La primera vez nunca se olvida

  

Cursaba el 2do cuatrimestre en la universidad, cuando decidí entrar al equipo de voleibol, empezaron los entrenamientos diarios. Estaba en puerta el encuentro regional anual de universidad tecnológicas en la cuidad de Juárez, Chihuahua, por lo que el equipo fue convocado.

Días después de salir de la cuidad, en la escuela quedaron pendientes unos examenes, los profesores fueron muy comprensibles y propusieron aplicar los examenes cuando estuvieramos de regreso.

Perdimos el encuentro, pero regresamos con una bonita experiencia. A nuestra llegada nos esperaban los examenes, conteste cada uno de ellos convencida de mis respuestas. 

La semana de examenes ya habia terminado, un día me dirigí al baño apresurada y exaltada, entre, lloré y pensaba una y otra vez que era lo que habia pasado, al salir una amiga me esperaba, me abrazo.

Ya  más tranquila regresé a mi salón volteando hacia mi butaca y volviendo a ver la triste realidad, mi calificación de 73, cuando la calificación aprobatoria es de 80.

Me dolió reprobar, tenía una historial académico perfecto, estaba en el cuadro de honor, y gracias a ello, todo eso se fué.

 

Diagrama de Pareto

Diagrama de Pareto: sirve para determinar que el 80% de las causas representa el 20% de los problemas

5 Maneras De Reducir El Chisme En El Trabajo

Lisa Quast nos dice que el ser un nuevo "manager" puede ser difícil, porque esto incluye que tengas que involucrarte en situaciones que te sacan de tu zona de comfort. Como nuevo gerente es tu trabajo garantizar que los departamento cumplan con sus objetivos y metas, esto se puede tornar difícil si estas en un lugar donde se ha permitido que el chisme este por todas partes. Pero al ser nuevo en tu papel de directivo es tu oportunidad de llegar al fondo de este perjudicial evento y ponerle fin al mismo.

Es por eso que a continuación se muestran una serie de maneras de como combatir el "chisme en el trabajo"

TIP 1: Conocer a los autores
 El primero paso a dar es abatir el chisme a nivel personal, abordando a los chismosos uno por uno, es recomendable hacer esto de forma confidencial, en un lugar como sala de juntas, o algo a puerta cerrada. El objetivo es ayudar a la persona a comprender la gravedad de su comportamiento y las consecuencias del mismo si este continúa.

TIP 2: Reunirse con el equipo de trabajo
 Después de haberse reunido con cada uno de los responsables, es hora de comentarlo con todo el personal, esto a modo de una junta, donde el objetivo sea conocer las diferencias entre el chisme negativo y el chisme positivo. Trabajando con su equipo de trabajo a cambiar la cultura en el departamento a uno donde se aliente al chisme porsitivo.

TIP 3: Fomentar el chisme positivo
El chisme positivo es bueno para las empresas, ayuda a que los empleados y directivos compartan historias positivas. Es importante tomarse el tiempo en vcasa junta de personal para compartir chismes de historias positivas para asi formentar un pensamiento positivo.

TIP 4: Modelar el comportamiento que usted desea ver
Cambiar los malo hábitos en uno mismo y en los demás no es fácil, pero una vez que lo hace es más fácil mostrarle a otros el camino correcto y así su departamento podra ser el modelo para otros departamentos de la empresa.

TIP 5: Este es un "NO"
El envío de un mensaje masivo a todos los empleados que diga "El chisme no va a ser tolerado "o tratar de abordar la cuestión durante una reunión de toda la compañía.  No es eficaz, ya que no tiene en cuenta los delincuentes específicos. En su lugar puede proporcionar a los directivo formación sobre trato a los conflictos y alentar a todos los gerentes para hacer frente a los chismosos negativos de inmediato y directamente.

 Enlace para mayor información: http://www.forbes.com/sites/lisaquast/2013/10/14/new-managers-5-ways-to-stop-negative-office-gossip/

Esperemos que sea de utilidad.

Estratificación y correlación

La estratificación es una de las siete herramientas básicas de la calidad, esta suele emplearse en combinación con otra de las herramientas, como el gráfico de dispersión, consiste simplemente en realizar un análisis de los datos tal como están, pero cuando se dispone de la información necesaria, los datos se clasifican con base en algún criterio significativo, como la máquina de donde se obtuvieron ciertos productos, el turno en el que fueron fabricados, o el operario que intervino en el proceso de producción. 

A continuación se presenta un problema en donde los datos estan mezclados,es nuestro deber organizarlos y examinarlos.






CONCLUSIONES
 
En la primera gráfica se puede notar correlación, y se confirma con el valor de r(Pearson)que es igual a 0.9, pero aún asi es necesario estratificar los datos para hacer el análisis por separado

El valor de r indica que tan fuerte es la correlación lineal entre las variables independiente (x) y dependiente (y). Cuanto más cerca de uno, más fuerte es la correlación y cuanto más cerca de cero, más débil.

En la gráfica del reactor 1,se nota un pequeño aumento en la correlación con un valor de r(Pearson) de 0.94 y se confirma con la gráfica al observar los datos que se alinean con la recta

En la útima gráfica que corresponde al reactor 2, se percibe a simple vista que no hay una correlación tan fuerte como en las gráficas anteriores, y se confirma con el valor der(Pearson)=0.67

Aprendiendo a interpretar histogramas

Aquí algunos ejemplos donde es útil utilizar un histograma para el control de la calidad.

EJEMPLO 1
Una empresa debe fabricar tornillos que tienen como valor especificado de longitud 25 ± 0,4 mm. Para evaluar el número de piezas con errores de tolerancia se toman 200 muestras.
Realizar histograma para verificar el proceso y ver cuantos tornillos estan dentro de la especificación.

 

La intepretación de los resultados se inclina primeramente en ver si los datos en el histograma tienen una distribución normal. Después se nota en donde esta situado el valor deseado(Target Value) en relación con la media, si este no esta muy lejos de la media, son buenas señales, porque quiere decir que la mayoría de nuestros productos esta cerca de los productos que deseea el cliente.

Por último se verifica si ningun dato esta por fuera de los límites, se puede notar que este no es el caso.


EJEMPLO 2En la fabricación de pernos, el diámetro es una caracteristica importante para su uso. Con el objeto de determinar si un lote cumple con las especificaciones del cliente, las tolerancias de los mismos es 1.40 ± 0.15.

Se extrae una muestra de 300 piezas y se inspecciona.

 

 

Se puede observar en la interpretación de los datos que principalmente el valor deseado esta muy lejos de la media, eso indica rápidamenente que el proceso no esta cumpliendo con las especificaciones del cliente.

Otro factor son los límite, en la parte izquierda del histograma se nota obviamente que estan casi en el límite, otra prueba de que las piezas son de muy mala calidad.

 

EJEMPLO 3

Para la realización de un medicamento la dosis del activo tiene una tolerancia de 245 ± 0.25 gr. Se tomo una muestra para determinar cuales de ellos no cumplian con los estandares.

 

En la interpretación, se pude notar que los limites estan dentro de las barras, eso no afirma que hay datos que estan fuera de los límites, por lo tanto no cumplen con las especificaciones. 
Otra cosa importante es la relación del valor deseado con la media, en este caso estan muy alejados, lo único bueno que podemos sacar de esta muestra es que los datos estan distribuidos normalmente y no hay ninguna anomalía entre ellos.


EJEMPLO 4
Un pequeña asociación realiza pulseras, son elaboradas con materiales economicos para poder sacarles provecho, pero apesar del material, a la asociación les gusta trabajar con calidad, es por eso que tienes sus parametros para dichas pulseras. El diametro de las mismas no debe exceder de 8cm.
 Realizar histograma para ver cuantas no cumplen con dichos parametros.

 La interpretación es lo más importante en los histogramas, tenemos que saber que es lo que nos quieren decir los datos, en este caso, ninguna de las piezas sobrepasan los límites, la media esta cerca del valor deseado y la distribución es en forma normal, es ahí donde se llega a la conclusión si un proceso va bien o algo que hacer al respecto.

Si deseas aprender más sobre como interpretar histogramas, ingresa al siguiente enlace:

http://licmata-math.blogspot.mx/2014/06/histograms-interpretation.html  

Histogramas y algo más

Histogramas y algo más from crisstyramos

Presentación que muestra de forma general, algunos gráficos que son demasiados útiles para el análisis estadístico.

Distribución de Probabilidad

Distribución de probabilidad Poisson from crisstyramos

Probabilidad entre otras cosas...

Además de la probabilidad subjetiva, esta la probabilidad frecuencial, que es lo que hicimos.

Probabilidad frecuencial

De 100 tiros a la portería, ¿Cuántos anotarías?

Probabilidad

¿Que probabilidad hay de que encestes?

Estadística - Base de datos computacional

-Todos ustedes saben que HH industries va por buen camino -continuo Hall-. Los últimos tres años hemos tenido estabilidad y un prometedor crecimiento en cierto número de áreas. Sin embargo por lo regular, en gran medida basamos nuestra decisiones en los años que tenemos de experiencia colectiva y en las buenas corazonadas. Laurel es una experimentada analista de datos y planeadora estratégica y se ha integrado a nuestro equipo para ayudarnos a analizar, de manera más cuantitativa y estadística, dónde estamos ahora y dónde esperemos estar dentro de algunos años.
Laurel extrajo datos sobre los valores de ventas del año mas actualizados correspondientes al tercer y cuarto trimestre de 1990 y primero y segundo trimestre de 1991, tanto el número de pedidos por día como el valor en dólares de tales pedidos referidos como ventas.




Observaciones
Se pueden notar variaciones, porque las ventas no fueron muy constantes, hay demasiadas fluctuaciones, esto se debe a la demanda, ya que no en todas las épocas del año se vende de igual manera.

Estadistica aplicada a la calidad

El ingeniero industrial que no sabe estadística... ni es ingeniero, ni es industrial, ni es nada.
- Lic. Gerardo Edgar Mata

Estadistica aplicada a la calidad from crisstyramos

Estadística - Datos agrupados4

Media aritmética, desviación media, varianza y desviación estándar

Los últimos pasos son calcular estos términos que se enuentran en el titulo. ¿Y qué son? Pues en las siguientes diapositivas se aclararan dudas de que son y como se calculan.

Datos agrupados 04 from Matematica de Samos

Estadística - Datos agrupados3

Frecuencias
A continuación se mostrará como determinar las diferentes frecuencias que hay en una tabla de distribución, como lo son: la frecuencia absoluta, frecuencia acumulada, frecuencia relativa y relativa acumulada, todos estos son elementales en dicha tabla, es por eso que hay que saber como calcularlas.

Datos agrupados 03 from Matematica de Samos

Estadística - Datos agrupados2

¿Interavalos reales ó intervalos aparentes?

Para la tabla de distribución de frecuencias se necesitan unos datos que se llama "intervalos reales" los cuales no son lo mismo que lo aparentes, es por eso que en la siguiente diapositiva se muestra como calcular dichos intervalos.

Datos agrupados 02 from Matematica de Samos

Estadística, Datos agrupados1

¿Como obtener los intervalos de un grupo de datos? ...
En diversas ocasiones en nuestra clase de estadística, nos muetran una recopilación de datos, de los cuales calcular la distribución de frecuencias es demasiado tardado, la agrupación de datos resuelve este problema, a continuación se describe  paso a paso como determinar los intervalos para dicha agrupación:

Datos agrupados 01 from Matematica de Samos

Para la agrupación de datos hay varios factores que intervienen, conceptos con los que no se esta  muy familiarizado. En la anterior diapositiva se muestra como realizar dicho procedimiento.
A grandes rasgos lo que se muestra en las diapositivas es; Primeramente hay que obtener los valores mínimos, máximos y un rango. Para saber cuantos intervalos vamos a necesitar, tenemos que obtener la raíz cuadrada del total de datos, de esa manera sabremos el número de intervalos. Después proseguimos a calcular el tamaño del intervalo y lo hacemos dividiendo el rango entre el número de intervalos, al tener esos datos, continuamos a vaciar los resultados en nuestra tabla de frecuencias y asi tendremos ya, los datos agrupados.