Minitab

Resumen

El minitab siendo un programa estadístico que nos permite utilizar funciones básicas y avanzadas, también nos facilita hacer gráficos de forma T y G que los daremos a conocer más adelante, así como nos permite utilizar graficas P´ y U´ de Laney que nos sirve para probar dispersión excesiva y dispersión escasa de sus datos de procesos, y para determinar si una gráfica P o U tradicional o una gráfica P' o U' de Laney es más apropiada. Se busca además la utilización correcta de este programa para evitar errores en cuanto a los datos que se nos proporcionen para graficar.

Veamos el desarrollo de la investigación.

Minitab

Minitab es un programa de computadora diseñado para ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas. Combina lo amigable del uso de Microsoft Excel con la capacidad de ejecución de análisis estadísticos. En 1972, instructores del programa de análisis estadísticos de la Universidad Estatal de Pensilvania (Pennsylvania State University) desarrollaron MINITAB como una versión ligera de OMNITAB, un programa de análisis estadístico del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de los Estados Unidos. Como versión completa en el 2006 cuesta $1195 USD, pero una versión para estudiantes y académicos se ofrece como complemento de algunos libros de texto.

Minitab es frecuentemente usado con la implantación la metodología de mejora de procesos Seis Sigma.

Características

Monitoreo de eventos poco comunes con gráficas G

Los profesionales en mejora de la calidad en el sector del cuidado de la salud y otras industrias necesitan monitorear los "eventos poco comunes" que son críticos para la calidad, pero que ocurren con poca frecuencia. Este artículo explica cómo pueden apoyarse en las gráficas G y T de Minitab para monitorear sus procesos de manera efectiva y detectar inestabilidad cuando ocurra.

Los eventos poco comunes ocurren de manera inherente en todas las clases de proceso. En los hospitales, hay errores de medicación, infecciones, caídas de pacientes, neumonías asociadas a respiradores y otros eventos desfavorables poco comunes que causan estadías prolongadas en los hospitales y aumentan los costos de cuidado de la salud.

Es posible que los desarrolladores de software necesiten rastrear errores en las líneas de un código de programación o que un profesional de la calidad necesite monitorear un proceso con pocos defectos en un entorno de fabricación de alta productividad. Se espera que los accidentes que ocurren en la planta de producción y las fallas que presentan los motores de los aviones también sean eventos poco comunes.

Independientemente de que se encuentre en la industria del cuidado de la salud, del desarrollo de software, de la fabricación o de cualquier otro tipo, el uso de un control de procesos estadísticos es un componente importante para la mejora de la calidad. Con las gráficas de control, podemos graficar estos eventos poco comunes y monitorear un proceso para determinar si es estable o si está fuera de control y, por lo tanto, si es impredecible y necesita atención.

La gráfica G

Existen diferentes tipos de gráfica de control disponibles, pero en el caso de los eventos poco comunes, podemos utilizar Minitab Statistical Software y la gráfica G para evaluar la estabilidad de nuestros procesos. La gráfica G, basada en la distribución geométrica, es una gráfica de control diseñada específicamente para monitorear eventos poco comunes. Estas gráficas se utilizan generalmente para representar visualmente el número de días entre eventos poco comunes.

Las gráficas G también se pueden utilizar para representar el número de oportunidades entre eventos poco comunes. Por ejemplo, supongamos que desea monitorear las complicaciones de una cardiocirugía. Podemos utilizar una gráfica G para representar visualmente el número de cirugías exitosas que se realizó entre las que ocurrieron con complicaciones lamentables.

La gráfica G es fácil de crear y utilizar. Los únicos datos que se requieren para producir una gráfica G son las fechas en las que ocurrieron los eventos poco comunes o el número de oportunidades entre las ocurrencias. Además de su simplicidad, esta gráfica de control también ofrece una mayor sensibilidad estadística para monitorear eventos poco comunes en comparación con sus equivalentes tradicionales.

Ventajas de la gráfica G

Debido a que los eventos ocurren con muy poca frecuencia, las gráficas de control tradicionales como la gráfica P no son por lo general tan efectivas para detectar cambios en los eventos poco comunes de manera oportuna. Debido a que la probabilidad de que ocurra un evento determinado es muy baja, se requieren tamaños de subgrupos considerablemente más grandes para crear una gráfica P y acatar las reglas básicas convencionales. Además de la ardua tarea de recolectar datos, en consecuencia se origina la lamentable circunstancia de tener que esperar un período de tiempo más prolongado para detectar un cambio en el proceso. Afortunadamente, las gráficas G no requieren grandes cantidades de datos para detectar de manera efectiva un cambio en un proceso con eventos poco comunes.

Otra ventaja de utilizar la gráfica G para monitorear sus eventos poco comunes es que usted no necesita recolectar ni registrar datos sobre el número total de oportunidades, mientras que las gráficas P sí exigen que lo haga. Por ejemplo, si está monitoreando errores de medicación utilizando una gráfica P, debe contar el número total de medicaciones administradas a cada uno de los pacientes a fin de calcular y graficar la porción de errores de medicación. Sin embargo, para crear una gráfica G, sólo debe registrar las fechas en las que ocurrieron los errores de medicación. Tenga en cuenta que la gráfica G parte del supuesto de que las oportunidades; es decir, las medicaciones administradas en este ejemplo, son razonablemente constantes.

Creación de una gráfica G

Todos los años, las infecciones nosocomiales (adquiridas durante la estancia en un hospital) causan un número exorbitante de días adicionales en hospitales a nivel nacional y, lamentablemente, un número considerable de muertes. Supongamos que trabaja en un hospital y desea monitorear estas infecciones, de manera que pueda detectar cambios de manera oportuna

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