7 herramientas básicas del control de calidad

7 Herramientas

básicas del

control de

calidad. Autor: Luis Carlos Campos Carrión.

Contenido

Histograma ............................................................................................. 4

Características principales. ..................................................................... 4

Ventajas del uso de histogramas. ............................................................ 5

Desventajas del uso de histogramas. ....................................................... 5

Tipos de Histograma.............................................................................. 5

Diagramas de barras simples. .............................................................. 5

Diagramas de barras compuestas. ........................................................ 5

Diagramas de barras agrupadas. .......................................................... 5

Polígono de frecuencias. ...................................................................... 5

Ojiva porcentual ................................................................................. 6

Ejemplos de Histogramas. ...................................................................... 6

Construcción de un histograma. .............................................................. 6

Paso 1 .............................................................................................. 6

Paso 2 .............................................................................................. 6

Paso 3 .............................................................................................. 6

Paso 4 .............................................................................................. 6

Paso 5 .............................................................................................. 6

Diagrama de Ishikawa (Diagrama Causa - Efecto) ....................................... 7

Construcción de un Diagrama Causa – Efecto. .......................................... 8

Características principales del diagrama Causa – Efecto. ............................ 9

¿Por qué se utiliza el Diagrama Cusa - Efecto? .......................................... 9

Ventajas del Diagrama Causa – Efecto. .................................................. 10

Desventajas del Diagrama Causa – Efecto. ............................................. 10

Consejos para elaborar y usar los Diagramas Causa – Efecto. ................... 10

Hojas de Chequeo (Hojas de Verificación) ................................................. 11

Objetivos de la Hoja de Chequeo. ......................................................... 11

Pasos para la elaboración de una hoja de verificación. ............................. 11

Ejemplo de hoja de verificación. ........................................................... 12

Consejos para la elaboración e interpretación de las hojas de verificación. . 12

Diagrama de Pareto ............................................................................... 13

Tipos de Diagrama de Pareto. ............................................................... 13

Consejos para elaborar y usar el Diagrama de Pareto. ............................. 15

Ejemplo de diagrama de Pareto. ........................................................... 15

Diagrama de Dispersión .......................................................................... 17

Características principales. ................................................................... 19

Graficas de Control ................................................................................ 22

Características principales de la gráfica de control. .................................. 23

Pasos para elaborar las gráficas de control. ............................................ 23

Ventajas. ........................................................................................... 24

Estratificación........................................................................................ 25

Las fases de aplicación de la estratificación son las siguientes. ................. 25

7HBCC LUIS CARLOS CAMPOS CARRIÓN Página 4

Histograma

Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde

la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de aparición

de los valores representados. En el eje vertical se representan las

frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables,

normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del

intervalo en el que están agrupados los datos.

El histograma permite reconocer y analizar patrones de comportamiento

en la información que no son aparentes a primera vista al calcular un

porcentaje o la media.

Características principales.

A continuación se comentan una serie de características que ayudan a

comprender la naturaleza de la herramienta.

Permite resumir grandes cantidades de datos.

Permite el análisis de los datos evidenciando esquemas de comportamiento

y pautas de variación que son difíciles de captar en una tabla numérica.

Permite comunicar información de forma clara y sencilla sobre situaciones

complejas.


Ventajas del uso de histogramas.

• Simplicidad

• Posibilidad de trabajar conjuntamente con los límites de especificación.

Desventajas del uso de histogramas.

• Pérdida de la individualidad de las observaciones.

• La evolución de la característica en el proceso puede no ser revelada.

Tipos de Histograma.

Diagramas de barras simples.

Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de

la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que

representa.

Diagramas de barras compuestas.

Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o

sea a partir de dos variables, las cuales se representan así; la altura de la

barra representa la frecuencia simple de las modalidades o categorías de la

variable y esta altura es proporcional a la frecuencia simple de cada

modalidad.

Diagramas de barras agrupadas.

Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o

sea a partir de dos variables, el cual es representado mediante un

conjunto de barras como se clasifican respecto a las diferentes

modalidades.

Polígono de frecuencias.

Es un gráfico de líneas que de las frecuencias absolutas de los valores de

una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las

variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.


Ojiva porcentual

Es un gráfico acumulativo, el cual es muy útil cuando se quiere

representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de

frecuencias.

En los gráficos las barras se encuentran juntas y en la tabla los números

poseen en el primer miembro un corchete y en el segundo un paréntesis,

por ejemplo: [10-20).

Ejemplos de Histogramas.

Construcción de un histograma.

Paso 1

Determinar el rango de los datos. Rango es igual al dato mayor menos el

dato menor.

Paso 2

Obtener los números de clases, existen varios criterios para determinar el

número de clases (o barras) -por ejemplo la regla de Sturgess-. Sin

embargo ninguno de ellos es exacto. Algunos autores recomiendan de

cinco a quince clases, dependiendo de cómo estén los datos y cuántos

sean. Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe

ser aproximadamente a la raíz cuadrada del número de datos. Por ejemplo,

la raíz cuadrada de 30 (número de artículos) es mayor que cinco, por lo

que se seleccionan seis clases.

Paso 3

Establecer la longitud de clase: es igual al rango dividido por el número de

clases.

Paso 4

Construir los intervalos de clases: Los intervalos resultan de dividir el

rango de los datos en relación al resultado del PASO 2 en intervalos

iguales.

Paso 5

Graficar el histograma: En caso de que las clases sean todas de la misma

amplitud, se hace un gráfico de barras, las bases de las barras son los

intervalos de clases y altura son la frecuencia de las clases. Si se unen los

puntos medios de la base superior de los rectángulos se obtiene el polígono

de frecuencias.


Diagrama de Ishikawa (Diagrama Causa - Efecto)

Se trata de un diagrama que por su estructura ha venido a llamarse

también: diagrama de espina de pez, que consiste en una representación

gráfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de

espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando el

problema a analizar, que se escribe a su derecha.

Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en

ámbitos de la industria y posteriormente en el de los servicios, para

facilitar el análisis de problemas y sus soluciones en esferas como lo son;

calidad de los procesos, los productos y servicios. Fue concebido por el

licenciado en química japonés Kaoru Ishikawa en el año 1943.

El problema analizado puede provenir de diversos ámbitos como la salud,

calidad de productos y servicios, fenómenos sociales, organización, etc. A

este eje horizontal van llegando líneas oblicuas -como las espinas de un

pez- que representan las causas valoradas como tales por las personas

participantes en el análisis del problema. A su vez, cada una de estas

líneas que representa una posible causa, recibe otras líneas

perpendiculares que representan las causas secundarias. Cada grupo

formado por una posible causa primaria y las causas secundarias que se

le relacionan forman un grupo de causas con naturaleza común. Este tipo

de herramienta permite un análisis participativo mediante grupos de

mejora o grupos de análisis, que mediante técnicas como por ejemplo la


lluvia de ideas, sesiones de creatividad, y otras, facilita un resultado

óptimo en el entendimiento de las causas que originan un problema, con lo

que puede ser posible la solución del mismo.

Construcción de un Diagrama Causa – Efecto.

Para empezar, se decide qué característica de calidad, salida o efecto se

quiere examinar y continuar con los siguientes pasos:

1. Hacer un diagrama en blanco.

2. Escribir de forma concisa el problema o efecto.

3. Escribir las categorías que se consideren apropiadas al problema:

maquina, mano de obra, materiales, métodos, son las más comunes y se

aplican en muchos procesos.

4. Realizar una lluvia de ideas (brainstorming) de posibles causas y

relacionarlas con cada categoría.

5. Preguntarse ¿por qué? a cada causa, no más de dos o tres veces. ¿Por

qué no se dispone de tiempo necesario? ¿Por qué no se dispone de tiempo

para estudiar las características de cada producto?

6. Empezar por enfocar las variaciones en las causas seleccionadas como

fácil de implementar y de alto impacto.


Características principales del diagrama Causa – Efecto.

A continuación se citan una serie de características que ayudan a


Muestra las interrelaciones entre un efecto y sus posibles causas de forma

ordenada, clara, precisa y de un solo golpe de vista.

Muestra las posibles interrelaciones causa-efecto permitiendo una mejor

comprensión del fenómeno en estudio, incluso en situaciones muy

complejas.

Centra la atención de todos los componentes del grupo en un problema

específico de forma estructurada y sistemática.

¿Por qué se utiliza el Diagrama Cusa - Efecto?

Ayuda a analizar un problema aparentemente grande descomponiéndolo

en elementos más pequeños.

Ayuda a los individuos y a los grupos a producir ideas.

Provee un método para registrar las ideas.

Revela las relaciones ocultas entre las causas y los efectos.

Ayuda a identificar la raíz de un problema.

Destaca relaciones importantes para la investigación.


Ventajas del Diagrama Causa – Efecto.

1. Ayuda a encontrar y a considerar todas las causas posibles del

problema, más que apenas aquellas que son las más obvias.

2. Ayuda a determinar las causas raíz de un problema o calidad

característica, de una manera estructurada.

3. Anima la participación grupal y utiliza el conocimiento del proceso

que tiene el grupo.

4. Ayuda a focalizarse en las causas del tema sin caer en quejas y

discusiones irrelevantes.

5. Utiliza y ordena, en un formato fácil de leer las relaciones del

diagrama causa - efecto.

6. Aumenta el conocimiento sobre el proceso ayudando a todos a

aprender más sobre los factores referentes a su trabajo y cómo éstos

se relacionan.

7. Identifica las áreas para el estudio adicional donde hay una carencia

de información suficiente.

Desventajas del Diagrama Causa – Efecto.

1. No es particularmente útil para atender los problemas

extremadamente complejos, donde se correlacionan muchas causas

y muchos problemas.

Consejos para elaborar y usar los Diagramas Causa – Efecto.

è Identificar todos los factores relevantes mediante consulta y

discusión entre muchas personas. Para ello, puede ser útil utilizar la

"tormenta de ideas".

è Expresar el efecto y los factores tan concretamente como sea posible,

pues la abstracción lleva a obtener resultados útiles.

è Hacer un diagrama para cada característica. Por ejemplo, si

estudiamos los fallos en el grosor y en la longitud de una barra de

acero, hacer un diagrama para el grosor y otra para la longitud.

è Escoger un efecto y unos factores que sean medibles.

è Descubrir los factores sobre los que es posible actuar. Descubrir un

factor sobre el que no es posible actuar no nos sirve para resolver el

problema.

è Asignar la importancia a cada factor objetivamente en base a datos.

è Tratar de mejorar continuamente el diagrama de causa-efecto

mientras es usado.


Hojas de Chequeo (Hojas de Verificación)

Se utiliza para reunir datos basados en la observación del comportamiento

de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura,

análisis y control de información relativa al proceso.

Básicamente es un formato que facilita que una persona pueda tomar

datos en una forma ordenada y de acuerdo al estándar requerido en el

análisis que se esté realizando. Las hojas de verificación también

conocidas como de comprobación o de chequeo, organizan los datos de

manera que puedan usarse con facilidad más adelante.

Objetivos de la Hoja de Chequeo.

è Investigar procesos de distribución.

è Definir Artículos defectuosos.

è Localizar defectos.

è Determinar las Causas de efectos.

Pasos para la elaboración de una hoja de verificación.

1. Determinar claramente el proceso sujeto a observación. Los integrantes

deben enfocar su atención hacia el análisis de las características del

proceso.

2. Definir el período de tiempo durante el cual serán recolectados los

datos. Esto puede variar de horas a semanas.

3. Diseñar una forma que sea clara y fácil de usar. Asegúrese de que todas

las columnas estén claramente descritas y de que haya suficiente espacio

para registrar los datos.

4. Obtener los datos de una manera consistente y honesta. Asegúrese de

que se dedique el tiempo necesario para esta actividad.


Ejemplo de hoja de verificación.

Consejos para la elaboración e interpretación de las hojas de

verificación.

1. Asegúrese de que las observaciones sean representativas.

2. Asegúrese de que el proceso de observación es eficiente de manera que

las personas tengan tiempo suficiente para hacerlo.

3. La población (universo) muestreada debe ser homogénea, en caso

contrario, el primer paso es utilizar la estratificación (agrupación) para el

análisis de las muestras/observaciones las cuales se llevarán a cabo en

forma individual.


Diagrama de Pareto

El diagrama de Pareto, también llamado curva 80-20 o Distribución A-B-

C, es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden

descendente, de izquierda a derecha y separados por barras. Permite

además asignar un orden de prioridades.

Este diagrama es una herramienta utilizada para el mejoramiento de la

calidad para identificar y separar en forma crítica los pocos proyectos que

provocan la mayor parte de los problemas de calidad.

El principio enuncia que aproximadamente el 80% de los efectos de un

problema se debe a solamente 20% de las causas involucradas.

El diagrama de Pareto es una gráfica de dos dimensiones que se construye

listando las causas de un problema en el eje horizontal, empezando por la

izquierda para colocar a aquellas que tienen un mayor efecto sobre el

problema, de manera que vayan disminuyendo en orden de magnitud. El

eje vertical se dibuja en ambos lados del diagrama; el lado izquierdo

representa la magnitud del efecto provocado por las causas, mientras que

el lado derecho refleja el porcentaje acumulado de efecto de las causas,

empezando por la de mayor magnitud.

Tipos de Diagrama de Pareto.

Existen dos tipos de diagramas de Pareto:

Diagramas de fenómenos. Se utilizan para determinar cuál es el principal

problema que origina el resultado no deseado. Estos problemas pueden ser

de calidad, coste, entrega, seguridad u otros.

Diagramas de causas. Se emplean para, una vez encontrados los

problemas importantes, descubrir cuáles son las causas más relevantes

que los producen.

Pasos para desarrollar el diagrama de Pareto.

1. Seleccione qué clase de problemas se van a analizar.

2. Decida qué datos va a necesitar y cómo clasificarlos. Ejemplo: Por tipo

de defecto, localización, proceso, máquina, trabajador, método.


3. Defina el método de recolección de los datos y el período de duración de

la recolección.

4. Diseñe una tabla para el conteo de datos con espacio suficiente para

registrarlos.

5. Elabore una tabla de datos para el diagrama de Pareto con la lista de

categorías, los totales individuales, los totales acumulados, la composición

porcentual y los porcentajes acumulados

6. Organice las categorías por orden de magnitud decreciente, de izquierda

a derecha en un eje horizontal construyendo un diagrama de barras. El

concepto de “otros” debe ubicarse en el último lugar independientemente

de su magnitud.

7. Dibuje dos ejes verticales y uno horizontal.

Ejes verticales:

àEje izquierdo: Marque este eje con una escala desde 0 hasta el total

general

àEje derecho: Marque este eje con una escala desde 0 hasta 100%

Eje horizontal:

àDivida este eje en un número de intervalos igual al número de categorías

clasificadas.

8. Dibuje la curva acumulada (curva de Pareto), Marque los valores

acumulados (porcentaje acumulado) en la parte superior, al lado derecho

de los intervalos de cada categoría, y conecte los puntos con una línea

continua.

9. Escriba en el diagrama cualquier información que considere necesaria

para el mejor entendimiento del diagrama de Pareto.


Consejos para elaborar y usar el Diagrama de Pareto.

No es conveniente que la categoría de “otros” represente un porcentaje de

los más altos. De ser así, se debe realizar un método diferente de

clasificación.

Es preferible representar los datos (si es posible) en valores monetarios.

Si un factor se puede solucionar fácilmente debe afrontarse de inmediato

aunque sea de poca importancia.

Es imprescindible realizar un diagrama de causas si se quieren realizar

mejoras.

Ejemplo de diagrama de Pareto.

El departamento de ventas de un fabricante de materiales de empaque

tiene registrada una lista de las quejas que se han recibido durante el

último mes.

Tipo de queja No. de quejas

Total Acumulado

Composición Porcentual

Porcentaje Acumulado

A) Entregas fuera de tiempo

25 25

35.71

35.71

B) Calibre fuera de especificaciones

23

48

32.85

68.56

C) Material sucio y maltratado 7

55

10

78.56

D) Material mal embalado 6

61

8.57

87.13 E) Dimensiones fuera de

especificaciones

3 64

4.28

91.41

F) Inexactitud en cantidades 2 66

2..85

94.26

G) Mala atención del personal

1

67

1.42

95.68

H) Maltrato del material por transportistas

1

68

1.42

97.7

I) Fallas en documentación

1 69

1.42

98.52

J) Producto con códigos equivocados

1

70

1.4

99.94


Diagrama de Pareto.

1

2

3

6

7

23

25

78.56

87.13

95.68

97.7

99.94

35.71

68.56

91.41

A B C D E F G H I J

94.26

98.52

%

A

C

U

M

U

L

A

D

O

N

O

D

E

Q

U

E

J

A

S

50


Diagrama de Dispersión El diagrama de dispersión es una técnica estadística utilizada para

estudiar la relación entre dos variables. Por ejemplo, entre una

característica de calidad y un factor que le afecta.

La ventaja de utilizar este tipo de diagramas es que al hacerlo se tiene una

comprensión más profunda del problema planteado.

La relación entre dos variables se representa mediante una gráfica de dos

dimensiones en la que cada relación está dada por un par de puntos (uno

para cada variable).

La variable del eje horizontal X normalmente es la variable causa, y la

variable del eje vertical Y es la variable efecto.

La relación entre dos variables puede ser: positiva o negativa. Si es

positiva, significa que un aumento en la variable causa X provocará una

aumento en la variable efecto Y; y si es negativa significa que una

disminución en la variable X provocará una disminución en la variable Y.

Por otro lado se puede observar que los puntos en un diagrama de

dispersión pueden estar muy cerca de la línea recta que los atraviesa, o

muy dispersos o alejados con respecto a la misma. El índice que se utiliza

para medir ese grado de cercanía de los puntos con respecto a la línea

recta es la correlación. En total existen cinco grados de correlación:

positiva evidente, positiva, negativa evidente, negativa y nula.


Características principales.



Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad de la existencia de

correlación entre dos variables de un vistazo.

Simplifica el análisis de situaciones numéricas complejas.

El análisis de datos mediante esta herramienta proporciona mayor

información que el simple análisis matemático de correlación, sugiriendo

posibilidades y alternativas de estudio, basadas en la necesidad de

conjugar datos y procesos en su utilización.

Si todos los puntos estuvieran completamente sobre la recta la ecuación

lineal sería

y = a + bx. Como la correlación no siempre es perfecta, se calculan a y b de

tal forma que se minimice la distancia total entre puntos y la recta. Los

cálculos son:

( )å åå å å å

-

-=

22

2

xxn

xyxxya

( )å åå å å

-

-=

22 xxn

yxxynb

El índice de correlación (r) se puede calcular estadísticamente mediante las

ecuaciones que a continuación se presentan

SCySCx

SCxyr

´=


åå å´

-=n

yxxySCxy

( )22

n

xxSCx

åå -=

( )22

n

yySCy

åå -=

Dónde:

r = Coeficiente de correlación lineal

SCxy = Suma de cuadrados de xy

SCx = Suma de cuadrados de x

SCy = Suma de cuadrados de y

å =2x Sumatoria de los valores de la variable x al cuadrado

å =2y Sumatoria de los valores de la variable y al cuadrado

å =xy Sumatoria del producto de xy

( ) =å2

x Cuadrado de la sumatoria de la variable x

( ) =å2

y Cuadrado de la sumatoria de la variable y

n = número de pares ordenados (pares de datos x, y)

El factor de correlación es un número entre –1 (correlación negativa

evidente) y +1 (correlación positiva evidente), y r = 0 indicaría correlación

nula.

La correlación se utiliza para cuantificar el grado en que una variable

provoca el comportamiento de otra. Por ejemplo si se encuentra que la

variable temperatura tiene una correlación positiva con el porcentaje de


artículos defectuosos, se deben buscar soluciones al problema de los

artículos defectuosos mediante acciones asociadas con la variable

temperatura; de lo contrario, sería necesario buscar la solución por otro

lado.


Graficas de Control

Un gráfico de control es una carta o diagrama especialmente preparado

donde se van anotando los valores sucesivos de la característica de

Calidad que se está controlando. Los datos se registran durante el

funcionamiento del proceso de fabricación y a medida que se obtienen.

El gráfico de control tiene una Línea Central que representa el promedio

histórico de la característica que se está controlando y Límites Superior e

Inferior que también se calculan con datos históricos.


Características principales de la gráfica de control.



è Simplifican el análisis de situaciones numéricas complejas.

è Muestran de forma clara y de un "vistazo" la variabilidad del

resultado de un proceso, respecto a una determinada característica,

con el tiempo.

è La naturaleza de los datos necesitados permite recogerlos y tratarlos

de forma simple y rápida.

è Los Gráficos de Control por Atributos se pueden utilizar para

cualquier tipo de proceso, producto o servicio y característica de los

mismos, sea esa medible o no.

Pasos para elaborar las gráficas de control.

1) Elegir la característica que debe graficarse.

2) Elegir el tipo de gráfica de control

3) Decidir la línea central que deben usarse y la base para calcular los

límites. La línea central puede ser el promedio de los datos históricos o

puede ser el promedio deseado.

4) Seleccionar el subgrupo racional. Cada punto en una gráfica de control

representa un subgrupo que consiste en varias unidades de producto.

5) Proporcionar un sistema de recolección de datos si la gráfica de control

ha de servir como una herramienta cotidiana en la planta.

6) Calcular los límites de control y proporcionar instrucciones específicas

sobre la interpretación de los resultados y las acciones que debe tomar

cada persona en producción.

7) Graficar los datos e interpretar los resultados.


Ventajas.

• Es una herramienta simple y efectiva para lograr un control estadístico.

• El operario puede manejar las cartas en su propia área de trabajo, por lo

cual puede dar información confiable a la gente cercana a la operación en

el momento en que se deben de tomar ciertas acciones.

• Cuando un proceso está en control estadístico puede predecirse su

desempeño respecto a las especificaciones. En consecuencia, tanto el

productor como el cliente pueden contar con niveles consistentes de

calidad y ambos pueden contar con costos estables para lograr ese nivel de

calidad.

• Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su

comportamiento puede ser mejorado posteriormente reduciendo la

variación.

• Al distinguir ente las causas especiales y las causas comunes de

variación, dan una buena indicación de cuándo un problema debe ser

corregido localmente y cuando se requiere de una acción en la que deben

de participar varios departamentos o niveles de la organización.


Estratificación

La Estratificación es la herramienta estadística que clasifica los datos en

grupos con características semejantes. A cada grupo se le denomina

estrato. La clasificación se hace con el fin de identificar el grado de

influencia de determinados factores o variables en el resultado de un

proceso, siendo la situación que en concreto va a ser analizada la que

determina que estratos utilizar.

La estratificación consiste en la división del conjunto de datos disponibles

en subconjuntos más homogéneos. Esta división se efectúa de acuerdo con

factores que se encuentran ya identificados en el momento de obtener los

datos. Por ejemplo, según máquinas, operarios, turnos, proveedores, etc.

La estratificación de los datos permite comparar las características de

interés en los distintos estratos, que de no ser iguales, suponen una fuente

de heterogeneidad y en consecuencia de no calidad.

Fundamentalmente se procede a la comparación de medias y varianzas.

Mediante el test de la t de Student o el análisis de la varianza se contrasta

la hipótesis de igualdad de medias poblacionales y mediante el test de

Bartlett, test de Cochran, test de Hartley, etc. se contrasta la hipótesis

sobre la igualdad de varianzas.

Ejemplo: Analizar el comportamiento de los operarios (edad, sexo,

experiencia laboral, capacitación recibida, turno de trabajo, etc.).

La forma más común de presentar la estratificación es el Histograma.

Las fases de aplicación de la estratificación son las siguientes.

1. Definir el fenómeno o característica a analizar.

2. De manera general, representar los datos relativos a dicho fenómeno.

3. Seleccionar los factores de estratificación. Los datos los podemos

agrupar en función del tiempo (turno, día, semana, estaciones, etc.); de

operarios (antigüedad, experiencia, sexo, edad, etc.); máquinas y equipo

(modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.); o materiales (proveedores,

composición, expedición, etc.).


4. Clasificar los datos en grupos homogéneos en función de los factores de

estratificación seleccionados.

5. Representar gráficamente cada grupo homogéneo de datos. Para ello se

pueden utilizar otras herramientas, como por ejemplo, histogramas o el

análisis de Pareto.

6. Comparar los grupos homogéneos de datos dentro de cada criterio de

estratificación para observar la posible existencia de diferencias

significativas entre los propios grupos. Si observamos diferencias

significativas, la estratificación habrá sido útil.

Como ventaja, destacar que la comprensión de un fenómeno resulta más

completa si se utiliza la estratificación.

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