Muestreo

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA

"ANTONIO JOSÉ DE SUCRE"

VICE-RECTORADO "LUIS CABALLERO MEJÍAS"

NÚCLEO GUARENAS

INGENIERIA DE METODOS

SECCIÓN 90

Porf. Ronald Perez Integrantes:

Esparza Yaiza Exp.: 2009200119

Garzaro Desiree Exp: 2009200152

Gutiérrez Enderson Exp: 2009200114

Perozo Ma. Andreina Exp: 2009200133

Guarenas, noviembre 2013

INTRODUCCION

El muestreo se considera una técnica que se usa para investigar las proporciones de los tiempos que forman parte de una tarea o una actividad. Estos estudios de muestreo nos permite determinar las utilización de las maquinas así como del personal, los suplementos aplicables a la tarea y los estándares de producción. Esto se obtiene de igual manera con el estudio de tiempo pero con el muestreo se realiza más rápido y a menor costo, facilitándole así el trabajo a los analistas.

El muestreo permite analizar el trabajo mediante un número grande de observaciones. La exactitud que nos ofrece este tipo de estudio depende del número de observaciones o datos que exista o se recolecte; así como del periodo en el que se realice.

Este ofrece ventajas pues no requiere observación continua del analista, logra disminuir los tiempos de trabajo en oficina, no está sujeto a largos periodos cronometrados y se hace más fácil a un solo analista estudiar las operaciones por brigadas.

TEORÍA DE MUESTREO DE TRABAJO

La teoría del muestreo del trabajo se basa en la ley fundamental de la probabilidad: en un momento dado, un evebnto puede estar presente o ausente. Los estadísticos han derivado las siguientes expresiones para mostrar la probabilidad de x ocurrenciade un evento en n observaciones

(p + q)n = 1

Donde

p= probabilidad de una sola ocurrencia

q= (1-p)= probabilidad de ausencia de ocurrencia

n= numero de observaciones

Si esta expresión (p + q)n = 1, se expande de acuerdo con el teorema del binomio, el primer termino de la expansión de la probabilidad de x=0, el segundo termino la probabilidad de x=1, y así sucesivamente. La distribución de estas probabilidades se conoce como distribución binomial. Los estadísticos han demostrado que la media de esta distribución es igual a np, y la variación es npq. La desviación estándar es igual a la raíz cuadrada de la varianza.

Según la estadística elemental, cuando n crece, la distribución binomial se aproxima a la distribución normal. Como los muestreos del trabajo involucran tamaños de muestras grandes, la distribución normal es una aproximación satisfactoria de la binomial. En lugar de usar la distribución binomial, es más conveniente emplear la distribución de una proporción, con media p(es decir np/n) y desviación estándar

√(pq/n) ( Es decir,( √npq)/n)

Como la variable aleatoria con distribución normal aproximada.

En el estudio de muestreo de trabajo, si p es el porcentaje verdadero de una condición dada, se espera que la ṗ de cualquier muestra quede fuera del intervalo p ±1.96 desviación estándar solo cerca de 5 veces en 100 debido al azar.

Esta teoría se puede usar para estimar el tamaño de la muestra total necesario para lograr cierto grado de precisión. La expresión para la desviación estándar ợp de una proporción muestral es

ợ=√(pq/n)= √((p(1-p))/n) (1)

Donde:

ợp = desviación estándar de un porcentaje

p= porcentaje verdadero de ocurrencia del elemento que se busca expresado como decimal

n= número total de observaciones aleatorias en las que se basa p.

ACEPTACION DEL MUESTREO DE TRABAJO

Es muy importante a la hora de poner en práctica este método de muestreo de trabajo en una empresa vender o darle cabida al concepto primero, es decir introducir todo el material informativo que se refiera a esto para crear interés y generar inquietudes que puedan ser aclaradas lo cual simplemente conllevara a una mejor aceptación y por supuesto, puesta en práctica de dicha técnica a demás de aumentar la certeza de la correcta aplicación de esta por parte de todos los miembros de la empresa.

Generar en el equipo de trabajo esta curiosidad informativa que los acerque más a lo que se plantea hacer. Por ejemplo, realizar el juego de cara o cruz con la moneda como la manera más simple de ver cómo funciona el azar y como aplica el muestreo en caso tan aleatorios como estos, es de esperar que en los primero intentos “ensayos” realizados los grados de errores o incertidumbre a la hora de responder cual es el lado q esperan que caigan sin embargo, a medida que la dinámica trascurra y la repetitividad del juego aumente a razón de ya unas 100 veces se notara que el grado de seguridad con el que se responde es mayor que al principio asi como también el grado de asertividad y es a esto lo que refiere el muestreo del trabajo.

PLANES DE ESTUDIOS DE MUESTREO DEL TRABAJO

Antes de tomar las observaciones como parte del estudio debe crearse una planeación detallada. Empezando por una estimación preliminar de dichas actividades de las cuales se requiere información, de no poder realizar esta estimación es el deber del analista muestrear la zona durante unos días y usar esa información como base. Luego el analista determina la exactitud que quiere en sus resultados expresándolo como límite de error o tolerancia para así estimar el número de observaciones que tomara y determinara la frecuencia de observaciones. Por último, debe diseñar la forma de muestreo del trabajo para el registro de datos, lo mismo que las graficas de control que usara en el estudio.

DETERMINACION DEL NÚMERO DE OBSERVACIONES NECESARIAS

El analista debe conocer la exactitud requerida en los resultados. Cuantas más observaciones mayor validez tendrá la respuesta final. Por ejemplo 1000 observaciones serian más confiables que 100 pero los costos estarían alrededor de 10 veces más que la segunda opción por eso suele ser suficiente esas 100 veces. Su formula está planteada de la siguiente manera:

n = (^p (1 - ^p) / @p)^2

@p = Desviación estándar de un porcentaje

^p = proporción real de ocurrencias del elemento que se busca

n = número de observaciones al azar en las que se basa p

Hoy en día y con los avances continuos a nivel tecnológico se dispone de paquetes de software para poder realizar estas determinaciones y de alguna manera tener estándares para las probabilidades. Para estos casos en lugar de la ecuación 1 se utiliza

ợ=⟦(∑▒〖y (i)^(2 )/n(j) - 〖np〗^2 〗)/(n(m-1))⟧^(1/2)

Donde:

m= numero de observaciones agrupadas

n(j)= número de trabajadores en la observación j

n = número total de observaciones

y(i)= número de trabajadores inactivos en la observación

Ejemplo

Determinación del número de observaciones requerido.

Un analista desea determinar el tiempo de descomposturas debido a problemas con herramientas en un área que incluye 10 centros de maquinado CNC, donde se realiza un barrenado muy fino. Un estudio piloto inicial indicó que de 25 observaciones, sólo un CNC se descompuso, lo que proporcionó una p de 0,04. El analista desea una exactitud mayor en el estudio con una estimación dentro de ±1% del valor real, con 95% de confianza. Entonces, el número de observaciones necesario es:

El analista haría 154 visitas a la planta y tomaría 10 observaciones en cada visita.

Si no se tiene tiempo o capacidad para recolectar 736 observaciones y sólo se puede recolectar 500 datos, se puede determinar el límite de error que resulta

Entonces, con 500 observaciones la exactitud del estudio sería ±2,4 %.

DETERMINACION DE LA FRECUENCIA DE LAS OBSERVACIONES

Esta frecuencia depende en su mayor grado de los números de observaciones requeridas y de los límites de tiempo aplicados al desarrollo de los datos. El número de analistas disponible y la naturaleza del trabajo a estudiar influirán también en la frecuencia de las observaciones. Un método que se puede emplear consiste en tomar nueve números diariamente de una tabla estadística de números aleatorios, que varíen, asígnese a cada número una cantidad de minutos equivalente a 10 veces al valor del número. Los números seleccionados pueden fijar entonces el tiempo desde el inicio del día de trabajo hasta el momento de efectuar las observaciones.

DISEÑO DE LA FORMA DE MUESTREO

El analista necesitará idear una forma de registro de observaciones para anotar de la mejor manera posible los datos que serán recopilados en la realización del estudio de muestreo de trabajo. suele ocurrir que una forma estandar no sea aceptable ya que cada estudio es único es decir que cada

...