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7/24/2019 2.2 Objetivo Del Muestreo
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2.2 Objetivo del Muestreo del Trabajo
En la siguiente investigacin, trata de la importancia que tiene el muestreo del trabajo.
Mediante esta investigacin podemos identificar algunos puntos importantes acerca del tema,
como lo son: la importancia y necesidad de realizar "El Muestro del Trabajo", adems el concepto
as como sus ventajas y desventajas de esta tcnica.
Tambin se encuentra en esta investigacin un poco de la historia del muestreo de trabajo, la
teora del muestreo del trabajo que nos dice que se basa en la probabilidad para obtener un
resultado. Se muestra la planeacin de un muestreo del trabajo paso por paso. Se investigo la
frecuencia y la velocidad que se tiene que hacer los recorridos fsicos para el muestreo del trabajo
as como la forma en la que se tienen que realizar.
MUESTREO DEL TRABAJO
DEFINICION
El muestreo de trabajo es una tcnica que se utiliza para investigar las proporciones del
tiempo total dedicada a las diversas actividades que componen una tarea, actividades o trabajo.
Los resultados del muestreo sirven para determinar tolerancias o mrgenes aplicables al trabajo,
para evaluar la utilizacin de las mquinas y para establecer estndares de produccin.
Ventajas del mtodo de muestreo del trabajo:
No requiere observacin continua por parte de un analista durante un perodo de tiempo largo.
El tiempo de trabajo de oficina disminuye
El total de horas-trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor
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El operario no est expuesto a largos perodos de observaciones
cronomtricas
Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudiadas fcilmente por un solo analista.
ANTECEDENTES HISTRICOS DEL MUESTREO DE TRABAJO.
El desarrollo del muestreo de trabajo como tcnica de medicin del trabajo se remonta al ao
1935, cuando tippet sugiri la aplicacin de las observaciones instantneas para hacer estudios de
tiempos de hombres y maquinas. Luego, en 1946, Morrow le dio un uso ms general con el
propsito fundamental de identificar las demoras que afectaban a los trabajos. Desde entonces latcnica ha sido ms desarrollada y refinada. Actualmente se le conoce mundialmente con
diferentes nombres.
El muestreo de trabajo tiene por objetivo establecer el porcentaje que con respecto al perodo
total de tiempo se dedica a ciertas actividades. Es una tcnica en la cual se realiza un gran nmero
de observaciones a un grupo de mquinas, procesos u es operarios durante un periodo de tiempo.
Cada observacin registra lo que est ocurriendo en ese instante, y el porcentaje de observaciones
registrado para una actividad particular o demora es una medida del porcentaje de tiempo
durante el cual esta actividad o demora ocurren. El porcentaje de tiempo dedicado a una actividadparticular se establece a partir de un nmero de observaciones realizadas al azar.
El muestreo de trabajo es una tcnica que se utiliza para investigar las proporciones del
tiempo total dedicada a las diversas actividades que componen una tarea, actividades o trabajo.
Los resultados del muestreo sirven para
determinar tolerancias o mrgenes aplicables al trabajo, para evaluar la utilizacin de las
mquinas y para establecer estndares de produccin.
El mtodo de muestreo de trabajo tiene varias ventajas sobre el de obtencin de datos por el
procedimiento usual de estudios de tiempos. Tales ventajas son:
No requiere observacin continua por parte de un analista durante un perodo de tiempo largo.
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El tiempo de trabajo de oficina disminuye
El total de horas-trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor
El operario no est expuesto a largos perodos de observaciones cronomtricas
Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudiadas fcilmente por un solo
analista.
Una parte fundamental para realizar un estudio estadstico de cualquier tipo es obtener unos
resultados confiables y que puedan ser aplicables. Como ya se coment anteriormente, resulta
casi imposible o imprctico llevar a cabo algunos estudios sobre toda una poblacin, por lo que la
solucin es llevar a cabo el estudio basndose en un subconjunto de sta denominada muestra.
Sin embargo, para que los estudios tengan la validez y confiabilidad buscada es necesario que tal
subconjunto de datos, o muestra, posea algunas caractersticas especficas que permitan, al final,
generalizar los resultados hacia la poblacin en total. Esas caractersticas tienen que ver
principalmente con el tamao de la muestra y con la manera de obtenerla.
USOS DE MUESTREO DE TRABAJO
El mtodo de muestreo de trabajo es una
herramienta que permite al analista de estudio de tiempos y mtodos obtener los datos demanera ms fcil y rpida.
El muestreo de trabajo con calificacin de la actuacin es especialmente til para determinar
la cantidad de tiempo que puede ser concedida por retrasos inevitables, suspensin del trabajo
etc. El grado de continuidad de estas interrupciones es un rea apropiada de estudio para el
mejoramiento de la productividad.
Ciertamente el muestreo de trabajo computarizado llegar a ser un mtodo de trabajo
considerablemente extendido para descubrir trabajo improductivo, asignacin desequilibrada de
personal, tiempo inactivo, o muerto de maquinas o instalaciones y arreas con problemas similares.
Toda persona que trabaje en el campo de los mtodos, el estudio de tiempos y los planes de pagos
de salario debe estar bien familiarizada con las ventajas, limitaciones y usos de esta tcnica.
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VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL MUESTREO DE TRABAJO.
Ventajas del muestreo de trabajo:
1. No requiere observacin continua por parte de un analista durante un periodo de tiempo
largo.
2. El tiempo de trabajo de oficina disminuye.
3. El total de horas-trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor.
4. El operario no est expuesto a largos periodos de observaciones cronomtricas.
5. Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudia.
Desventajas del muestreo trabajo:
Siempre est presente el error de muestreo producto de la variabilidad intrnseca de los
elementos del universo,
existen diferencias entre las medidas mustrales y los parmetros poblacionales llamada Error de
Muestreo la Inferencia Estadstica permite medir el error de muestreo Ventajas usado paraempleos de ciclo largos o porcentajes de producciones en vez de tiempos Desventajas o no da
estimaciones de tiempo exactos o precisin reducida o requiere el trabajo que funciona o requiere
a trabajadores calificados.
TEORIA DEL MUESTREO DE TRABAJO.
La teora del muestreo de trabajo se basa en las leyes fundamentales de la probabilidad. Los
estadsticos han deducido la siguiente expresin que determina la probabilidad de x ocurrencias
de un evento en n observaciones.
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(p+q)n=1
p= probabilidad de ocurrencia de un evento o suceso.
q= (1-p) probabilidad de que no haya ocurrencia.
n= numero de observaciones.
(p+q)n=1 se desarrolla por el binomio de newton el primer termino dar la probabilidad de x=0, el
segundo trmino, la de x=1y as sucesivamente. La distribucin de esta probabilidad se conoce
como DISTRIBUCION BINOMIAL. La media es np la varianza es npq y la desviacin estndar es:
Raz cuadrada de npq.
A medida que n aumenta, la distribucin binomial tiende a la distribucin normal. Los estudios
de muestreo de trabajo implican muestras de gran tamao, por lo que la distribucin normal es
muy buena aproximacin de la distribucin binomial.
EXPOSICION APROBATORIO DEL MUESTREO DE TRABAJO.
Antes de iniciar un programa de muestreo, el analista debe vender su utilizacin y
confiabilidad a todos los miembros
de la organizacin a quienes puedan afectar los resultados.
Si el programa va a establecer suplementos, debe venderse al sindicato y al supervisor igual
que a la administracin de la compaa.
Esto se puede lograr con varias sesiones cortas con los representantes de las distintas partes
interesadas para explicar ejemplos de la ley de probabilidades e ilustrar porque funcionan los
procedimientos de razn-demora.
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Tanto los trabajadores como los sindicatos favorecen las tcnica de muestreo de trabajo una
vez que se explica el procedimiento, ya que es completamente impersonal, no se usa el
cronometro y se basa en mtodos matemticos y estadsticos aceptados.
PLANEACION DE UN MUESTREO DEL TRABAJO.
Una vez que el analista haya explicado el mtodo y obtenido la aprobacin del supervisor
respectivo, estar en condiciones de realizar la planeacin detallada, que es esencial antes de
iniciar las observaciones reales. A continuacin sern explicados, paso a paso, la planificacin,
ejecucin y evaluacin de un muestreo de actividades segn el programa estndar REFA para el
muestreo de actividades. Un muestreo de actividades se realiza, por lo general, durante un lapso
de varias semanas. Es necesaria, por lo tanto, una planificacin cuidadosa, a fin de lograr que sus
resultados puedan ser aprovechados realmente.
Paso 1 Fijar objetivos.
Primeramente debe formularse el objetivo del muestreo de actividades; adems de ello,
debern seleccionarse los sistemas laborales a observar y describirse stos.
El muestreo de actividades puede utilizarse con xito para:
a) La determinacin de valores de relacin del establecimiento
b) Para la investigacin sobre procesos de trabajo en relacin con la planificacin y conduccin
operativa de la produccin.
Paso 2 Determinar y describir los tipos de procesos.
Luego de reunir los sistemas laborales y los elementos correspondientes a observar debefijarse qu tipos de procesos deben ser diferenciados en los elementos del sistema, observados a
fin de poder llegar a las deducciones requeridas sobre su comportamiento. Por regla general se
subdividen los tipos de proceso ms an de lo que sera necesario para la tarea, para obtener de
esta manera una buena visin del conjunto observado. Al fijar los tipos del proceso debe tenerse
en cuenta la necesidad de reconocerlos sin dar lugar a confusiones, durante una observacin
breve. Es, p. ej., muy difcil diferenciar si una persona vigila o interrumpe en forma condicionada
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un proceso. Por lo tanto, uno no debiera limitarse simplemente a nombrar los tipos de proceso a
diferenciar, sino que debe otorgar en forma adicional algunas caractersticas particulares simples,
claras e inconfundibles para reconocer los mismos.
Paso 3 Fijar el plan de recorrido.
En los primeros pasos fue fijado qu tipos de procesos han de ser observados en sistemas
laborales. En el tercer paso se realiza un plan de recorrido, esto es una representacin
esquemtica de los puntos de observacin y su secuencia. La ubicacin de observacin es un
punto determinado
estereomtricamente, desde la cual tendr lugar la observacin de un sistema laboral en el
momento de transponerse el mismo. La secuencia de observaciones determina el orden de
precedencia para realizar las observaciones. A fin de mantener el principio aleatorio, se fijarn
diferentes secuencias de observacin, de las cuales se elegir una antes de comenzar el recorrido.
Paso 4 Determinar la cantidad necesaria de observaciones.
Se plantea la pregunta de cuntos recorridos u observaciones deben realizarse para lograr
resultados aceptables. La comprensin de este paso requiere algunos conocimientos bsicos de la
estadstica, que no debern ser explicados en detalle aqu. Por lo general se parte del tipo deproceso que ms interesa.
Paso 5 Determinar los momentos para los recorridos.
Luego de haber fijado en el tercer paso de la secuencia de observaciones dentro del recorrido
y para cada ubicacin de observacin y en el cuarto paso la cantidad de observaciones necesarias,
se determinan ahora los momentos para cada recorrido. Es importante que stos se realicen enforma casual. De esta manera se cumplen condiciones de carcter estadstico a la par que se evita
una posible influencia subconsciente del observador sobre los resultados. La determinacin de los
momentos para los recorridos se realiza con ayuda de las llamadas tablas aleatorias de horas y
minutos.
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Paso 6 Realizacin y evaluacin del muestreo de actividades.
La realizacin de los recorridos es ejecutada cronolgicamente segn el plan
de momentos de los recorridos y estereomtricamente en base al plan de recorrido. Durantestos, es anotado por el observador el tipo de proceso constatado en el momento de pasar junto
al elemento del sistema observado. Si son observados varios elementos de sistemas desde una
misma ubicacin de observacin, se anotar el tipo de proceso verificado en la primera mirada. El
reconocer un tipo de proceso de un golpe de vista resulta tanto ms difcil cuantos ms tipos de
proceso deban ser diferenciados. Por tal razn se recomienda, al realizar un muestreo de
actividades por primera vez, no planificar ms de 6 a 8 diferentes tipos de procesos. Si se constata
en una observacin el cambio entre un tipo de proceso y otro, se anotar bsicamente el tipo de
proceso anterior.
Paso 7 Evaluacin parcial
Por lo general se efecta una evaluacin parcial luego de haber realizado n ( 500
observaciones, a fin de controlar si la cantidad de observaciones necesarias estimada en el 4 paso
es correcta o si, por el contrario, existe un error apreciable en la estimacin. Para ello se proceder
como sigue:
1) Determinar la cantidad total x de observaciones para cada tipo de proceso que viene al
caso.
2) Determinar la parte p correspondiente a las observaciones de cada tipo de proceso.
3) Determinar el margen de confianza real de la fase de proceso correspondiente y, en caso de
que sea f > f, determinar la cantidad corregida de observaciones necesarias n. Para la
determinacin del margen de confianza alcanzado puede utilizarse
tambin la frmula.
Paso 8 Evaluacin final
Siendo que la sumatoria de la frecuencia para cada tipo de proceso es siempre transferida al
comenzar un nuevo pliego y anotada en la columna transferencia, se necesita tanto para la
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evaluacin parcial como para la final nicamente el ltimo pliego de muestreo de actividades. La
evaluacin final consiste en:
1) Determinar la cantidad total x (= sumatoria x) de las observaciones para cada tipo de
proceso.
2) Determinar la parte p correspondiente a cada tipo de proceso.
3) Determinar el valor absoluto del margen de confianza alcanzado f segn la para cada tipo
de proceso.
4) Resumir los resultados sobre el pliego previsto para tal caso por medio de un perfil de tipos
de proceso.
5) Completar las tarjetas de control como comprobante de la disminucin del valor del margen
de confianza de las partes correspondientes a cada tipo de proceso durante el muestreo de
actividades.
6) decidir respecto a la utilidad del muestreo de actividades.
LAYOUT RECORRIDOS FISICOS Y PUNTOS DE OBSERVACION.
Defina el problema
Determine con exactitud qu informacin se necesita. Es una buena idea realizar una inspeccin
preliminar, observando las operaciones por un da, para obtener una lista de los elementos de las
operaciones. Por ejemplo, si se detectan las causas y las cantidades de tiempo muerto en una
maquina, ser necesario definir todas las causas posibles. Esta es ms o menos la misma
preparacin necesaria para un estudio de tiempos.
Haga
un registro de las observaciones del trabajo.
La forma que se emplea para registrar las observaciones hechas en el curso de un estudio de
muestreo del trabajo deber disearse individualmente para cada caso. Su diseo depender del
nmero de estaciones de trabajo o de las personas a las cuales se observara y de la clasificacin de
las actividades sobre las que se desea obtener datos.
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SELECCIONE LA FRECUENCIA DE LA OBSERVACION
Lmites fsicos.
Si solo hay un observador y es necesario recorrer una ruta larga para hacer una observacin de
una ronda, el observador podr hacer relativamente pocas observaciones en un da. Por ejemplo,
un estudio de las cuadrillas de mantenimiento realizado por un solo observador, es probable que
necesite una ruta ms larga.
Nmero total de observaciones necesarias y tiempo lmite.
Si para lograr la exactitud deseada es necesario hacer 1600 observaciones, y solo se cuenta con 10
das laborales para realizarla, es evidente que se necesitara hacer 160 observaciones al da
DETERMINE EL TIEMPO DE LAS RONDAS
Sobre una base aleatoria
Hacer 20 muestreos que no sigan un patrn definido con mucha frecuencia es bastante difcil.
Para realizar esto, la forma ms segura es usar una tabla de nmeros aleatorios, ya que la mente
humana tiene la tendencia a seguir un patrn establecido. Asimismo, se puede auxiliar con el uso
de computadoras manuales, de bolsillo o microcomputadoras, que tienen programas para generar
nmero aleatorios. El muestreo se puede hacer aleatorio con base en da, en
horas o en cualquier otro periodo de tiempo (90 minutos, 2horas, o lo que sea), por ejemplo, sepueden realizar 20 muestreos aleatorios por hora (llamados muestreos aleatorios estratificados), o
tambin se podra realizar 160 muestreos aleatorios, haciendo ms observaciones en ciertas horas
que en otras. Es preciso hacer hincapi en que los muestreos sean aleatorios para reducir los
errores en el muestreo.
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Estime el nmero de observaciones que se necesitaran.
Esta informacin es necesaria para el plan de frecuencias, para el nmero de observaciones y para
estimar la duracin del estudio. El nmero de observaciones depender de que tan exacta se
necesiten las respuestas, ya que un nmero ms grande de observaciones proporcionara una
mayor exactitud. La experiencia en el muestreo del trabajo y el conocimiento de la operacin,
permitirn al analista hacer una estimacin improvisada perfecta. Conforme avance el proyecto,
los observadores pueden revisar los resultados para apreciar cuando ya han hecho suficientes
observaciones.
Existe un mtodo matemtico para obtener una preestimacin del nmero de observaciones
necesarias para alcanzar la exactitud prctica deseada. La teora en la que se basa es la misma que
se usa en el control estadstico de la calidad. La exactitud absoluta se muestra en el nomograma
para determinar el tamao de la muestra, la clave para la exactitud en el estudio del muestreo del
trabajo est en el nmero de observaciones. Un nmero mayor de observaciones proporciona unagrado ms alto de exactitud a condicin
de que el estudio este diseado para disminuir el sesgo (desviacin sistemtica).
Evalu los mtodos mediante los cuales se pueden reducir las lecturas sesgadas.
Debera sealarse que los movimientos o elementos ineficientes de una operacin no
necesariamente saltaran a la vista con un estudio de muestreo de trabajo. En algunos casos, el
operario puede estar trabajando en los tiempos improductivos de la maquina, cuando su trabajo
se podra realizar en el ciclo de operacin de la maquina. La observacin del muestreo del trabajo
indicara que el operario estaba trabajando, pero un estudio de tiempos ms a fondo mostrara
que ese trabajo se podra realizar durante un ciclo de trabajo de la maquina. Tambin se debera
sealar que el estudio de muestreo del trabajo no mostrara si los operarios estn limitando la
produccin o disminuyendo ellos mismos su ritmo de trabajo. Si los observadores estn
capacitados para hacerlo, pueden obtener algn indicador del nivel de esfuerzo si evalan, al
registrar en esas observaciones, a los trabajadores cuando desempean los elementos del trabajo.
Tambin se debe sealar a los observadores que es muy importante hacer todas sus
observaciones desde el mismo lugar, de tal forma que sus lecturas no estn sesgadas por la
distancia del lugar designado.
Con mucha frecuencia algunos elementos del trabajo ocurren solo una vez al ao, y tal vez esto
sea durante el periodo del muestreo, por ejemplo, maquinas que estn detenidas por una revisin
mayor. Este tipo de mantenimiento no es normal y se deber
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compensar si ya se conoca. La pregunta que casi siempre surge es con relacin al efecto que
ocurre cuando el operario ve que el observador se acerca y entonces se pone a trabajar. Es cierto
que muchos estudios han fracasado por esta razon, sin embargo, la experiencia ha demostrado
que conforme el observador pasa por un puesto de trabajo da tras da y por un periodo de tiempo
suficientemente largo, esto influye para que se nivelen las lecturas.
COMO ESTABLECER LOS NIVELES DE CONFIANZA Y EL PORCENTAJE DE ERROR ADMISIBLE EN EL
MUESTREO DEL TRABAJO.
NIVELES DE CONFIANZA
La confianza o el porcentaje de confianza es el porcentaje de seguridad que existe parageneralizar los resultados obtenidos. Esto quiere decir que un porcentaje del 100% equivale a
decir que no existe ninguna duda para generalizar tales resultados, pero tambin implica estudiar
a la totalidad de los casos de la poblacin.
Para evitar un costo muy alto para el estudio o debido a que en ocasiones llega a ser
prcticamente imposible el estudio de todos los casos, entonces se busca un porcentaje de
confianza menor. Comnmente en las investigaciones sociales se busca un 95%. Probabilidad de
que la estimacin efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier informacin que queremos recoger
est distribuida segn una ley de probabilidad (Gauss o Student), as llamamos nivel de confianza a
la probabilidad de que el intervalo construido en torno a un estadstico capte el verdadero valor
del parmetro.
Tambin hay que tomar en cuenta que el nivel
de confianza no es ni un porcentaje, ni la proporcin que le correspondera, a pesar de que se
expresa en trminos de porcentajes. El nivel de confianza se obtiene a partir de la distribucin
normal estndar, pues la proporcin correspondiente al porcentaje de confianza es el rea
simtrica bajo la curva normal que se toma como la confianza, y la intencin es buscar el valor Z de
la variable aleatoria que corresponda a tal rea.
ERROR O PORCENTAJE DE ERROR.
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El error o porcentaje de error equivale a elegir una probabilidad de aceptar una hiptesis que
sea falsa como si fuera verdadera, o la inversa: rechazar a hiptesis verdadera por considerarla
falsa. Al igual que en el caso de la confianza, si se quiere eliminar el riesgo del error y considerarlo
como 0%, entonces la muestra es del mismo tamao que la poblacin, por lo que conviene correr
un cierto riesgo de equivocarse.
Comnmente se aceptan entre el 4% y el 6% como error, tomando en cuenta de que no son
complementarios la confianza y el error.
Cualquiera sea el procedimiento utilizado y la perfeccin del mtodo empleado, la muestra
diferir de la poblacin. A esta diferencia se la denomina error de muestreo.
Cuando una muestra es aleatoria o probabilstica, es posible calcular sobre ella el error
muestral. Este error indica el porcentaje de incertidumbre, es decir, el riesgo que se corre que la
muestra elegida no sea representativa. Si trabajamos con un error calculado en 5%, ello significa
que existe un 95% de probabilidades de que el conjunto
muestral represente adecuadamente al universo del cual ha sido extrado.
A medida que incrementamos el tamao de la muestra, el error muestral tiende a reducirse,
pues la muestra va acercndose ms al tamao del universo. Del mismo modo, para una muestradeterminada, su error ser menor cuanto ms pequeo sea el universo a partir del cual se la ha
seleccionado.
CALCULO DEL NUMERO DE OBSERVACIONES TAMAO DE LA MUESTRA
El propsito principal del muestreo es reducir la necesidad de las operaciones empricas que
exigen el trabajo y el coste. Cmo pequea puede una muestra entonces estar sin perder suutilidad? Es decir cul es el nmero ms pequeo de los casos que todava nos dan bastante
confiables datos sobre la poblacin? Como el objetivo de la medicin es conocer un tiempo justo,
ser preciso tomar varias veces el tiempo de reloj de cada uno de los elementos para que entre los
tomados de un mismo elemento, se puedan calcular el que represente a todos ellos.
Compensando las variaciones que puedan existir entre ellos.
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Corno es natural, el nmero de veces que se debe tomar cada uno de los elementos depende
de la precisin y del error con el que se desea calcular el tiempo representativo. Entre los
procedimientos ms utilizados se encuentran: - Empleo de tablas, media aritmtica, frmulas
estadsticas, tringulo de Frecuencias, ordenador.
El procedimiento a seguir para calcular el tamao de la muestra es lo siguiente:
1. Definir la poblacin de la cual quiere llegar a una conclusin, identificando
los controles en los cuales confiar, y definir que constituye una desviacin crtica de control (es
decir, un error importante).
2. Determinar el Error Tolerable (ET). Tal como se explic, el ET es la desviacin mxima que el
auditor est dispuesto a aceptar, y todava concluir que la confianza que desea derivar del
procedimiento de control probado, es adecuado. Esto se calcula basado en el nivel de confianza
que el auditor espera (planifica) en los controles internos. Las tablas estadsticas proveen los
niveles de confianza posibles de una muestra de un tamao dado, con tasas de error diferentes.
3. Determinar la tasa de ocurrencia de errores esperada, es decir, la tasa de desviacin crtica de
cumplimiento que el auditor espera de la muestra. Eso se calcula basado en experiencia anterior.
4. Seleccionar la tabla estadstica (Anexo A) para el nivel de confianza requerida.
5. Buscar el error tolerable en la parte superior de la tabla.
6. Buscar en dicha columna el cruce con la Tasa de Error Esperado para determinar el tamao de
la muestra.
Los datos que podemos conseguir de la muestra son normalmente levemente diferentes de los
datos de la poblacin. La razn es que la seleccin al azar ha trado a la muestra no solamente
artculos medios de la poblacin, pero tambin algunos artculos ms o menos excepcionales.
Cuntos de ellos, puede ser anticipado usando la teora de probabilidades. Puede tambin
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decirnos cmo grande es el riesgo de conseguir datos errneos debido a estos casos
excepcionales.
El riesgo es aproximadamente proporcional a la variacin de las variables y en la relacin inversa
al tamao de muestra.
ELECCION Y EXTENSION DEL PERIODO A MUESTREAR
Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las caractersticas de la
poblacin. Los mtodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos,
dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una muestra y la naturaleza de
los elementos individuales de la poblacin. Por lo tanto, se requiere un gran volumen para incluir
todos los tipos de mtodos de muestreo.
Los mtodos de seleccin de muestras pueden ser clasificados de acuerdo a:
1. El nmero de muestras tomadas de una poblacin dada para un estudio.
2. La manera usada en seleccionar los elementos incluidos en la muestra. Los mtodos de
muestreo basados en los dos tipos de clasificaciones son expuestos en seguida.
Mtodos de muestreo clasificados de acuerdo con el nmero de muestras tomadas de una
poblacin.
Bajo esta clasificacin, hay tres tipos comunes de mtodos de muestreo. Estos son, muestreo
simple, doble y mltiple.
Muestreo simple
Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una poblacin dada para el propsito de
inferencia estadstica. Puesto que solamente una muestra es tomada, el tamao de muestra debeser los suficientemente grandes para extraer una conclusin. Una muestra grande muchas veces
cuesta demasiado dinero y tiempo.
Muestreo doble
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Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado del estudio de la primera
muestra no es decisivo, una segunda muestra es extrada de la misma poblacin. Las dos muestras
son combinadas para analizar los resultados. Este mtodo permite a una persona principiar con
una muestra relativamente pequea para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja
una resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.
Por ejemplo, al probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera muestra
arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad muy pobre, el lote es
rechazado. Solamente si la primera muestra arroja una calidad intermedia, ser requerir la
segunda muestra. Un plan tpico de muestreo doble puede ser obtenido de la Military Standard
Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes, publicada por el Departamento de
Defensa y tambin usado por muchas industrias privadas. Al probar la calidad de un lote
consistente de 3,000 unidades manufacturadas, cuando el nmero de defectos encontrados en la
primera muestra de 80 unidades es de 5 o menos, el lote es considerado bueno y es aceptado; si el
nmero de defectos es 9 o ms, el lote es considerado pobre y es rechazado; si el nmero est
entre 5 y 9, no puede llegarse a una decisin y una segunda muestra de 80 unidades es extrada
del lote. Si el nmero de defectos en las dos muestras combinadas (incluyendo 80 + 80 = 160
unidades) es 12 o menos, el lote es aceptado si el nmero combinado es 13 o ms, el lote es
rechazado.
Muestreo mltiple
El procedimiento bajo este mtodo es similar
al expuesto en el muestreo doble, excepto que el nmero de muestras sucesivas requerido parallegar a una decisin es ms de dos muestras.
Mtodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en seleccionar los
elementos de una muestra.
Los elementos de una muestra pueden ser seleccionados de dos maneras diferentes:
a. Basados en el juicio de una persona.
b. Seleccin aleatoria (al azar)
DETERMINACION ALEATORIA DE LOS HORARIOS DE LAS OBSERVACIONES.
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La frecuencia de las observaciones depende, en su mayor parte, del nmero de observaciones
y el tiempo disponible para desarrollar los datos. Por ejemplo, para reunir 3600 observaciones en
20 das calendario, ser necesario obtener alrededor de 180 observaciones por da.
Por supuesto, el nmero de analistas disponible y la naturaleza del trabajo que se estudia
tambin influyen en la frecuencia de las observaciones. Por ejemplo, si slo se cuenta con un
analista para acumular los datos del ejemplo anterior, no sera prctico que esa persona tomara
180 observaciones diarias.
Una vez determinado el nmero de observaciones por da, deben seleccionarse los tiempos
reales necesarios para registrar las observaciones. Para obtener una muestra representativa, las
observaciones se toman a todas horas del da. Para el ejemplo, se supone que se dispone de un
analista para tomar 180 observaciones en una batera de 20 tornos revlver que soncompletamente independientes entre s, para determinar los suplementos por demoras
inevitables y personales.
Como hay 20 mquinas que observar, el observador debe hacer nueve visitas aleatorias a la
seccin de mquinas cada uno de los 20 das. El tiempo del da para realizar estas nueve
observaciones tambin se elige en forma aleatoria. As, el analista no establece un patrn de
observacin diaria en la planta.
Existen muchas formas de hacer aleatoria la ocurrencia de las observaciones. Con un enfoque,se pueden elegir nueve nmeros cada da de una tabla estadstica de nmeros aleatorios, que
estn entre 1 y 48. Si cada nmero se asocia con un valor en minutos, equivalente a 10 veces su
valor absoluto, el nmero seleccionado establece la hora de observacin, en minutos, a partir del
inicio del da. Por ejemplo nmero aleatorio 20 significara que el analista debe hacer una serie de
observaciones 200 minutos despus de iniciado el turno. Si el da comienza a las 8 am, entonces a
las 11:20 am iniciara una inspeccin de los 20 tornos revlver.
Otro enfoque considera los cuatro dgitos adyacentes en la tabla de nmeros aleatorios, el
dgito #1 identifica el da, con los nmeros 1 a 5 correspondientes a los das de lunes a viernes. El
dgito #2 es el identificador de horas, con nmeros de 0 a 8 sumados hora de inicio (como las 7:00
am). Los dgitos #3 y #4 identifican los minutos, con nmeros entre 0 y 60 como aceptables.
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El estudio debe ser lo suficientemente largo para incluir las fluctuaciones, produccin normal.
Cuanto ms largo es el estudio, mayor es la oportunidad de observar las condiciones promedio. Lo
usual
es que los estudios de muestreo del trabajo se hagan en bloques que van de dos a cuatro
semanas.
Otra alternativa que puede ayudar a decidir cundo tomar las observaciones diarias es un
recordatorio aleatorio. Este instrumento de bolsillo suena una alarma en tiempos aleatorios hacer
saber al analista cundo tomar la siguiente observacin. El usuario preselecciona una tasa
promedio de muestreo (observaciones por hora, observaciones por da) y responde con un viaje al
rea de recoleccin de datos cuando escucha la alarma
USO DE VIDEOCAMARAS PARA ANALISIS ALEATORIO DE ACTIVIDADES
En las industrias se emplean algunos tipos de dispositivos para el claro anlisis de actividades las
cuales se pueden mencionar como ejemplo es la videocmara.
Se utiliza para la seguridad de algunas empresas tales como los bancos; ellos los emplean para
observar todo lo que pasa en un da y se queda registrado en una videocinta.
Si en caso de que suceda un robo los de seguridad podran detectar quien ocasiono el incidente
por medio de las videocintas. El otro uso que tienen las videocmaras es individualizar los
movimientos para hacer un uso ms exacto del movimiento.
Las videocmaras de seguridad no son una cura milagrosa, pero s una ayuda para la polica no
detendrn a asaltantes y traficantes de droga en nuestras calles, pero dificultarn sus acciones
delictivas y facilitarn su identificacin. Los videos cmaras de seguridad tambin disuadirn a los
turistas borrachos de actuar de modo tan antisocial o lascivo en nuestras calles
y otras reas pblicas, si saben que lo graban todo. Tambin los gamberros, vndalos y los artistas
del graffiti de todas las nacionalidades sern disuadidos por la presencia de cmaras. Algunosejemplos de cmaras de vigilancia y cmaras industriales.
En algunas empresas usan las videocmaras para observar a los trabajadores no tanto para
vigilarlos si no para observar los movimientos y evitar as los movimientos torpes dndole as un
buen uso a estos aparatos y aplicando el mtodo del tiempo estndar.
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Uso de una cmara para anlisis de actividades al azar
Aun si se observan los requisitos de muestreo de trabajo, los datos tendern a tener ciertosesgo o predisposicin cuando la tcnica se emplea para estudiar slo a las personas; tambin,
existe entonces una tendencia natural para que el observador registre justamente lo que ha
sucedido o lo que estar sucediendo, ms bien que lo que realmente est aconteciendo en el
momento exacto de la observacin.
EMPLEO DE DIAGRAMAS DE CONTROL EN EL MUESTREO DE TRABAJO.
Las tcnicas de los diagramas de control se utilizan tan ampliamente en las actividades de
control estadstico de calidad que se pueden adaptar fcilmente para estudios de muestreo de
trabajo. Como tales estudios tratan exclusivamente con porcentajes o proporciones, el diagrama
se emplea con mucha frecuencia.
El primer problema encontrado en la elaboracin de un diagrama de control es la eleccin de
los lmites, se buscan un equilibrio entre el costo de localizar una causa asignable
cuando no exista ninguna; el analista que efecta un muestreo de trabajo considera a los puntosfuera de los lmites de tres sigmas de p como fuera de control.
El mejoramiento debe ser un proceso continuo y el porcentaje de tiempo muerto tiene que
disminuir. Uno de los objetivos del muestreo de trabajo es determinar reas de actividad que
podran ser mejoradas. Una vez descubiertas tales reas se tratar de mejorar la situacin. Los
diagramas de control se pueden emplear para mostrar el mejoramiento progresivo de reas de
trabajo. Esta idea especialmente importante si los estudios de muestreo de trabajo se utilizan para
establecer tiempos estndares, pues tales estndares advn cambiarse siempre que las
condiciones varen a fin de que sean realistas.
APLICACIONES DEL MUESTREO DE TRABAJO
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Definicin: es una tcnica para el anlisis cuantitativo en trminos de tiempo de la actividad de
hombres, mquinas o cualquier condicin observable de operacin. Se aplic por primera vez en
Gran Bretaa por L. H. C. Tippett, en la industria textil, posteriormente se denomin en U.S, como
ratio delay (relacin de demora) Consiste en la cuantificacin proporcional de un gran nmero
de observaciones tomadas al azar en las cuales se anota la condicin que presente la operacin,
clasificada en categoras definidas segn el objetivo del estudio.
Aplicaciones:
1. El tiempo ocupado por una persona en cualquier actividad o tarea.
2. El tiempo productivo e improductivo de personas, mquinas, equipos y operaciones.
3. La magnitud
de los tiempos perdidos y las causas que las produjeron.
4. Los rendimientos personales del grupo.
5. Tiempo efectivo de uso del equipo
6. Tiempo de preparacin y retiro de las herramientas y puesta en marcha
7. Nmero de personas y mquinas necesarias para efectuar una tarea
8. Los tiempos tipo de operaciones no repetitivas
9. Los pagos de salarios, especialmente los de mano de obra indirecta y de oficina.
Proceso:
Definicin de los objetivos:
Especificando categoras de actividad por observar.
Diseo del procedimiento de muestreo:
1. Nmero de observaciones
2. Seleccin de la cantidad de trabajo
3. Determinacin de los detalles del procedimiento (programacin, mtodo y rutas)
4. recopilacin de datos: Mediante la ejecucin del plan de muestreo
5. Procesamiento: Mediante los clculos que definidos en el algoritmo.
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6. Presentacin de resultados.
ESTABLECIMIENTO DE ESTANDARES DE MANO DE OBRA DIRECTA E INDIRECTA
Estndares de eficiencia de mano de obra directa: son estndares de desempeo
predeterminados para la cantidad de horas de mano de obra directa que se deben utilizar en la
produccin de una unidad terminada. Los estudios de tiempos y movimientos son tiles en el
desarrollo de estndares de eficiencia de mano de obra directa. En esos estudios se hace un
anlisis de los procedimientos que siguen los trabajadores y las condiciones (espacio, temperatura,
equipos, herramientas, iluminacin, etc.) en las cuales deben ejecutar sus tareas asignadas.
Cuando una
compaa introduce un nuevo producto o proceso de manufactura, la cantidad de horas de mano
de obra directa que se requiere para producir una unidad generalmente disminuye a medida que
los trabajadores se familiarizan con el proceso. Los estudios han revelado que el tiempo promedio
(horas) que se requiere para terminar una unidad disminuir en una tasa porcentual constante
desde el primer trabajo o unidad, hasta que haya ocurrido el aprendizaje total. El efecto del
proceso del aprendizaje sobre los trabajadores pueden mostrarse de manera visual en lo que
tcnicamente se conoce como curva de aprendizaje, que se basa en hallazgos estadsticos que
indican que a medida que se duplica la cantidad acumuladas de unidades producidas, el tiempo
promedio de mano de obra directa que se requiere por unidad disminuir a un porcentajeconstante (normalmente en un rango de 10% al 40%).
A menudo, estos porcentajes se denominan Porcentajes de Reduccin de Costos. Los estudios
de tiempos y movimientos pueden usarse para determinar el porcentaje que se aplicar a
determinado proceso de produccin. El porcentaje de reduccin de costos designado sobre la
curva es el complemento de la tasa de aprendizaje (uno menos la tasa de aprendizaje); por tanto,
si el tiempo promedio de mano de obra directa que se requiere por unidad disminuye en un 30%
despus que se duplica la produccin, la curva hace referencia a una curva de aprendizaje del 70%.
El perodo en el cual la produccin por hora aumenta se conoce como Etapa de Aprendizaje. Existe
un lmite
tanto fsico como mecnico, que estar fuera del alcance de cualquier mejoramiento adicional en
la produccin por hora y que solo puede lograrse cambiando la naturaleza del proceso de
produccin o mejorando el equipo que se usa. El perodo en el cual la produccin por hora se
estabiliza, se conoce como Etapa Constante. Despus de que los trabajadores han estado en la
etapa constante durante prolongados perodos, es posible que la productividad comience a
disminuir puesto que el desafo y la emocin de aprender un nuevo proceso de produccin han
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terminado, entonces surge el aburrimiento. La gerencia debe estar alerta para detectar cualquier
disminucin en la productividad y emprender los pasos necesarios para evitar corregir esta
hipottica etapa de aburrimiento. Muchas compaas trasladan de modo rutinario a los
trabajadores a diferentes tareas laborales dentro de proceso tedioso como un recurso sencillo y
efectivo de prevenir el establecimiento de la etapa de aburrimiento.
Estndares de mano de obra indirecta
Los estndares para los departamentos de mano de obra indirecta, como lo es el trabajo de
oficina, mantenimiento y fabricacin de herramientas, deben desarrollarse a partir de datos de
estndares y formulas: el tiempo no permitira usar las tcnicas de cronometraje para cada
estndar desarrollado; pero se pueden usar tantos estudios de t5iempos como datos de
movimientos fundamentales.
Los analistas pueden calcular los estndares de tiempo para cualquier operacin o grupo deoperaciones cuantificables o medibles. Si
se desglosan y estudian los elementos de trabajo realizados por electricistas, herreros o
trabajadores de metales , pintores, etc., y otros cuyo trabajo es indirecto, por lo comn es posible
que surjan estndares a con la suma de los elementos directos , de transporte e indirectos . Ya que
los mtodos utilizados para establecer los estndares para el trabajo indirecto y general son
idnticos a los usados para el trabajo directo: estudio de tiempo, datos de estndares, formulas de
tiempos y muestreo de trabajo.
As los analistas pueden establecer estndares para tareas como colocar una puerta rebobinar
un motor de 1 caballo de fuerza, los analistas establecen tiempo estndar con la medicin deltiempo requerido para que el operario realice la tarea. Despus califican el desempeo del estudio
y aplican un suplemento adecuado; ya que as los analistas pueden determinar le usando el
estudio de tiempos y los tiempos de elementos predeterminados para establecer una secuencia
de tiempos elementales.
Distincin entre la mano de obra directa e indirecta
El costo de manufactura de un producto se divide en tres partes: mano de obra, material y
costos generales: el costo de la mano de obra que participa directamente en la manufactura fsica
del producto: cada operacin de mano de obra directa tiene un efecto en la pieza o producto: en
tanto que el costo de la mano de obra indirecta es la porcin mayor de los costos generales. Uno
de los de los costos tpicos de mano de obra indirecta es el de conserje.
ESTABLECIMIENTO DE MARGENES
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O TOLERANCIAS
La tcnica se usa tambin para establecer estndares de produccin, determinar la utilizacin
de mquinas, efectuar asignaciones de trabajo y mejorar mtodos; las tolerancias por motivos
personales y demoras inevitables se determinaban frecuentemente efectuando una serie de
estudios de todo el da sobre varias operaciones y promediando luego sus resultados; el nmero
de idas al gabinete sanitario y al bebedero o fuente de agua, el nmero de interrupciones etc., se
podran registrar, cronometrar, analizar, y determinar luego una tolerancia justa o de confianza;
los elementos que entran dentro de las demoras personales e inevitables se pueden mantener
separados y determinar una tolerancia equitativa para cada clase o categora.
AUTO OBSERVACION
Principio del formularioFinal del formulario
Los administradores conscientes peridicamente toman muestras de su propio trabajo para
evaluar la efectividad de su uso del tiempo; una vez que los administradores aprenden cuanto
tiempo invierten en funciones que pueden ser atendidas rpidamente por subordinados y
personal administrativo, pueden actuar positivamente.
MUESTREO DE TRABAJO ASISTIDO POR COMPUTADORA
Principio del formulario
[pic][pic]Final del formulario
Se estima que usar una computadora puede ahorrar un 35% del costo total de un estudio de
muestreo del trabajo debido al alto porcentaje de trabajo del personal de apoyo respecto al
tiempo de observacin. La mayor parte del esfuerzo involucrado para resumir los datos de
muestreo del trabajo
es del personal de apoyo: calcular porcentajes y exactitudes, trazar las graficas de control,
determinar el nmero de observaciones requeridas, las observaciones diarias requeridas, el
nmero de visitas diarias al rea de estudio, la hora del da para cada visita, entre otros.
Al mecanizar los clculos repetitivos, las computadoras pueden obtener no solo los resultados
diarios, sino tambin los acumulados como las graficas de control actualizadas, por ejemplo, una
compaa desarrollo la tcnica MAST (Mechanized Activity Sampling Tenique), que automatiza el
trabajo de oficina, incluso los clculos matemticos asociados con el registro de observaciones, el
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clculo de porcentajes de elementos , el desarrollo de tasas de desempeo, la verificacin de la
precisin estadstica, el mantenimiento de graficas de control y la extrapolacin de datos en
necesidades equivalentes de personal y/o maquinas con sus costos anuales.
Los usuarios de MAST aseguran los siguientes beneficios:
1. la cantidad de tiempo del ingeniero industrial se incrementa a travs de la reduccin del
trabajo rutinario de oficina.
2. los resultados del Studio se logran con mayor rapidez y la presentacin de los datos es ms
profesional.
3. el costo de realizar estudios de muestreo del trabajo se reduce en forma significativa.
4. mejora la exactitud de los clculos
5. el analista comete menos errores.
6. el sistema automatizado proporciona un incentivo para hacer uso de la tcnica de muestreo
del trabajo.
APLICACIN DEL
MUESTREO DEL TRABAJO EN CASOS PRACTICOS.
1. El tiempo ocupado por una persona en cualquier actividad o tarea.
2. El tiempo productivo e improductivo de personas, mquinas, equipos y operaciones.
3. La magnitud de los tiempos perdidos y las causas que las produjeron.
4. Los rendimientos personales del grupo.
5. Tiempo efectivo de uso del equipo
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6. Tiempo de preparacin y retiro de las herramientas y puesta en marcha.
7. Nmero de personas y mquinas necesarias para efectuar una tarea
8. Los tiempos tipo de operaciones no repetitivas.
9. Los pagos de salarios, especialmente los de mano de obra indirecta y de oficina.
CONCLUSION
El mtodo de muestreo de trabajo es una herramienta que permite al analista de estudio de
tiempos y mtodos obtener los datos de manera ms fcil y rpida con diversos mtodos como lo
es a travs de cmaras, por medio del auto observacin o por medio de una computadora para
facilitarle el trabajo.
Ciertamente el muestreo de trabajo computarizado llegar a ser un mtodo de trabajoconsiderablemente extendido para descubrir trabajo improductivo, asignacin desequilibrada de
personal, tiempo inactivo, o muerto de maquinas o instalaciones y arreas con problemas similares.
Toda aquella persona que trabaje en el campo de los mtodos, el estudio de tiempos y los planes
de pagos de salario debe estar bien familiarizada con las ventajas, limitaciones y usos de esta
tcnica.
BIBLIOGRAFIA:
www.Wikipedia.com
www.monografias.com
www.itescam.edu.mx
www.