PRACTICA 3: TIPOS DE MUESTREO Y BENCHMARKING

INTRODUCCION:

En este trabajo se encuentran investigaciones pertinentes a los temas del segundo parcial de la materia de control de calidad, los cuales sirvieron para profundizar los temas vistos en clase.

Primero tenemos lo que son ejercicios de CP y CPK, los cuales son índices que nos indican que tan bien va un proceso, o que problemas tiene. Para la elaboración de los mismos se toma como base los gráficos “X”,”R” que se trabajaron el parcial pasado y ahora se reforzó con los nuevos límites de especificación y se analiza el comportamiento viendo la gráfica.

Después viene lo que son los muestreos, una breve definición para abordar el tema y entender los diferentes tipos de muestreo como el simple, el doble, aceptación por atributos entre otros.

A continuación se analizan los diagramas como el de Pareto, Ishikawa, la lluvia de ideas los cuales son herramientas fundamentales para la calidad.

Finalmente llegamos a los diagramas de afinidad, relaciones, árbol los cuales son de gran utilidad para detectar problemas que se puedan presentar y poder resolverlos de una manera más efectiva.

PRACTICA 1: INIDICES CP Y CPK

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PRACTICA 3: TIPOS DE MUESTREO Y BENCHMARKING

OBJETIVO GENERAL:

Al término de la práctica el alumno deberá:

• Conocer los diferentes tipos de muestreo.

OBJETIVOS PARTICULARES:

• Saber aplicar cada uno de estos muestreos.
• Las diferencias fundamentales entre sí.
• Cuáles son los más aplicados en la industria

MUESTREO

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. El muestreo es por lo tanto una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar que parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzca de la mejor manera los rasgos esenciales de dicha población que son importantes para la investigación. Para que una muestra sea representativa, y por lo tanto útil, debe de reflejar las similitudes y diferencias encontradas en la población, es decir ejemplificar las características de ésta. Los errores más comunes que se pueden cometer son: 1.- Hacer conclusiones muy generales a partir de la observación de sólo una parte de la Población, se denomina error de muestreo. 2.- Hacer conclusiones hacia una Población mucho más grandes de la que originalmente se tomó la muestra. Error de Inferencia. En la estadística se usa la palabra población para referirse no sólo a personas sino a todos los elementos que han sido escogidos para su estudio y el término muestra se usa para describir una porción escogida de la población.

MUESTREO SIMPLE

El plan de muestreo simple es la técnica más sencilla para determinar la aceptación de un lote, donde éste se somete a una muestra única. Si consideramos un lote de tamaño N y tomamos una muestra de tamaño n y se define un número de aceptación c, el lote se acepta si la muestra tiene un número de unidades defectuosas X menor o igual a c. Si esta condición no se cumple, entonces el lote se rechaza. El siguiente diagrama describe el procedimiento:

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MUESTREO DOBLE

El plan de muestreo doble es la extensión natural del plan de muestreo simple. Se toma una muestra de n1 unidades y se observan las unidades defectuosas. Si el número de defectuosos no excede el número de aceptación c1 se acepta el lote. Si en cambio excede c1 pero no excede c2 se toma una segunda muestra de tamaño n2 y se contabilizan los defectos acumulados de la primera y segunda muestra. Si este acumulado de unidades defectuosas no excede c2 se acepta el lote y en caso contrario se rechaza. Notar que si el número de unidades defectuosas de la primera muestra es mayor a c2 no es necesario tomar una segunda muestra y el lote se rechaza inmediatamente. El siguiente diagrama resume el procedimiento descrito:

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MUESTREO DE UNA PROPORCIÓN

Existen ocasiones en las cuales no estamos interesados en la media de la muestra, sino que queremos investigar la proporción de artículos defectuosos o la proporción de alumnos reprobados en la muestra. La distribución muestral de proporciones es la adecuada para dar respuesta a estas situaciones. Esta distribución se genera de igual manera que la distribución muestral de medias, a excepción de que al extraer las muestras de la población se calcula el estadístico proporción (p=x/n en donde "x" es el número de éxitos u observaciones de interés y "n" el tamaño de la muestra) en lugar del estadístico media.

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Una población binomial está estrechamente relacionada con la distribución muestral de proporciones; una población binomial es una colección de éxitos y fracasos, mientras que una distribución muestral de proporciones contiene las posibilidades o proporciones de todos los números posibles de éxitos en un experimento binomial, y como consecuencia de esta relación, las afirmaciones probabilísticas referentes a la proporción muestral pueden evaluarse usando la aproximación normal a la binomial, siempre que np[pic 16]5 y 
n(1-p) [pic 17]5. Cualquier evento se puede convertir en una proporción si se divide el número obtenido entre el número de intentos.

MUESTREO DE ACEPTACION POR ATRIBUTOS

El muestreo por atributos se puede aplicar a lotes aislados o series homogéneas de lotes. En el primer caso la población es finita y se rige por la distribución hipergeométrica (muestreo de tipo A), aunque para lotes grandes se puede aproximar por la binomial. En el segundo caso se supone la población compuesta de infinitos elementos y por tanto se rige por la distribución binomial (muestreo de tipo B). En el caso que el muestreo sea por número de defectos, la función a aplicar es la de Poisson, independientemente que se trate de un lote aislado o una serie de lotes.

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