La Calidad Total

 LAS HERRAMIENTAS PARA LA MEJORA DE LA CALIDAD

 Histogramas

 Concepto

Un histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma nos permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Esta herramienta se utiliza especialmente en la Comprobación de teorías y Pruebas de validez. El error más común consiste en no utilizar la herramienta porque se supone que los miembros del equipo conocen ya todo lo que necesitan o se piensa que un simple índice numérico puede proporcionar un resumen adecuado de los datos.

 Cómo interpretar los histogramas

Sabemos que los valores varían en todo conjunto de datos. Esta variación sigue cierta pauta. El propósito del análisis de un histograma es, por un lado, identificar y clasificar la pauta de variación, y por otro desarrollar una explicación razonable y relevante de la pauta. La explicación debe basarse en los conocimientos del equipo y en la observación de las situaciones específicas y debe ser confirmada mediante un análisis adicional. Las pautas habituales de variación más comunes son la distribución en campana, con dos picos, plana, en peine, sesgada, truncada, con un pico aislado, o con un pico en el extremo.

 Cómo elaborar un histograma

1. Determinar el valor máximo, el mínimo y el rango.
2. Establecer el número de intervalos.
3. Calcular la amplitud aproximada de los intervalos.
4. Redondear la amplitud de los intervalos a un número conveniente.
5. Construir los intervalos anotando sus límites.
6. Totalizar los datos que caen en cada intervalo.
7. Dibujar y rotular el eje horizontal.
8. Dibujar y rotular el eje vertical.
9. Dibujar las barras para representar el número de datos en cada intervalo.
10. Poner título al gráfico; indicar el número de datos totales.
11. Identificar y clasificar la pauta de variación.
12. Desarrollar una explicación para esa pauta.

 Ejemplo

 Tipos de histogramas e interpretaciones

	Distribución en campana Normal, esperada		Distribución con dos picos Dos procesos distintos
	Distribución plana Muchos procesos distintos		Distribución en peine Error en los datos
	Distribución sesgada Límite práctico o de espedificación		Distribución truncada Eliminación forzada, Inspección
	Distribución con un pico aislado Dos procesos, inspección ineficaz		Distribución con un pico en el extremo Datos inexactos