Básico de la Calidad 4:
Las estadísticas
• Junio 13, 2022 • Lectura 2 min
Un concepto fundamental de la estadística es probablemente anterior a la República de Platón y su historia de la caverna, que describe a las personas apartadas del mundo real y que sólo perciben vagas sombras de su realidad. San Pablo lo dijo más conciso:
"Vemos a través de un cristal, oscuramente"
Walter Shewhart, uno de los mayores pioneros de la calidad, reconoció este principio y llegó a la conclusión de que cada observación que tomamos de un proceso de cualquier tipo tiene un componente determinista y otro aleatorio.
El trabajo de un responsable de calidad, al tomar decisiones a partir de los datos, es distinguir entre ambos componentes.
Modelo estadístico
Simbólicamente,
Y = f(x) + ∑
en el que Y es aquello que se obtiene, f(x) es el efecto total de todos los controles ejercidos sobre el proceso, intencionadamente o no, y ∑ es la variación aleatoria.
Shewhart reconocía que si muestreamos un proceso repetidamente para conocer, por ejemplo, su porcentaje defectuoso, el número que obtengamos cambiará de una muestra a otra, aunque el proceso no cambie.
Este fenómeno es el resultado del componente de variación aleatoria del modelo anterior.
Asimismo, se puede reducir esta variación incertidumbre aumentando el tamaño de la muestra. Naturalmente, una reducción de la incertidumbre da mayor claridad al componente determinista del modelo. Un mayor tamaño de la muestra nos ayuda a reducir la variación aleatoria para detectar más efectos o, como los denominó Shewhart, causas de variación asignables.
Este principio es fundamental para toda la toma de decisiones estadísticas. De hacerlo bien:
- La prueba t examina la diferencia entre dos medias a la luz de la variación.
- Los intervalos de confianza estiman los parámetros a la sombra de la incertidumbre.
- El análisis de regresión encuentra una línea o curva que atraviesa pares de datos ordenados con una comprobación de la realidad incorporada basada en la variación aleatoria.
- El análisis de la varianza separa los efectos reales y las interacciones del ruido.
Sin este principio fundamental, la toma de decisiones estadísticas sería imposible.
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