Seis Sigma

Objetivo:

Entender algunas de las diferentes funciones de Minitab.

Comprender los procesos de control estadísticos.

Procedimiento:

Se leyó y se identificaron los temas a partir de la plataforma de blackboard.

Se entendieron los diferentes procesos de control estadístico y la atribución de cada uno.

Se entendieron algunas funciones de Minitab y su influencia en el control estadístico.

Resultados:

En procesos de Control Estadístico los datos de baja calidad se atribuyen a:

• El sistema de medición.

• El medio.

• El operador.

• Cualquier combinación de los anteriores.

Desarrolla un caso en donde el operador sea el factor que hace que las mediciones carezcan de calidad.

La mayoría de que las medidas carezcan de un sistema óptimo de calidad se atribuye al error humano. Por ejemplo, se tiene una empresa que se dedica a la elaboración de piezas para el ensamble de un auto. Si las medidas no fueron bien desarrolladas las piezas no van a embonar, o bien, si las piezas no fueron diseñadas adecuadamente por parte de la empresa respetando las medidas dadas tampoco van a embonar. Estos son dos ejemplos en donde el operador puede ser la pieza clave para el mal funcionamiento y la falta de calidad en un producto.

En Minitab, vas a entrar al menú de help e inmediatamente después entrarás nuevamente a help.

Debes hacer clic en Start Menu y posteriormente en Basic Statistics y vas a traducir al español el overview y hacer un reporte de los cuatro ítems que se mencionan a continuación:

1- sample t

Esta función hace un simple t-test o un t-confidence para la media de la muestra.

Utilice 1-sample para computar un intervalo de confianza y hacer una prueba de hipótesis de la media, cuando la desviación estándar ( no es sabida. Donde:

H0:  = 0 vs. H1:  ≠ 0

Donde es la media poblacional y es la hipotética media poblacional.

2-Sample t

Realice una prueba de 2-sample t-test y genera un intervalo de confianza. Cuando tienes pruebas independientes utilizar Stat > Basic Statistics > Paired t.

Utilice una 2-sample t para realizar una prueba de hipótesis y comparar el intervalo de confianza entre dos medias poblacionales cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Donde:

H0: 1 2 = 0 versus H1: 1 2 ≠ 0

Donde  y  son las medias poblacionales y  es la hipotética diferencia entre las medias poblacionales.

Paired t

Esta función es apropiada para examinar la diferencia entres dos observaciones pareadas cuando estas tienen una distribución normal.

Utilice la función paired t para computar un intervalo de confianza y una prueba de hipótesis de la diferencia entre las obersavciones pareadas de la población. La función paired t-test iguala las respuestas que son dependientes o relacionadas en una manera pareada. Que estén igualadas te ayuda a contar con la variabilidad de los pares usualmente resultando en un menor error e incrementando la sensibilidad de la prueba de hipótesis y el intervalo de confianza. Donde:

H0: d = 0 versus H1: d ≠ 0

Donde m es la media poblacional de las diferencias y m, es la media hipotética de las diferencias. Cuando las pruebas son independientes para dos poblaciones utilizar Stat > Basic Statistics > 2-sample t.

1 Proportion

Esta función realice una prueba de proporción binomial.

Utilizar 1 proporción para computar un intervalo de confianza y realizar una prueba de hipótesis de proporción. Por ejemplo, una manufacturera de automóviles afirma que menos del 2% de las

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