Herramientas estadísticas para la toma de decisiones

...

Hitoshi, (2002) menciona que: Las herramientas estadísticos son eficaces para mejorar los procesos de producción y reducir sus defectos”, sin embargo hay que tener en cuenta que las herramientas estadísticas son precisamente herramientas, no servirán de nada si no se usan adecuadamente, a continuación resumiremos seis de las herramientas estadísticas utilizadas para la toma de decisiones: (a) las hojas de Registro, se utilizan con el objetivo de recolectar datos de forma ordenada y organizada adecuadamente, la forma y su estructura pueden variar de acuerdo al usuario y la finalidad por la cual ha sido diseñada, estos datos podemos resumirlos y mostrarlos través de gráficos denominados Histogramas en tal forma que se vean de inmediato con qué frecuencia ocurren determinadas características que han sido el objetivo de la observación; (b) Diagrama de Pareto, utilizados para determinar el impacto, influencia o efecto que tienen determinados elementos sobre un aspecto, este diagrama se utiliza para mostrar gráficamente la importancia que tiene cada uno de los asuntos o problemas sujetos a estudio. El uso de este diagrama permite distinguir las características más importantes de un suceso y las menos importantes, dado que se considera que el 80% de los problemas sujetos a estudio tiene su origen en sólo un 20 % de las causas potenciales.

(c) Diagramas de Causa Efecto, las gráficas de causa efecto son conocidas como “Espina de Pescado” o diagrama de Ishikawa, es una herramienta sistemática para la solución de problemas que permiten apreciar la relación existente entre una característica (efecto) y los factores (causas) que lo afectan, las causas menores se clasifican dentro de cinco categorías básicas que son los materiales, mano de obra maquinaria y herramientas, métodos de trabajo y medio ambiente, (d) Diagramas de Dispersión, tienen como finalidad estudiar la relación entre dos variables, también sirve para probar posibles relaciones de causa – efecto, en este sentido no puede probar que una variable causa a la otra, pero deja más claro cuando una relación existe y la fuerza de esta relación, la interpretación del diagrama debe hacerse con precaución, aunque los datos de que se disponga no indiquen relación, no significa que ésta no exista. Puede suceder que el rango de variación de los datos de ambas variables sea demasiado pequeño e impida poner de manifiesto la verdadera relación entre las variables (Barrio, Fraile, & Monzón, 1997).

(e) Estratificación, esta herramienta es fundamental para obtener conclusiones correctas, es una metodología de trabajo compatible con cualquiera de las herramientas antes mencionadas, estratificar los datos consiste en dividirlos y clasificarlos según su procedencia, desagregando la información y realizando estudios separados para situaciones como: diferentes materias primas, diferentes máquinas, diferentes turnos de trabajo, etc. (f) Gráficos de control, es la herramienta más común, se obtiene tomando mediciones al azar de una pequeña parte de la producción, tan baja como un 5 %. Esta clase de gráfica muestra tendencias y ayuda al personal a aplicar acciones correctivas antes que el producto salga de las especificaciones del cliente y se considere como desperdicio. Estos gráficos constituyen un medio eficaz para controlar la variabilidad y en consecuencia, la calidad de un proceso de trabajo. En base a la aplicación de tablas y/o fórmula estadística, se determinan los límites máximos y mínimos, dentro de los cuales se debe mantener la operación del proceso que se trate (Cusiyupanqui, 2016).

En conclusión nos encontramos en un tiempo en que la estadística juega un papel muy importante y trascendental en nuestra sociedad y porque no decirlo en nuestro desarrollo como profesionales, en donde los distintos ámbitos de trabajo exige profesionales con conocimiento idóneos, capaces de tomar decisiones asertivas, es por ello que se hace hincapié en la aplicación de las seis herramientas que se han descrito y de cómo nos van a permitir tomar buenas decisiones, un histograma nos ofrece una rápida visión de la dispersión de los datos, los gráficos de Pareto nos indican donde se localizan el 80% de los problemas y cuál es su origen o las causas principales en un 20%, el diagrama de causa – efecto ofrece una visión rápida de las causas de los mismos, los gráficos de control nos permiten mantener el proceso en control estadístico, entonces para tomar buenas decisiones los gerentes de las distintas organizaciones, estamos llamados a conocer además de las seis herramientas estadísticas ya descritas, otros métodos de la estadística descriptiva e inferencial también son utilizados para la toma de decisiones.

Referencias bibliográficas

Batanero, C. (2001). Didáctica de la Estadística. Granada: Universidad de Granada.

Barrio, J. F. V., Fraile, F. G., & Monzón, M. T. (1997). Las siete nuevas herramientas para la mejora de la calidad. FC Editorial.

Cusiyupanqui, C, (2014). Tesis control de calidad de planta en la fabricación de Bolígrafos Y plumones, Recuperado de: http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/Tesis/Ingenie/cusiyupanqui_cc/cap4.pdf

Daft, R. (2000). Teoría y diseño de la organización. Thomson Editores. México.

Garay, J. M. (2016). La importancia de la estadística en la toma de decisiones. Revista Management y Empresa, 1(9), 28-33.

Hitoshi, K. (2002). Herramientas estadísticas básicas para el mejoramiento de calidad.

Kotler, P., Armstrong, G., Saunders, J., Wong, V., Miquel, S., Bigné, J. E., & Cámara, D. (2000). Introducción al marketing. Segunda edición europea. Precinte Hall.

Kume, H. (1992). Herramientas estadísticas básicas para el mejoramiento de la calidad. Editorial Norma.

Levin, R. I., & Rubin, D. S. (2004). Estadística para administración y economía. Pearson Educación

Mason, R. D., Lind, D. A., Marchal, W. G., & Lozano, M. C. H. (1998). Estadística para administración y economía (No. 658.00212 M376E 1998.). México DF: Alfa omega.

Lind,D., Marchal, L. & Wathen, S. (2015). Estadística aplicada a los negocios y economía. México, DF: McGraw-Hill.

Muñoz, D. R. (2000). Manual de estadística. Juan Carlos Martínez Coll.

Rodríguez Ojeda, L. (2014). Probabilidad y Estadística básica para ingenieros.