Calidad Y Productividad

Por ejemplo, a partir de un lote se extrae una muestra aleatoria y se detecta que 15% de sus

artículos no cumple con especifi caciones de calidad; evidentemente eso quiere decir que tal lote

y el proceso con el que se fabricó tienen problemas de calidad, aunque no se pueda asegurar, con

base en la muestra, cuál es el porcentaje exacto de artículos en el lote que no cumple con especifi caciones

debido a que lo que se observa en la muestra es variable y depende de las piezas que fueron

seleccionadas. Lo más que se puede hacer es usar la muestra para estimar con cierta confi anza un

intervalo donde está el porcentaje de artículos defectuosos en el lote (vea Gutiérrez Pulido y de la

Vara, 2009).

Con propósitos ilustrativos, suponga que en el departamento de ventas de una empresa laboran

seis personas, cuya antigüedad en años en la empresa es 2, 3, 4, 6, 7, 10. Como se puede ver, la antigüedad

promedio de tales empleados es de 5.4 años. Sin embargo, si se considera que se desconocía

la antigüedad exacta de los seis trabajadores y que para investigarla se les preguntó a cuatro de ellos,

entonces dos posibles muestras son 2, 3, 4, 6 y 4, 6, 7, 10. La primera muestra tiene una media igual

a 3.75 y la segunda a 6.75; ambas discrepan aunque procedan de la misma población y ninguna de

las dos es igual a la media real (5.4). Así que una media muestral no es exactamente igual a la media

poblacional.

Como se ha visto, el uso del promedio como único criterio de decisión puede llevar a errores,

por lo que en la práctica cotidiana en la empresa y en la enseñanza de la estadística se deben tomar

precauciones, dando sentido y utilidad al resto de los conceptos estadísticos (mediana, desviación

estándar, histograma, inferencia estadística), lo cual no descartaría errores, pero sí los reduciría de

manera importante y se estaría en la ruta de adentrarse en la estadística, para comprender su verdadero

papel: entender la variabilidad.

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