. Saber leer correctamente un gráfico de histograma puede ser de gran ayuda para mejorar los procesos. Debido al uso común de un histograma, también es un gráfico excelente para representar datos durante presentaciones.