Histograma. ¿Qué es histograma? Grafica de barras que representa la variabilidad de un proceso por medio de datos continuos. Un histograma es un tipo especial de gráfica de barras que despliega la variabilidad dentro de un proceso. Un histograma toma datos variables (tales como alturas, pesos, densidades, tiempo, temperatura, etc.) y despliega su distribución. Los patrones inusuales o sospechosos pueden indicar que un proceso necesita investigación para determinar su grado de estabilidad.
Objetivo de Histograma. El objetivo de los histogramas es estudiar la capacidad de los procesos u mantenerlos bajo control. Nos permite ver esquemas y comportamientos comportamientos que son difíciles de captar en una tabla numérica.
¿Para que se usa el Histograma? Los histogramas, o histogramas de frecuencia son herramientas útiles cuando hay que analizar una gran cantidad de datos. Para mostrar en forma de gráficos de barras las características de un producto o servicio tipos de defectos, problemas, riesgos de seguridad, etc. Un histograma toma datos de mediciones como temperatura, presiones, alturas, pesos, etc. Muestra su distribución. Un histograma revela la cantidad de variación propia de un proceso.
¿Cuándo se utiliza? Cuando se requiere requiere comprender mejor el sistema, especialmente al:
Hacer seguimientos del desempeño actual del proceso. Seleccionar el siguiente producto o servicio a mejorar. Probar y evaluar las revisiones de procesos para mejorar. Necesitar obtener una revisión rápida de la variabilidad dentro de un proceso.
Características principales del Histograma. Síntesis: permite resumir grandes cantidades de datos. Análisis: permite el análisis de los datos evidenciando esquemas de comportamiento y pautas de variación que son difíciles de captar en una tabla numérica. Capacidad de comunicación: permite comunicar información de forma clara y sencilla sobre situaciones complejas. El histograma requiere que los datos en que se apoya sean del tipo “variable continua”, es decir, aquellos que provienen de procesos de medición. En caso de que los datos no sean de esta clase, y corresponden más bien al tipo de “variables por atributos” o conteo, se recomienda utilizar la gráfica de barras. Cada atributo será el equivalente de cada clase pero no será necesaria la contigüidad de las barras, y en algunos casos, no existirá una escala numérica (con valores crecientes de la variable), ni un orden especificado.
Procedimiento: 1.- Calcular el rango: R= X M – XM 2.- Determinar el número de clases (k) para saber en cuantas clases conviene agrupar los datos, se acostumbra tener como quía la siguiente tabla: < 50 50 – 100 100 – 250 > 250
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5 – 7 6 – 10 7 – 12 10 – 20
3.- Determinar la amplitud de ancho de la barra de la clase “A”. A=R+U K Donde: U = 1 datos enteros. U = 0.1 datos decimales.
U = 0.01 datos centesimales. 4.- Establecer los valores y límites de clase: Fi = XM – U/2
Fs = Fi + A
5.- Calcular el punto medio de cada clase. X = Fi + S 2 6.- Establecer la tabla de frecuencia. Número de Clases
Clase Fs – Fi
1 2 3 ↓ N
Tipos de Histogramas. A. En forma de campana. Histograma Simétrico o de Campana
Punto medio Xi = Ki + Fs 2
Frecuencia
El histograma en forma de campana es una curva uniformemente distribuida, donde el lado izquierdo es igual que el lado derecho. Esto significa que las muestras que se tomaron siguen o caen dentro del estándar de la operación dada.
B. Sesgado. (1) Sesgado a la derecha. Este tipo de histograma se desvía de la curva normal. Un ejemplo sería el shampoo. Si la forma de la distribución es asimétrica cargada a la derecha, puede significar que la compañía está llenando de más los recipientes.
(2) Sesgado a la izquierda. Este tipo de histograma también se desvía de la curva normal, las muestras caen a la izquierda del estándar. Un ejemplo sería el shampoo. Si la forma de la distribución fuera asimétrica cargada a la izquierda, puede significar que la compañía está llenando de menos los recipientes.
C. Histograma de precipicio. Un histograma con forma de precipicio o acantilado muestra cierto pico en la gráfica que no es necesariamente el estándar. Esto puede atribuirse a un problema en la recolección de datos o en la operación de la máquina.
D. Histograma dentado. Este es la combinación de varias formas de precipicio o acantilado, lo que indica que la distribución es irregular. Esto puede atribuirse a varios factores, como a la persona que hace el trabajo, la máquina o el estándar mismo.
E. Histograma “isla”.
Este histograma normalmente es el resultado de un pequeño pico aislado del resto de histograma. Sugiere que podría existir un pequeño grupo de datos provenientes de una distribución distinta, como podría ser el caso de alguna anormalidad en el proceso, algún error de medición o la inclusión de datos de un proceso diferente. (Kume 1985,51)
