7 herramientas básicas en excel
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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ORIZABA
Presenta:Dr. Hilarión Muñoz Contreras/Dra. María Eloísa Gurruchaga Rodríguez/Dr. Luis Carlos Flores Ávila/Ing. Carlos Orestes Candelas Zamorano/Ing. Mariam G. Guzzi Trujillo
Octubre/2012
Congreso Nacional de Ingenierías
IntroducciónRecolección de DatosLas 7 Herramientas
Básicas
23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
Las 7 herramientas básicas denominadas porel Dr. Kaoru Ishikawa son herramientasestadísticas para la administración industrialy grandes colaboradoras para el Control Totalde la Calidad
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Proceso
DatosAnálisis EstadísticoInformación
23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
Dat
os • Característica de
Calidad
• Costo
• Cantidad
• Seguridad
• AccidentesP
ara • La calidad de
materiales
• Las condiciones de operaciones
• La cantidad producida
• El número de procesos
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CONCEPTOS
EXPERIENCIA
DATOS
*Juicios Correctos
*Decisiones Adecuadas
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Datos
¿Existen?
Sí, ¿para qué?
No, ¿por qué no se recopilan?
23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
¿Qué datos recopilar?
Definir el propósito de los datos
Consignar claramente la historia de los datos: ¿Qué?, ¿Por
qué?, ¿Cuándo?, ¿Dónde? Y ¿Cómo?
Recopilar datos de la relación entre la calidad
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Mano de Obra
Materiales
Métodos
Máquinas
Mantenimiento
Entorno
Administración
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Es la herramienta que se utiliza pararecolectar datos en un formato lógico, es laherramienta de transición entre la recolecciónde datos y el uso de técnicas más elaboradas.
Su objetivo es lograr que el usuario este encapacidad de reunir y organizar datos en unformato para un análisis eficiente y fácil.
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Proporciona registros históricos
Traduce las opiniones en datos
Facilita el inicio del pensamiento
estadístico
Medio para registrar de manera eficiente los
datos
Sirve
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1 • Definir Problema
2 • Cómo recolectar
3 • Estime el total de muestra
4 • Decida el formato
5 • Escriba los Datos
6 • Verifique
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1. Hoja para registro de datos:
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Hoja de Verificación(Inspección Final)
Producto:_________________ Fecha:___________________
Sección:__________________ Inspector:________________
Total Inspeccionado:________ Lote No:_________________
Observaciones:_______________________________________
Tipo de Defecto Cuenta SubTotal
… … …
TOTAL … …
2. Hoja de localización:
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Hoja de localización de defectos
MODELO 14 PC
Fecha: 26/Sep/2012 Responsable: COCZ
Comentarios: 1. Sensor no funciona2.Manija Floja
2
1
3. Lista de Verificación
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HOJA DE REPARTO-MUEBLERÍA “Y”
Responsable: MGZ Camión: ITO12 Fecha: 26/Sep/12
Lugar a repartir Día: Jueves
Verificación Comentarios
Col. Modelo X
Col. Centro X
Col. Barrio Nuevo X
Col. San José ------------ Inundación
Col. R. Alvarado X
RESTAURANTE BUHO Suc. Plaza Valle
Fecha:25/Septiembre/2012 Turno:Matutino
Observador: Luis Pérez
Tiempo(Minutos) Conteo Frecuencia
0-2 8
2-4 13
4-6 15
6-8 9
8-10 5
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EXCEL
La estratificación es una clasificación poralgún elemento en común, para analizarlos ypoder determinar con más facilidad lascausas del comportamiento de algunacaracterística de calidad.
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Utilidad:
Para identificar la causa que tiene
mayor influencia en la variación
Comprender de mejor forma un
grupo de datos y ayudará a
identificar las causas del problema
Examinar la diferencia en los
parámetros estadísticos entre
estratos
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23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba
5
Comparar la característica de calidad de los estratos con la del total
4
Volver a subdividir los datos de los estratos
3
Clasificar en grupos la causa probable(Proceso, material, línea de producción)
2
Considerar la causa de la dispersión
1
Determinar las características específicas que se quieren considerar(Horas, producción, etc)
Se específica que el número de encuestasdiarias que debe hacer una empleada de unaagencia de mercadotecnia es de al menos 92.Se tienen 3 empleadas (A,B y C), y se tomóuna muestra de 23 mediciones proviniendo 8de la empleada A, 6 de la empleada B y nuevede la empleada C.
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Una gráfica de la distribución de un conjuntode medidas. Un histograma es un tipoespecial de gráfica de barras que despliega lavariabilidad dentro de un proceso. Unhistograma toma datos variables (tales comoalturas, pesos, densidades, tiempo, temperaturas, etc.) y despliega su distribución.
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Realizar seguimiento del proceso
Revisión rápida de variabilidad
Seleccionar el siguiente producto o servicio a mejorar
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0
1
2
3
4
5
6
7
0--5 6--10 11--15 16--20 21--25 26--30 31--35
Histograma
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Límite Intervalo
Clases
1. Después de la recolección de datos, contarel número de puntos de datos (n) en sumuestra.
2. Determinar el rango, R, para todo elconjunto de datos al restar el valor menor delos datos del mayor.
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3. Determinar el número de intervalos, denotados como K.
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Puntos de Datos
Intervalos
30-50 5-7
51-100 6-10
101-250 7-12
Más de 250 10-20
4. Determinar la extensión del intervalo llamado longitud de clase, L. La fórmula sencilla.
5. Construir los intervalos. Tomar la medida individual más pequeña en el conjunto de datos.
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Limite Inferior Limite Superior
Valor Mínimo Valor Mínimo + L
Lim. Sup. Ant.+ Unidad Lim. Inf. Actual + L
… …
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6. Calcular el punto medio de clase también llamado marca de clase.
7. Calcular las frecuencias absolutas de clase.
Marca de Clase
(Lim. Inf.+Lim. Sup.)/2
…
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Se tienen dos poblaciones de datos y se debe buscarla causa de los datos aislados
INSULA
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0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hay un error de medición o datos falseados
COLINA
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0
1
2
3
4
5
6
7
Hay algún error en el intervalo de clase, quizá no se redondeó bien o hay un error del personal.
PEINE O SIERRA
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Se han recogido datos sobre el tiempo devida de las pilas eléctricas del tipo AAproducidas por la empresa VOLTA. Para lamuestra de 200 pilas se procedió a registrar elnúmero de horas en que suministraronenergía eléctrica.
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Es una gráfica que representa en formaordenada el grado de importancia que tienenlos diferentes factores en un determinadoproblema, tomando en consideración lafrecuencia con que ocurre cada uno de dichosfactores.
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Sirve para:
Pocos Vitales
Costos Comparar
Mejora
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Tipo de Defecto Número de Defectos
Compresor 49
Rayaduras 20
Termostato 39
Manchas 36
Empaques 119
Condensador 26
Puerta desalineada 21
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El instrumento que permite tener unpanorama global del problema y visualizar lasrelaciones que tienen las causas entre sí y consu efecto.
Muestra la relación sistemática entre unresultado fijo y sus causas. Utiliza como basede su estructura las afectantes de la calidad
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Característica de Calidad
Longitud, % Defectos, etc. Efecto
Factores Trabajadores, Diámetros, etc. Causas
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Utilidad
Mejorar proceso en calidad, eficiencia, etc.
Localizar quejas, defecto o anormalidades.
Establecer nuevos procedimientos, puntos de
control.
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Muda: Desperdicio
Mura: Inconsistencias
Muri: Trabajo Tensionante
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MANO DE OBRA
• Muda: Tiempo Ocioso
• Mura: Falta de Capacitación
• Muri: Operaciones Monótonas
MATERIALES
• Muda: Mal Manejo de Materiales
• Mura: Control Deficiente de Requerimiento de Materiales
• Muri: Manejo de Materiales Peligrosos
MAQUINARIA
• Muda: Tecnología Sobrada
• Mura: Subutilización de Máquinas
• Muri: Utilización de Maquinaria Peligrosa
MÉTODOS
• Muda: Exceso de procesamiento
• Mura: Falta de Especificaciones
• Muri: Manejo Excesivo de Información
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Modelo de análisis de dispersiones
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EFECTO
Maquinaria MétodosMano de
Obra
Mantto.EntornoMateriales
Modelo según el proceso de producción
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Material Fabricación Corrección Desbaste
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Es un diagrama que sirve para examinar si unproceso se encuentra en una condiciónestable, o para asegurar que se mantenga enesta condición.
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5
8
11
14
17
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Fre
cue
nci
a
Tiempo
Gráfico de Control
LC
LS
LImedia
Medidas de Tendencia
Central
Media
Mediana
Medidas de Dispersión
Rango
Varianza
Desviación Estándar
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Sirve Para:
Determinar el estado de control de un proceso
Diagnostica el comportamiento en el tiempo
Indicativo del estado de un proceso
Permite identificar las fuentes de variación
Herramienta de detección de problemas
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Gráficas de control para variables Gráficas de control por atributos
Gráfica X-R (Promedios y rangos) Gráfica p(Porcentaje de defectuosos)
Gráfica X-S(Promedios y Desviación) Gráfica np(Número de defectuosos)
Gráficas x-R(Medianas y rangos) Gráfica c(Número de defectuosos por área)
Gráficas X-R (Lecturas y Rango) Gráfica u(Porcentaje de defectos por área)
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Gráficas de Control
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1.Puntos Fuera de Control
2.Tendencias Continuas
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Gráficas de Control
3. Cambio repentino de Nivel
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Gráficas de Control
4. Ciclos
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Gráficas de Control
5. Inestabilidad
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Gráficas de Control
Gráficas de Promedios y Rangos
Muestra el comportamiento de lamedia(posición) y la variación(dispersión) decierta característica de calidad.
Busca evaluar, controlar y mejorar lacaracterística de calidad, desde el punto devista del ajuste de su posición y la reducción desu variación con respecto al objetivo.
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Gráficas de Control
Gráficas de Promedios y Rangos
1 • Reunión de datos (>100)
2 • Divida los datos en subgrupos (2 a 5 muestras)
3 • Registrar en una hoja de verificación
4 • Hallar la media y rango de cada subgrupo
5 • Calcular media y rango general
6 • Calcular los límites de control (coeficientes)
7 • Construir las gráficas de control
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Gráficas de Control
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Gráficas de Promedios y Rangos Gráficas de Control
Es el instrumento estadístico que sirve paraestudiar el comportamiento de unproceso, considerando como indicador de lavariabilidad la desviación estándar.
Más sensible a los cambios pequeños que lagráfica de promedios-rangos.
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Gráfica de Promedios y Desviaciones Gráficas de Control
Gráfica de Promedios y Desviaciones
Reunir Datos
Dividir en subgrupos (>10 datos)
Registrar en hoja de verificación
Hallar los estimadores de cada subgrupo
Calcular estimadores generales
Calcular los límites de control
Elaborar gráfica de control
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Gráficas de Control
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Gráfica de Promedios y Desviaciones Gráficas de Control
Es la herramienta estadística que permite evaluar el comportamiento del proceso a partir de la mediana y del rango.
Se sugiere utilizarse en procesos estables, ya que la información será mucho más eficiente. No revela tanta información como las gráficas anteriores.
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Gráfica de Medianas y Rangos Gráficas de Control
Gráfica de Medianas y Rangos
Reunión de Datos
• Hacer subgrupos (5 datos)
Registrar en Hoja de Verificación
• Calcular estimadores por subgrupo
Encontrar estimadores generales
• Obtener los límites de control
Construir gráficas de control
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Gráficas de Control
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Gráfica de Medianas y Rangos Gráficas de Control
Las lecturas individuales se acompañan de unagráfica de rangos para ver la variabilidad de lacaracterística de calidad.
En algunos casos la formación de subgrupos noes efectivo, ya sea por: tiempo, pruebasdestructivas o costosas.
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Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos Gráficas de Control
Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos
Obtener Datos (s/subgrupos)
Aplicar Rango Móvil
Calcular Media de los Rangos (Limite Central)
Aplicar los Límites de control
Construir la Gráfica
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Gráficas de Control
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Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos Gráficas de Control
Gráfica p: Porcentaje de defectos
Atributo
Muestras
Averiguar
Alerta
Descubrir
Causas Especiales
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Gráficas de Control
1. Cuándo y cómo recoger los datos
2. Organizar en un Check List(Criterio)
3.Calcular el tamaño promedio de los subgrupos
4. Se calculan los Límites de control
5.Construir Gráfica
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Gráfica p: Porcentaje de defectos Gráficas de Control
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Gráfica p: Porcentaje de defectos Gráficas de Control
Gráfica np: Número de Defectuosos
Graficar unidades no conformes
Muestras suficientemente grandes(>50)
Conocer causas de re trabajos
Obtener registro de varias características de operación
Investigar el curso de un defecto
Detectar causas especiales
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Gráficas de Control
Gráfica np: Número de Defectuosos
Recoger Datos
Poner en una Hoja de Verificación
Calcular el número de defectuosos
Obtener los Límites de control
Construir Gráfica
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Gráficas de Control
Gráfica np: Número de Defectuosos
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Gráficas de Control
En algunos procesos interesa medir la cantidadde defectos que presentan las unidades deproducto que se están fabricando. Los defectospueden ser de diferentes tipos y se cuenta eltotal de todos estos defectos en la unidadinspeccionada.
Se debe utilizar cuando la unidadinspeccionada se mantiene constante.
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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control
ProcesoProducto
Final
Inspección por
Producto
Número de
Defectos
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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control
Sirve
Determinar defectos
InformarReducir costos
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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control
Determinar Unidad
Inspeccionada
Contabilizar Defectos
Calcular Límites de
Control
Elaborar Grafica
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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control
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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control
La gráfica es una variación de la gráfica c.Si el área de oportunidad para laocurrencia de defectos no permanececonstante, la gráfica u debe usarse enlugar de la gráfica c.
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Gráfica u: Defectos por área de oportunidad Gráficas de Control
Gráfica u: Defectos por área de oportunidad
1• Determinar las muestras
2• Contabilizar defectos para cada muestra
3• Calcular los límites de control para cada muestra
4• Construir la gráfica de control
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Gráficas de Control
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Gráfica u: Defectos por área de oportunidad Gráficas de Control
Busca demostrar visualmente si existe o norelación entre dos variables y si la relaciónes directa o inversamente proporcional
Los métodos gráficos anteriores sólo hacenreferencia a una característica de calidad(univariados). El de dispersión es unaherramienta utilizada como frecuenciacuando se desea realizar un estudio entre 2características de calidad.
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Diagrama de Dispersión
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Puede referirse:Una
característica de calidad y un
factor que incide sobre
ella
Dos características
de calidad relacionadas
Dos factores relacionados con una sola
característica
Indica si dos variables (factores o
características de calidad) están relacionadas
Proporciona la posibilidad de
reconocer fácilmente relaciones causa/efecto
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Método Gráfico
Recolectar n parejas de datos (X,Y) (n>25)
Graficar las parejas de datos
Documentar el gráfico
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Diagrama de Dispersión
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Método Gráfico Diagrama de Dispersión
0
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0 5 10 15 20 25
Diagrama de Dispersión
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Método Gráfico Diagrama de Dispersión
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0 5 10 15 20 25
Diagrama de Dispersión
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Método Gráfico Diagrama de Dispersión
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0 5 10 15 20 25
Diagrama de Dispersión
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Método Gráfico Diagrama de Dispersión
0
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25
0 5 10 15 20 25
Diagrama de Dispersión
Coeficiente de Correlación
Proporciona una medida del grado derelación entre dos variables.
Se utiliza cuando el método gráfico no es tanrevelador.
Se dice que cuando r(coeficiente decorrelación) se acerca a -1 o a 1 la relación esperfecta, y mientras se acerca a 0 es nula.
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Diagrama de Dispersión
Coeficiente de Correlación
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Diagrama de Dispersión
Método de la Mediana
Este es un método muy sencillo en el cual sepuede definir si hay o no correlación , cosaque no permite el método gráfico pero quesí se logra con el método de correlación, laventaja del método a estudiar es que elcálculo es mucho más fácil.
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Diagrama de Dispersión
Método de la Mediana
1. Graficar el diagrama de dispersión igual que en el método gráfico
2. Graficar las medianas tanto de (x) como de (y), con esto se formará uncuadrante dentro del diagrama.
3. Numerar los cuadrantes empezando por el extremo superior derecho (I,II,III yIV). En sentido contrario de las manecillas del reloj. Contar los puntos
4. Determine la cantidad de puntos de II y IV, y N( cantidad total de datos menosla cantidad de puntos sobre la línea).
5. Compare la cantidad total de puntos de II y IV con la columna “cantidad límitede puntos”. Si la cantidad de puntos de ambos sectores es menor que el límiteexiste correlación.
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Diagrama de Dispersión
1
• Obtener las medianas de las 2 variables
2• Trazar el cuadrante
3• Contar los puntos en cada cuadrante
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Método de la Mediana II Diagrama de Dispersión
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Método de la Mediana II Diagrama de Dispersión
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