Historia de los malabares

Los juegos malabares o malabarismos son tremendamente versátiles. Están considerados un juego, un deporte, un arte e incluso un rito religioso. Es un ejercicio de habilidad que consiste en su sentido más estricto en lanzar, coger y volver a lanzar de manera continua objetos en el aire. En la parte artística del malabarismo, la expresión corporal y el aspecto teatral cuentan tanto como el malabarismo en sí. Pero pasemos ahora a resumiros un poco la historia de los malabares.  

Los primeros rastros conocidos son de hace más de 4000 años: se encontraron frescos en las tumbas egipcias de Beni Hassan. Otros numerosos rastros del malabarismo los encontramos por el mundo entero y en numerosas culturas: la Roma antigua, China, los aztecas, la Europa de la Edad media,... Pero aunque han quedado rastros de indicios de malabares, poco información escrita y pocos testimonios existen sobre la vida de los malabaristas pasados. No es hasta el siglo XV, en un escrito de Pierre Gringore, que vemos aparecer por primera vez a un malabarista.

La aparición de los circos a finales del siglo XVII y el desarrollo de los teatros de variedades en el siglo XIX aportarán al malabarismo una nueva edad de oro. Este período conocerá su apogeo en los años entre las dos guerras mundiales gracias a un lugar mítico: el Wintergarten de Berlín, con el excepcional malabarista Enrico Rastelli. Rastelli, malabarista de origen italiano, fue el primero que elevó su magistral técnica a un nivel tal que inspiró a poetas y artistas de su tiempo. Su funeral fue objeto de duelo nacional.

Habrá que esperar los años 1980 para ver aparecer una nueva forma de malabarismo, más contemporánea, malabarismo que reúne el baile, el mimo y el teatro para dar cuerpo a la práctica malabarista. Michael Moschen es uno de los principales impulsores de este nuevo rumbo del malabarismo. 

También iniciada por el trabajo de los nuevos objetos de Michael Moschen, una tendencia del malabarismo moderno intenta reajustarse sobre la esencia del malabarismo. Ésta pretende ser más abstracta y menos dependiente de las artes conexas. Nacen nuevos objetos y nuevas estructuras. Entre los virtuosos de esta vanguardia destacan el americano Jay Gilligan, el finlandés Maksim Komaro, el inglés Sean Gandini y el francés Denis Paumier.

CUESTIONARIO DE OPINIÓN DE 

HERRAMIENTAS DE CALIDAD

    1.- ¿Qué opinas del uso de un blog como medio de comunicación?

R. =Es un muy buen uso si es que tienen una considerable parte de seguidores a los cuales tienen  los mismos gustos que tu

    2.-Con tus propias palabras define que es un blog

R=Un blog es una herramienta que nos ayuda a compartir información de cualquier tipo a cualquier persona del mundo utilizando el medio de internet

    3.-Menciona tres características que tiene un blog.

R=Es personaliza ble, es rápido al subir información y es publico  

   4.-¿Cuáles son las diferencias entre un blog y tu red social que utilizas?

R=Que mi red social solamente pueden ver lo que publico mis amigos y un blog es público y cualquier persona puede ver el contenido de mi blog  

   5.- Menciona tres temas de preferencia que te gustaría subir a tu blog.

R=Temas de comedia y música favorita

    6.-Como ejercicio practico busca información de un artista cantante o grupo de tu interés que pudieras subir a tu blog.

Diagrama de arbol

DEFINICIÓN

El Diagrama de Árbol, o diagrama sistemático, es una herramienta de la calidad que permite obtener una visión de conjunto de los medios necesarios para alcanzar una meta o resolver un problema.


Partiendo de una información general, como la meta a alcanzar, se incrementa gradualmente el grado de detalle sobre los medios necesarios para su consecución. Este mayor detalle se representa mediante una estructura en la que se comienza con una meta general (el “tronco”) y se continúa con la identificación de niveles de acción más precisos (las sucesivas “ramas”). Las ramas del primer nivel constituyen medios para alcanzar la meta pero, a su vez, estos medios también son metas, objetivos intermedios, que se alcanzarán gracias a los medios de las ramas del nivel siguiente. Así repetidamente hasta llegar a un grado de concreción suficiente sobre los medios a emplear.


La utilización del Diagrama de Árbol permite descomponer cualquier meta general, de modo gráfico, en fases u objetivos concretos, así como determinar acciones detalladas para alcanzar un objetivo.

CARACTERÍSTICAS PARA ELABORACIÓN


Las fases de desarrollo de esta herramienta son:


1. Seleccionar al equipo.


Es posible que ya esté formado el equipo y que aplique el diagrama de árbol con el fin de determinar qué acciones poner en marcha para la resolución de un problema o, en general, alcanzar un objetivo. Si no es asi, hay que considerar que el debe estar formado por personas con conocimientossobre el tema y capacidad analítica, debe contarse con un coordinador yque un grupo, para ser eficaz, no debe ser muy numeroso (6-8 personas).


2. Definir el objetivo principal.


El equipo de trabajo deberá alcanzar un acuerdo respecto a esta formulación. Debe estar expresada mediante una frase que describa con claridad el objetivo, facilitando la identificación de niveles subordinados.


3. Identificar los medios primarios o de primer nivel.


Aquellos que conducirían directamente a la meta. Son las actividades cuya ejecución hará que se alcance el objetivo. Para llevar a cabo esta fase es necesario promover la creatividad, dirigiéndola hacia el objetivo principal.



4. Identificar medios de segundo nivel.


Estos medios los son respecto a los primarios que, desde este punto de vista, se han convertido en metas. Al identificarse, se plasmarán en una tercera columna.


5. Identificar niveles adicionales


Se actúa modo ya indicado. Generalmente se llega hasta un tercer o cuarto nivel. Considerar seriamente, no obstante, detener el análisis cuando el equipo haya llegado al límite de su competencia o aparezcan actividades a las que ya puedan asignárseles responsables para su ejecución.


6. Revisar el diagrama de árbol.


Para asegurar que la secuencia medios-metas es la correcta.


7. Asignar responsabilidades


El objetivo final de un diagrama de árbol es determinar actuaciones específicas que promuevan el logro del objetivo principal. Las responsabilidades de estas acciones han de estar necesariamente asignadas de forma que se asegure su cumplimiento.


EJEMPLO








VÍDEO

CUESTIONARIO


1.-¿Con que otro nombre se le conoce?

R=Diagrama sistemático

2.-¿Que permite este herramienta de calidad?

R=Permite obtener una visión de conjunto de los medios necesarios para alcanzar una meta


3.-¿Que otra cosa permite?

R=Resolver un problema


4.-¿Este diagrama que permite descomponer?

R=Descomponer cualquier meta general, de modo gráfico, en fases u objetivos concretos


5.-¿Que permite determinar?

R= Acciones detalladas para alcanzar un objetivo.


6.-¿Que se incrementa al aplicar este diagrama?

R=Se incrementa gradualmente el grado de detalle sobre los medios necesarios para su consecución.

7.-¿El mayor detalle como se representa?

R= Mediante una estructura en la que se comienza con una meta generaly se continúa con la identificación de niveles de acción más precisos


8.-¿La meta general como es llamada también?

R=Como el tronco


9.-¿Las rapas del primer nivel para que son?

R=Son medios para alcanzar la meta pero, a su vez, estos medios también son metas, objetivos intermedios, que se alcanzarán gracias a los medios de las ramas del nivel siguiente.

10.-¿Con que otro nombre se le conocen a los niveles de acción de el diagrama?

R=Ramas

Diagrama de relaciones 

DEFINICIÓN

Un diagrama que se emplea para analizar relaciones de causa y efecto complejas o conexiones, no necesariamente causales, entre factores diversos.

Mediante su construcción podrán visualizarse con mayor facilidad las relaciones entre los factores intervinientes, con un enfoque desestructurado.

Es una alternativa del diagrama de causa y efecto (Ishikawa), cuando las relaciones divergen hacia distintas familias de causas.

CARACTERÍSTICAS


Su objetivo es:


– Clarificar entrelazadas relaciones causales en problemas o situaciones complejas.
– Mostrar todos los factores relacionados con el tema
– Identificar interacciones, sean o no de causa y efecto
– Producir un cuadro completo sobre el tema
– Destacar los factores clave




¿Cómo se aplica?


Paso 1:
Definir y clarificar el problema o tema a estudiar.


Paso 2:
Generar una discusión abierta en el grupo sobre el mismo.


Paso 3:
Escribir cada factor mencionado y el problema en tarjetas individuales.


Paso 4:
Estudiar las relaciones entre el problema y los factores y entre los factores entre si.


Paso 5:
Avanzar generando otros factores (tarjetas), al realizar reiteradamente la pregunta ¿por qué?.


Paso 6:
Completar el diagrama hasta que el grupo quede satisfecho con la estructura alcanzada.

Paso 7:
Revisar, verificar y confirmar los datos asumidos.


Paso 8:
Establecer conclusiones y definir acciones


EJEMPLOS
Se muestran a continuación los tipos de diagramas de relaciones más frecuentemente utilizados.

Las estructuras central convergente y direccional intensivo son de causa-efecto y su única diferencia es donde su ubica el problema, en función de su interacción con muchos o unos pocos factores directos.
El indicador de relaciones, en cambio, muestra conexiones entre actividades o factores bajo análisis, pero sin necesidad de que sean causa-efecto, ni que haya un problema específico que se esté estudiando.

La figura muestra un ejemplo de central convergente, donde en la periferia podemos encontrar a las causas raíz del problema (lineas punteadas).


Finalmente, existen construcciones más complejas como el aplicado con estructura organizacional y el aplicado con factores agrupados, que se muestran a continuación.

En el primer caso se observa un ejemplo de visualización de las etapas de un proceso y su relación con las áreas intervinientes.
En el segundo caso, tenemos una variante del central convergente, donde los factores están agrupados en familias (A, B, C, D).


VÍDEO




CUESTIONARIO


1.-¿Para que se emplea?
R=Se emplea para analizar relaciones de causa y efecto complejas o conexiones


2.-¿Mediante su construcción que se puede observar?
R=Las relaciones entre los factores intervinientes, con un enfoque desestructurado.


3.-¿Cuando es una alternativa del diagrama de causa y efecto?
R=Cuando las relaciones divergen hacia distintas familias de causas.


4.-¿Menciona alguno de sus objetivos?
R= Mostrar todos los factores relacionados con el tema


5.-¿Cuales el paso numero 1?
R=Definir y clarificar el problema o tema a estudiar.


6.-¿Cual es el ultimo paso?
R=Establecer conclusiones y definir acciones


7.-¿Que identifica este diagrama?
R= Interacciones, sean o no de causa y efecto


8.-¿Que tiene que redactar este diagrama?
R=Los factores clave


9.-¿Que tiene que producir este diagrama?
R=Un cuadro completo sobre el tema


10.-¿Que tiene que destacar este diagrama?
R=Los factores clave

Diagramas de afinidad 

DEFINICIÓN

El Diagrama de Afinidad, es una herramienta que sintetiza un conjunto de datos verbales (ideas, opiniones, temas, expresiones,…) agrupándolos en función de la relación que tienen entre sí. Se basa en el principio de que muchos de estos datos verbales son afines, por lo que pueden reunirse bajo unas pocas ideas generales.

La aplicación del diagrama de afinidad está indicada cuando: Se quiere organizar un conjunto amplio de datos, se pretende abordar un problema de manera directa, el tema sobre el que se quiere trabajar es complejo o es necesario el consenso del grupo.

El método-KJ, denominado posteriormente diagrama de afinidad, fue desarrollado en la década de 1960 por el antropólogo japonés Jiro Kawakita. Esta herramietna sorprende por su potencia para organizar datos.

Kawakita se preguntó acerca de cómo obtener conclusiones partiendo de una gran cantidad de hechos desordenados. Se planteó como fundamento que los hechos deben hablar por sí mismos, en lugar de imponer ideas preconcebidas o hipótesis sobre ellos. Así, comenzó escribiendo en forma de frase cada dato en una tarjeta individual para, posteriormente, agrupar las tarjetas en función de las relaciones percibidas entre ellos. A cada agrupación le asignó una frase corta, descriptora de los elementos contenidos en ella y de su relación.

CARACTERÍSTICAS
Genéricamente los pasos para su desarrollo en un grupo de trabajo, en caso de no contar con datos verbales previos, son:

1. Determinar la pregunta enfoque.

El facilitador explica en qué va a consistir la reunión, de qué fases consta y qué se espera de los participantes. El tema a analizar se expone en forma de pregunta. Ésta debe estar presentada en lugar visible durante el tiempo de aplicación de la técnica.

2. Generación silenciosa de ideas

Cada miembro del grupo expresa sus ideas en tarjetas de 14,8 x 21 cm. de tamaño, a razón de una idea por cada tarjeta. Se concede un tiempo de 5 a 10 minutos. Los participantes no deben comunicarse entre sí.

3. Exposición de ideas

Finalizado el tiempo concedido para la generación de ideas, el facilitador procede a retirar las tarjetas escritas por los participantes y mezclarlas entre sí para que éstas sean expuestas aleatoriamente.

4. Agrupación de ideas

A continuación se agrupan las ideas en el diagrama de afinidad. Para ello puede utilizarse un segundo panel en el que se sitúan las ideas a medida que van siendo agrupadas.



5. Jerarquización.

Para ello pueden seguirse varios sistemas de votación.

6. Resumen de resultados

Finalmente, se recuentan las puntuaciones y se analiza el resultado de forma que queden ordenadas las respuestas propuestas según su prioridad. Se concluye comentando el diagrama de afinidad realizado.

EJEMPLO




VÍDEO



CUESTIONARIO

1.-¿Que es el diagrama de afinidad?

R=Es una herramienta que sintetiza un conjunto de datos verbales (ideas, opiniones, temas, expresiones

2.-¿Como agrupa estos datos?

R=Agrupándolos en función de la relación que tienen entre sí.

3.-¿En que principio se basa?

R=Se basa en el principio de que muchos de estos datos verbales son afines, por lo que pueden reunirse bajo unas pocas ideas generales.

4.-¿Cuando se aplica este diagrama?

R=La aplicación del diagrama de afinidad está indicada cuando: Se quiere organizar un conjunto amplio de datos, se pretende abordar un problema de manera directa, el tema sobre el que se quiere trabajar es complejo o es necesario el consenso del grupo.

5.-¿Con que otro nombre se le conoce?

R=Como el método KJ

6.-¿Cuando fue desarrollado?

R=Fue desarrollado en la década de 1960

7.-¿Por quien fue desarrollado?

R=Por el antropólogo japonés Jiro Kawakita.

8.-¿Que es lo mejor de esta herramienta?

R=Su potencia para organizar datos

9.-¿Alguna otra caracteristica?

R=Es un diagrama fácil de realizar, forma parte de las 7 nuevas herramientas de gestión.

10.-¿Alguna otra caracteristica?

R=Cabe mencionar que este diagrama o método no da la solución del problema pero si permite conocer las causas o los factores que la originan.

Corridas y gráficas de control

DEFINICIÓN

Las corridas permiten evaluar el comportamiento del proceso a través del tiempo, medir la amplitud de su dispersión y observar su dirección y los cambios que experimenta. Se elaboran utilizando un sistema de coordenadas, cuyo eje horizontal indica el tiempo en que quedan enmarcados los datos, mientras que el eje vertical sirve como escala para transcribir la medición efectuada. Los puntos de la medición se unen mediante líneas rectas. 

Las gráficas de control son herramientas estadísticas más complejas que permiten obtener un conocimiento mejor del comportamiento de un proceso a través del tiempo, ya que en ellas se transcriben tanto la tendencia central del proceso como la amplitud de su variación.

Estás formadas por dos corridas en paralelo; una de ellas, la que se coloca en la parte superior, se destina a graficar una medida de tendencia central, que puede ser la medida aritmética o la mediana; y la otra, colocada en la parte inferior, se destina a graficar estadísticos que miden el rango de dispersión con respecto a dicha medida central. Estos estadísticos pueden ser el rango muestral o la desviación estándar de la muestra. En ambas corridas se señalan tres límites: el superior, el medio y el inferior.

Los gráficos de control tienen su origen al final de la década de 1920, cuando Walter A. Shewhartanalizó numerosos procesos de fabricación concluyendo que todos presentaban variaciones. Encontró que estas variaciones podían ser de dos clases: una aleatoria, entendiendo por ella que su causa era insignificante o desconocida, y otra imputable (también llamada asignable), cuyas causas podían ser descubiertas y eliminadas tras un correcto diagnóstico.

Los gráficos de control constituyen una herramienta estadística utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. Permite distinguir entre las causas de variación. Todo proceso tendrá variaciones, pudiendo estas agruparse en:

Causas aleatorias de variación. Son causas desconocidas y con poca significación, debidas al azar y presentes en todo proceso.

Causas específicas (imputables o asignables). Normalmente no deben estar presentes en el proceso. Provocan variaciones significativas.

CARACTERÍSTICAS


Ejemplos que representan anormalidades en el proceso mediante las gráficas son:
Puntos fuera de los límites
Siete puntos seguidos por arriba o por abajo de la línea central
La aparición de 6 o 7 puntos consecutivos ascendentes o descendentes, que manifiestan tendencias
La adhesión de los puntos a los límites de control


EJEMPLO

VÍDEO

CUESTIONARIO


1.-¿Las corridas que permiten evaluar las corridas?
R=Las corridas permiten evaluar el comportamiento del proceso a través del tiempo


2.-¿Que miden?
R= La amplitud de su dispersión y observar su dirección y los cambios que experimenta


3.-¿Como se elabora?
R=Se elaboran utilizando un sistema de coordenadas, cuyo eje horizontal indica el tiempo en que quedan enmarcados los datos, mientras que el eje vertical sirve como escala para transcribir la medición efectuada.


4.-¿Los puntos de la medición como se unen?
R= Mediante líneas rectas.

5.-¿Que son las gráficas de control?
R=Son herramientas estadísticas más complejas que permiten obtener un conocimiento mejor del comportamiento de un proceso a través del tiempo


6.-¿En ellas que se transcriben?
R=En ellas se transcriben tanto la tendencia central del proceso como la amplitud de su variación.


7.-¿Estan formadas por dos corridas en?
R=Paralelo


8.-¿Donde se colocan?
R=Una de ellas, la que se coloca en la parte superior, se destina a graficar una medida de tendencia central, que puede ser la medida aritmética o la mediana; y la otra, colocada en la parte inferior, se destina a graficar estadísticos que miden el rango de dispersión con respecto a dicha medida central.

9.-¿Estas estadísticas pueden ser?
R=Estos estadísticos pueden ser el rango muestral o la desviación estándar de la muestra.


10.-¿Que limites se señalan en las corridas?
R=El superior, el medio y el inferior.

Diagrama de dispersión 

DEFINICIÓN

El diagrama de dispersión permite analizar si existe algún tipo de relación entre dos variables. Por ejemplo, puede ocurrir que dos variables estén relacionadas de manera que al aumentar el valor de una, se incremente el de la otra. En este caso hablaríamos de la existencia de una correlación positiva. También podría ocurrir que al producirse una en un sentido, la otra derive en el sentido contrario; por ejemplo, al aumentar el valor de la variable x, se reduzca el de la variable y. Entonces, se estaría ante una correlación negativa. Si los valores de ambas variable se revelan independientes entre sí, se afirmaría que no existe correlación.

El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica qe ayuda a identificar la posible relación entre dos variables. Representa la relación entre dos variables de forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e interpretar los datos.

De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre dos variables, permite cuantificar el grado de relación entre ambas, así como su signo. El valor de este coeficiente puede estar comprendido entre −1 y 1.

Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa. Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva.

Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la correlación es débil.

Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1 señalaría que entre ambas variables hay dependencia funcional, positiva o negativa según el signo del coeficiente.

Esta correlación puede señalar, pero no por ello probar, una relación causal, es decir, no predice relaciones causa – efecto, sino que muestra la intensidad de la relación entre dos variables. Por lo tanto, es importante no apresurarse a obtener conclusiones sobre la relación entre las variables, ya que puede ser otra tercera que afecte a la relación.
Diagrama de dispersión

1º Correlación directa

La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.



2º Correlación inversa

La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.



3º Correlación nula

En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.





Grado de correlación

El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos. Se pueden dar tres tipos:

1. Correlación fuerte

La correlación será fuerte cuanto más cerca estén los puntos de la recta.



2. Correlación débil

La correlación será débil cuanto más separados estén los puntos de la recta.



3. Correlación nula

CARACTERÍSTICAS

El análisis de un diagrama de dispersión consta de un proceso de cuatro pasos, se elabora una teoría razonable, se obtienen los pares de valores y se dibuja el diagrama, se identifica la pauta de correlación y se estudian las posibles explicaciones. Las pautas de correlación más comunes son correlación fuerte positiva (Y aumenta claramente con X), correlación fuerte negativa (Y disminuye claramente con X), correlación débil positiva (Y aumenta algo con X), correlación débil negativa (Y disminuye algo con X), correlación compleja (Y parece relacionarse con X pero no de un modo lineal) y correlación nula (no hay relación entre X e Y). Errores comunes son no saber limitar el rango de los datos y el campo de operación del proceso, perder la visión gráfica al sintetizarlo todo en resúmenes numéricos, etc.

EJEMPLO





VÍDEO

CUESTIONARIO

1.-¿Que permite realizar el diagrama de dispersión?

R= El diagrama de dispersión permite analizar si existe algún tipo de relación entre dos variables.

2.-¿Que es un diagrama de dispersión?

R=Un diagrama de dispersión es una representación gráfica de la relación entre dos variables

3.-¿Donde es muy utilizada?

R=Muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos.

4.-¿Como se maneja esto?

R=En este caso hablaríamos de la existencia de una correlación positiva. También podría ocurrir que al producirse una en un sentido, la otra derive en el sentido contrario

5.-¿Como se maneja la relación de "X" y "Y"?

R=Esto se maneja de esta manera al aumentar el valor de la variable x, se reduzca el de la variable y. Entonces, se estaría ante una correlación negativa. Si los valores de ambas variable se revelan independientes entre sí, se afirmaría que no existe correlación.

6.-¿Cuantos tipos de diagrama de dispersión hay?

R=Correlación directa,Correlación inversa y Correlación nula

7.-¿Que indica el grado de correlación?

R=El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos. Se pueden dar tres tipos

8.-¿Cuantos grados de correlación hay?

R=Correlación fuerte,Correlación débil y Correlación nula

9.-¿La correlación directa a que corresponde?

R=La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.

10.-¿La correlación inversa a que corresponde?

R=La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.

HOJAS DE VERIFIACIÓN 

DEFINICIÓN

Se utiliza para reunir datos basados en la observación del comportamiento de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura, análisis y control de información relativa al proceso. Básicamente es un formato que facilita que una persona pueda tomar datos en una forma ordenada y de acuerdo al estándar requerido en el análisis que se esté realizando. Las hojas de verificación también conocidas como de comprobación o de chequeo organizan los datos de manera que puedan usarse con facilidad más adelante.

Pasos para la elaboración de una hoja de verificación:

1.    Determinar claramente el proceso sujeto a observación. Los integrantes deben enfocar su atención hacia el análisis de las características del proceso.

2.    Definir el período de tiempo durante el cuál serán recolectados los datos. Esto puede variar de horas a semanas.

3.    Diseñar una forma que sea clara y fácil de usar. Asegúrese de que todas las columnas estén claramente descritas y de que haya suficiente espacio para registrar los datos.

4.    Obtener los datos de una manera consistente y honesta. Asegúrese de que se dedique el tiempo necesario para esta actividad.

CARACTERÍSTICAS 

1.    Asegúrese de que las observaciones sean representativas.

2.    Asegúrese de que el proceso de observación es eficiente de manera que las personas tengan tiempo suficiente para hacerlo.

3.    La población (universo) muestreada debe ser homogénea, en caso contrario, el primer paso es utilizar la estratificación (agrupación) para el análisis de las muestras/observaciones las cuales se llevarán a cabo en forma individual.

EJEMPLO

VÍDEO

CUESTIONARIO

1.-¿Para que se utilizan estas hojas? 

R=Se utiliza para reunir datos basados en la observación del comportamiento de un proceso 

2.-¿Con que fin se utilizan? 

R=Con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura, análisis y control de información relativa al proceso.

3.-¿La hoja de verificación proporciona? 

R= Proporciona datos fáciles de comprender y que son obtenidos mediante un proceso simple y eficiente 

 4.-¿En que puede ser aplicado este proceso' 

R=Puede ser aplicado en la solución de problemas de calidad.

 5.-¿Que reflejan las hojas de verificación? 

R=Reflejan rápidamente las tendencias y patrones subyacentes en los datos.

6.-¿En donde se utiliza? 

R=Se utiliza en la mejora continua de la Calidad, tanto en el estudio de los síntomas de un problema, como en la investigación de las causas o en la recogida y análisis de datos para probar alguna hipótesis. 

7.-También es utilizada como punto de partida ¿para ?

R=Para la elaboración de otras herramientas, como por ejemplo los gráficos de control.

8.-¿Cual es el paso uno para elaborar una de estas hojas? 

R= Determinar claramente el proceso sujeto a observación. Los integrantes deben enfocar su atención hacia el análisis de las características del proceso.

9.-¿Cual es el ultimo paso para la elaboración de estas hojas? 

R=Obtener los datos de una manera consistente y honesta. Asegúrese de que se dedique el tiempo necesario para esta actividad.

10.-¿Algún consejo para su elaboración? 

R=Asegúrese de que el proceso de observación es eficiente de manera que las personas tengan tiempo suficiente para hacerlo.

ESTRATIFICACIÓN 

DEFINICIÓN 

El término estratificación hace referencia a la noción de estratos o niveles para diferentes órdenes y circunstancias de la vida. En general, la palabra estratificación se puede utilizar tanto en las ciencias naturales (cuando se habla de la estratificación de la Tierra o de la atmósfera) como en las ciencias sociales (cuando se hace referencia a la estratificación social, por ejemplo).

La estratificación supone siempre la existencia de diferentes niveles o estratos que se caracterizan por determinados elementos y que son, entonces, diferenciables del resto de los niveles a partir de ellos. En este sentido, la noción de estratificación es una creación humana si se tiene en cuenta que su objetivo principal es clasificar y categorizar diversos elementos, circunstancias o fenómenos. Al establecer estratos, el ser humano puede entonces diferenciar los diversos niveles existentes para cada circunstancia y así comprenderlos mejor. Si bien las diferencias entre un nivel o estrato y otro pueden existir sin que el hombre los categorice, no es más que él quien lo transforma en una escala racional y más o menos lógica.



Las situaciones más comunes en las cuales se usa el término estratificación pueden hacer alusión tanto a fenómenos naturales como a fenómenos sociales o humanos. Por ejemplo, puede encontrarse en el ámbito de las mátemáticas cuando se habla de estadísticas, o en el ámbito de la geología cuando se habla de los diferentes estratos de la Tierra. La estratificación de la materia como por ejemplo el agua es otro de los usos comunes que recibe este término para las ciencias naturales.

En el caso de las ciencias sociales y humanas, uno de los usos más frecuentes de este término es cuando se hace referencia a la estratificación social, aquella que nos habla de la clasificación de los diferentes grupos sociales en capas o niveles de acuerdo a su poder adquisitivo, a su número, a su conocimiento o a su nivel cultural, entre otros.

CARACTERÍSTICAS

Los estratos a definir lo serán en función de la situación particular de que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones atendiendo a:
Personal.

Materiales.

Maquinaria y equipo.

Áreas de gestión.

Tiempo.

Entorno.

Localización geográfica.

Otros.

EJEMPLO









VÍDEO

CUESTIONARIO

1.-¿Que es la estratificacion?

R=La estratificación es un método estadística utilizado para el control, análisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares características.

2.-¿El termino estratificacion a que hace referencia?

R=El término estratificación hace referencia a la noción de estratos o niveles para diferentes órdenes y circunstancias de la vida.

3.-¿La estratifiacion que supone siempre?

R=La estratificación supone siempre la existencia de diferentes niveles o estratos que se caracterizan por determinados elementos 

4.-¿Cual es su objetivo principal?

R=Cuenta que su objetivo principal es clasificar y categorizar diversos elementos, circunstancias o fenómenos.

5.-¿Que es lo que puede diferenciar el ser humano con esto?

R= Puede diferenciar los diversos niveles existentes para cada circunstancia y así comprenderlos mejor

6.-¿Cuales son las situaciones mas comunes en la cual se utiliza el termino estratificacion?

R= En tanto tanto a fenómenos naturales como a fenómenos sociales o humanos.

7.-¿En que materias se puede aplicar esto?

R=En matematicas cuando se habla de estadísticas, o en el ámbito de la geología cuando se habla de los diferentes estratos de la Tierra

8.-¿Cuando se utiliza el termino la estratificacion de la materia ?
R= Se utiliza cuando por ejemplo el agua es otro de los usos comunes que recibe este término para las ciencias naturales.

9.-¿Y en el caso de las ciencias sociales y humanas?
R=Uno de los usos más frecuentes de este término es cuando se hace referencia a la estratificación social,aquella que nos habla de la clasificación de los diferentes grupos sociales en capas o niveles de acuerdo a su poder adquisitivo, a su número, a su conocimiento o a su nivel cultural, entre otros.

10.-¿Entonces en que se puede establecer extratificaciones?
R=En:
Personal.
Materiales.
Maquinaria y equipo.
Áreas de gestión.
Tiempo.
Entorno.
Localización geográfica.
Otros.

La Técnica de Histograma  

Definición 

Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical (Y) se representan las frecuencias, y en el eje horizontal (x) los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

CUANDO ULTILIZARLO:

Como norma, se utiliza cuando se estudia una variable continua, como edades, pesos, medidas o alturas de una muestra.

Sus valores se agrupan en clases, es decir, valores continuos.

En los casos en los que los datos son discretos (no-numéricos), es preferible un diagrama de sectores.

PARA QUE SIRVE:

Permite resumir gran cantidad de datos y facilita el análisis de los mismos evidenciando esquemas de comportamiento y pautas de variación que sería difíciles de captar en una tabla numérica.

Revela la media, la variabilidad de los datos y la forma de la distribución.

Permite detectar anomalías, la existencia de datos que provienen de dos distribuciones distintas, los valores que aparecen con más frecuencia, etc...

Permite comunicar información de forma visual, clara y sencilla sobre situaciones

complejas.

Es una herramienta muy útil cuando un equipo se enfrenta con la tarea de analizar datos con muchas variaciones.

Se puede usar como ayuda en las fases de un proceso de solución de problemas e incluso para el seguimiento de los avances en las acciones de mejora realizadas, para un análisis de Antes-Después.

CONTRUCCIÓN:

Aunque existen diversos programas informáticos que nos ayudan a generar histogramas, incluso en Excel, detallaré los pasos necesarios para la elaboración de un histograma a mano, para facilitar la comprension su funcionamiento.

Paso 0

Preparar los datos

Como en todas las herramientas de análisis de datos, el primer paso consiste en

recoger estos de forma correcta o asegurarse de la adecuación de los

existentes.

Los datos deben ser:

- Objetivos: Hechos, no en opiniones.

- Exactos: Debemos asegurarnos que la variabilidad de la medida no desvirtúa la variabilidad del proceso en estudio.

- Completos: Se debe registrar toda la información asociada a cada

toma de datos (máquina, hora del día, empleado, etc) en previsión de los posibles futuros

análisis que puedan ser necesarios.

- Representativos: Deben reflejar la realidad de la población.

Paso 1

Determinar los valores extremos de los datos y el rango de los datos

Identificar en la tabla de datos originales el valor máximo, el valor mínimo y el rango. Rango es igual al dato mayor menos el dato menor. (R = Valor max - Valor min).

Paso 2

Obtener los números de clases que tendrá el histograma.

Clases: Son los intervalos en que se divide la característica sobre la que se han

tomado los datos. El número de clases es igual al de barras del Histograma.

El mínimo para un histograma deberían ser 40 datos. Pueden darse menos si el

histograma original ha sido estratificado.

Tenemos que tener cuidado en no perder la pauta de comportamiento de los datos al escoger un número de clases erróneo.

Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe ser aproximádamente a la raíz cuadrada del número de datos. Por ejemplo, la raíz cuadrada de 30 ( número de artículos) es mayor que cinco, por lo que se seleccionan seis clases.

Todas las clases tendrán el mismo intervalo.

No habrá solapamiento entre distintas clases.

Paso 3

Establecer la amplitud/longitud de clase: es igual al rango dividido por el número de clases.

Paso 4

Construir los intervalos de clases, anotando los límites de cada uno: Los intervalos resultan de dividir el rango de los datos en relación al resultado del PASO 2 en intervalos iguales.

Los límites de la primera clase incluirán el valor mínimo de los datos.

Paso 5

Calcular la frecuencia de cada clase

Determinar el número de datos que están incluidos en cada una de las clases

(frecuencia de clase).

El recuento se hará de la siguiente forma:

Empezar con el primer dato de la lista e identificar la clase en la cual está

incluido. Señalar para dicha clase, una "marca". Repetir el mismo proceso para

cada dato de la muestra tomada.

Para facilitar el recuento final se dibujan las "marcas" en grupos de cinco,

cuatro verticales y el quinto cruzándolos. La suma de las "marcas" para cada clase corresponde a la frecuencia de la misma.

Comprobar que el número total de datos es igual a la suma de las frecuencias

de cada clase.

Paso 6

Dibujar los ejes

El eje vertical (Y) representa las frecuencias adaptando la escala a las frecuencias encontradas.

El eje horizontal (X) representa los valores y la amplitud de la característica de los datos.

Este eje se divide en tantos segmentos como clases se hayan definido.

Marcar los límites de los intervalos de clase.

Marcas el eje con la característica representada y las unidades de medida

empleadas.

Paso 7

Graficar el histograma

Dibujar las barras verticales correspondientes a cada clase. Su base está

situada en el eje horizontal y su altura corresponderá a la frecuencia de la

clase representada.

Paso 8

Identificar el Gráfico

Cuando proceda, poner el título, las condiciones en que se han recogido los

datos, los límites de tolerancia nominales, etc. Estas notas ayudan a los demás

a interpretar el gráfico y sirven de recordatorio de la fuente de los datos.

INTERPRETACIÓN DE LAS PAUTAS DE VARIACIÓN

Este paso es clave a la hora de la realización de un histograma.

Uno de los propósitos del análisis de un Histograma es identificar y clasificar la pauta de variación del conjunto de datos estudiado (Media, Rango, forma) y elaborar una explicación a dicha pauta, que relacione la variación con el proceso en estudio.

El resultado de este análisis es una hipótesis sobre el funcionamiento del proceso o sobre la causa del problema en estudio.

Por ser una hipótesis es necesario confirmarla o descartarla, recogiendo otros datos que nos den información más específica sobre dicha hipótesis.

La experiencia del grupo de trabajo en la interpretación de gráficos es fundamental en la utilización de esta herramienta, ya que no existen reglas fijas que se puedan utilizar para explicar de forma precisa las pautas de variación en cualquier situación.

Los equipos de trabajo deben profundizar en el proceso estudiado para utilizar esta herramienta de forma eficaz.

Estas son algunas formas típicas de la variación que pueden ayudar a clasificar Histogramas y consejos generales sobre posibles causas.

Pautas típicas de variación:

Distribución Normal (en forma de campana)

Forma simétrica con un pico en la mitad del recorrido de los datos.

Es la distribución natural para los datos de gran cantidad de procesos. Por esta circunstancia se llama Distribución Normal.

La desviación respecto a esta forma puede indicar la existencia de problemas o influencias externas al proceso.

Sin embargo la forma de campana no asegura, por sí misma y sin analizar su valor medio y el recorrido de los datos, que el proceso funcione de forma correcta.

Distribución Bimodal (doble campana o doble pico)

Un marcado valle en el centro de la distribución con picos a ambos lados.

Esta forma, generalmente, es la combinación de dos distribuciones y nos sugiere la

presencia de dos poblaciones distintas.

Deberán trabajarse los datos para separar las distintas poblaciones.

Distribución en peine

Valores altos y bajos se alternan de forma regular.

Esta pauta de variación es típica de errores de medición, errores en la forma

de agrupar los datos para la construcción del Histograma o sesgos sistemáticos

de redondeo.

En este caso revisar inicialmente los procesos de recogida de datos y

construcción del Histograma.

Distribución Normal con un pico aislado

El proceso con un pico aislado será una anormalidad o deficiencia en el proceso pero que no sucede de forma normal.

Se deben analizar las condiciones en que se presenta el pico tratando de

estratificar los datos.

Estos picos unidos a distribuciones sesgadas o truncadas indican falta de

eficacia en la eliminación de elementos defectuosos.

Distribución con un pico en el extremo

Un pico situado en un extremo de una distribución regular.

Esta forma se presenta cuando la cola de una distribución regular se ha cortado

y acumulado en una sola categoría en el extremo del recorrido de los datos.

Suele indicar un registro poco cuidadoso o sesgado de los datos. Muchas veces la causa es el redondeo a los límites de especificación.

Distribución sesgada o truncada

Su forma es asimétrica, con un pico descentrado dentro del recorrido de los

datos, las colas descienden: bruscamente en un lado y suavemente en el otro.

Esta distribución es típica de procesos con límites prácticos a un lado del valor

nominal o a datos parciales de un proceso (distribuciones con parte de los

datos suprimidos).

Características

A TENER EN CUENTA
Es importante representar los límites de especificaciones u otros estándares, respecto de los resultados aceptables y considerarlos en la fase de análisis e interpretación de los Histogramas ya que:
-Los límites de especificaciones a menudo influyen en el proceso y sobre la
pauta de variación de los datos.
-El conocimiento detallado de estándares es esencial para la correcta
interpretación de las distribuciones sesgadas, truncadas y con picos extremos.
-También se necesitan a menudo los límites para interpretar otras formas de
Histogramas y decidir sobre los siguientes pasos a dar por el grupo de trabajo.
Incluso ante una distribución perfecta de campana, el grupo de trabajo debe
plantearse cuestiones tales como:
¿La distribución se encuentra dentro de los límites?

DEBEMOS EVITAR
-Los datos no adecuados
-Muestra pequeña y poco representativa.
-Aceptar las conclusiones como hechos y no como una hipótesis.

• Medición puntual y bloqueo de la exposición
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• Sobreexposición
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• Ejemplo 
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• Vídeo 
• https://www.youtube.com/watch?v=0s1lmDku118
• Cuestionario 

1.-¿Que es un histograma?
R=Es una representación gráfica de una variable en forma de barras

2.-¿Cada barra a que es proporcional?
R=Cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.

3.-¿Como están representados los valores?
R=En el eje vertical (Y) se representan las frecuencias, y en el eje horizontal (x) los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

4.-¿Cuando se utiliza este?
R=Se utiliza cuando se estudia una variable continua, como edades, pesos, medidas o alturas de una muestra.

5.-¿Para que sirve?
R=Permite resumir gran cantidad de datos y facilita el análisis de los mismos evidenciando esquemas de comportamiento y pautas de variación que sería difíciles de captar en una tabla numérica.

6.-¿Que permite comunicar?
R=Permite comunicar información de forma visual, clara y sencilla sobre situaciones
complejas.

7.-¿Cuando pude ser muy útil?
R=Es una herramienta muy útil cuando un equipo se enfrenta con la tarea de analizar datos con muchas variaciones.

8.-¿Que se hace cuando los datos son discretos?
R= En los casos en los que los datos son discretos (no-numéricos), es preferible un diagrama de sectores.

9.-¿En que programa de computadora podemos realizar uno?
R=En exel, aun que en este articulo se narran los datos de como crear uno paso a paso 

10.-¿Antes de utilizar esta técnica ?
R=Los datos deben ser:
- Objetivos: Hechos, no en opiniones.
- Exactos: Debemos asegurarnos que la variabilidad de la medida no desvirtúa la variabilidad del proceso en estudio.
- Completos: Se debe registrar toda la información asociada a cada
toma de datos (máquina, hora del día, empleado, etc) en previsión de los posibles futuros
análisis que puedan ser necesarios.
- Representativos: Deben reflejar la realidad de la población.



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