5. Pruebas de hipótesis 15






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IV. Fase de Análisis

Curso de Yellow Belts

Dr. Primitivo Reyes Aguilar / agosto 2012/ www.icicm.com primitivo_reyes@yahoo.com 04455 52 17 49 12


Contenido


IV. FASE DE ANÁLISIS 2

1. Introducción 2

2. Los 7 desperdicios 8

Sobreproducción 8

Inventarios innecesarios 8

Reparaciones / Rechazos 9

Movimientos innecesarios 9

Proceso adicional o Reproceso 9

Transportes innecesarios 9

Esperas innecesarias 10

Otros desperdicios 10

3. Modelo lineal simple 10

4. Regresión lineal múltiple 13

Valor p (p – value) 14

5. Pruebas de hipótesis 15

1. Conceptos básicos 15

Hipótesis nula 15

Estadístico de prueba 16

Tipos de errores 16

2. Pruebas de una y dos colas 16

Prueba de una cola 17

Prueba de dos colas 17

Prueba de hipótesis para la media (sigma conocida) 18

Prueba de hipótesis para la media (sigma desconocida, muestras pequeñas) 20

Pruebas de hipótesis de dos medias – varianzas iguales 21

6. Análisis de varianza 22

ANOVA – una vía 22

7. Otras herramientas 25

Análisis de causa raíz 25

Los cinco porqués 26

5Ws – 1H (o 2H) 26

Análisis del modo y efecto de falla (AMEF) 27



IV. FASE DE ANÁLISIS






1. Introducción



En esta fase se efectuará el análisis de los datos obtenidos en la etapa de Medición, con el propósito de conocer las relaciones causales tanto causas potenciales como comprobación de causas raíz. La información de este análisis proporcionará evidencias de las fuentes de variación y desempeño insatisfactorio, el cual es de gran utilidad para la mejora del proceso.
Los objetivos de esta fase son:


  • Aprender el uso de las herramientas de la fase de análisis.

  • Establecer causas potenciales, identificar las más probables y comprobar las causas reales o raíz.

  • Identificar cuáles son las fuentes de variación que se presentan en los procesos.

  • Aplicar herramientas estadísticas para comprobar la significancia de los efectos de las causas reales y la correlación entre variables.


Las herramientas que se incluyen en esta fase son (Tabla 4.1):

No.

Herramienta

¿Para qué es utilizada?

1

Los 7 desperdicios (Muda)

Identificar las diferentes formas de desperdicio para minimizarlos

2

Diagrama de Ishikawa / Diagrama de causa efecto / Diagrama de espina de pescado

Diagrama con seis ramas correspondientes a causas potenciales por: métodos, materiales, personal, mediciones, máquinas y ambiente. Se forma a través de una lluvia de ideas de causas potenciales.

El equipo identifica las causas potenciales más probables para su comprobación real.


3

Diagrama de Interrelaciones

Diagrama de causas, efectos y sus interrelaciones de formato libre formado con lluvia de ideas de causas potenciales que tienen efectos que a su vez son causas de otros efectos y así sucesivamente.

En cada causa o efecto se anotan las flechas que salen y las que llegan.

Las causas más probables son de las que salen más flechas y los problemas potenciales son a los que llegan más flechas.

4

Diagrama 5W-1H

Programa de trabajo para la comprobación de las causas más probables, resultado de los diagramas de causa efecto y de interrelaciones. Especifica Qué comprobar, por qué, dónde, cómo, quién y cuándo.

5-6

Análisis de Regresión y Correlación – simple y múltiple

Sirve para predecir el valor de una variable a partir de una o más variables. Es usada para conocer las relaciones que existen entre las variables dependientes e independientes.

7

Valor p

Sirve para interpretar la significancia de variables y factores en diversos métodos estadísticos

8

Pruebas de hipótesis

Pruebas estadísticas para probar afirmaciones y teorías sobre causas potenciales y para verificar las mejoras:

  • Conceptos básicos

- Estimación puntual y por intervalo

  • Media

  • Proporción

  • Varianza

- Pruebas de hipótesis

  • Una media

  • Dos medias

  • Medias pareadas

  • Una proporción

  • Una varianza

  • Tabla de contingencia

  • Igualdad de varianzas

9

ANOVA de una vía

Para probar la significancia del efecto de diversos niveles o tratamientos de un factor. Sirve para analizar la variación entre muestras y al interior de las mismas con sus varianzas

10

ANOVA de dos vías

Para probar la significancia del efecto de los tratamientos de un factor con una variable de bloqueo para reducir el error experimental.

11

Análisis de causas raíz

Permite identificar la causa raíz para tomar la acción correctiva necesaria

12

5 Porqués

Permite identificar la causa raíz a través de una serie de preguntas sucesivas porqué

13

3 x 5W – 1H

Permite identificar la causa raíz a través de una serie de preguntas combinadas para colectar la mayor parte de la información sobre el problema

14

AMEF (FMEA)

Identificar las maneras en las cuales un proceso puede fallar para alcanzar los requerimientos críticos del cliente. Estimar el riesgo de causas específicas en relación con estas fallas, para tomar acciones preventivas.



Figura 4.1 Diagrama de Ishikawa

http://3.bp.blogspot.com/_fevdtx7cm3a/tprsrcsi6wi/aaaaaaaaaa4/zbk3pb0kl1a/s1600/diagrama+de+relaciones.jpg
Figura 4.2 Diagramas de interrelaciones

Identificar las fuentes de variación.-

Cuando un proceso se encuentra fuera de las especificaciones permitidas, se tiene evidencia de que existe variación. Una vez determinadas las causas de variación, nos enfocaremos en los “pocos vitales X” que están afectando la variable de respuesta “y”.



Figura 4.3 Posibles fuentes de variación del proceso.


Salidas de la Fase de Análisis

  • Causas raíz validadas


Figura 4.4 El proceso de análisis recomendado


Tabla 4.2 Programa 5W – 1H para comprobación de causas raíz o reales



Tabla 4.3 Resumen de las causas raíz encontradas
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