Diagramas de Afinidad                   

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.

Elaboración del Diagrama de Afinidad

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 facilitado 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.

PARA MAS VÍDEOS

CUESTIONARIO

¿Qué es un diagrama de afinidad?

afinidad es un método de categorización de la información creado por el antropólogo japonés Kawakita Jiro en la década de 1960. También se denomina Método KJ o Team Kawakita Jiro (TKJ) mediante el cual se clasifican varios conceptos

¿Cuántos procesos tiene y cuáles son?

Tiene dos y son expresar el problema y análisis de ideas

Descríbelos dos procesos

1-    Expresar el problema:

Se planteará una pregunta de qué o cual es el problema.

2-    Análisis de ideas:

Cada integrante expondrá su opinión sobre el asunto en no más de un minuto, no se debe discutir ni criticar.  

Se pegarán una a una, en una pared o pizarra, y el autor de la idea explicará su significado en voz alta, se eliminarán ideas repetidas.

¿Cuántos pasos tiene la elaboración del diagrama de afinidad?

Tiene seis procesos

¿Cuáles son?

1. Determinar la pregunta enfoque, 2. Generación silenciosa de ideas, 3. Exposición de ideas, 4. Agrupación de ideas, 5. Jerarquización, 6. Resumen de resultados

EJEMPLOS

CORRIDOS Y GRÁFICAS DE CONTROL 

GRÁFICOS DE CONTROL

Los gráficos de control tienen su origen al final de la década de 1920, cuando Walter A. Shewhart analizó 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.

Las causas aleatorias son de difícil identificación y eliminación. Las causas específicas sí pueden ser descubiertas y eliminadas, para alcanzar el objetivo de estabilizar el proceso.

Existen diferentes tipos de gráficos de control:

·         De datos por variables. Que a su vez pueden ser de media y rango, mediana y rango, y valores medidos individuales.

·         De datos por atributos. Del estilo aceptable / inaceptable, sí / no,…

CARTAS O CORRIDAS DE CONTROL

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.

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

EJEMPLOS

corridas de controlo

gráficas de control

 cuestionario

1.-¿ que es gráficas de control?

Los gráficos de control tienen su origen al final de la década de 1920, cuando Walter A. Shewhart analizó 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.

2.-¿como se agrupan?

• 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.          
• 
  
• 3.-¿ tipos de control?

• De datos por variables. Que a su vez pueden ser de media y rango, mediana y rango, y valores medidos individuales.
• De datos por atributos. Del estilo aceptable / inaceptable, sí / no,…

4.-¿ ejemplos?

• 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

5.-¿ que son las corridas?

R= 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. 

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN


Un diagrama de dispersión o gráfica de dispersión o gráfico de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal (x) y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical (y)

Se emplea cuando una variable está bajo el control del experimentador. Si existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal (eje de las abscisas). La variable medida o dependiente usualmente se representa a lo largo del eje vertical (eje de las ordenadas). Si no existe una variable dependiente, cualquier variable se puede representar en cada eje y el diagrama de dispersión mostrará el grado de correlación (no causalidad) entre las dos variables.

Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionadas). Se puede dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo finito.

Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es su capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además, si los datos son representados por un modelo de mezcla de relaciones simples, estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos.

El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de calidad, que incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de verificación, los gráficos de control, el diagrama de Ishikawa y el diagrama de flujo.

Ejemplo de Diagrama de Dispersión

El tiempo de espera entre las erupciones y la duración de la erupción del géiser Old Faithful en el Parque nacional Yellowstone, en Wyoming, EE.UU. Este gráfico sugiere que por lo general hay dos "tipos" de erupciones: uno de corta espera y corta duración y otro de larga espera y larga duración.

CARACTERÍSTICAS

- Impacto visual

·       -   Comunicación

·         - Guía en la investigación y toma de decisiones

·       - Observar el grado de intensidad en la relación entre dos variables, esta relación puede ser entre un efecto y una de las supuestas causas que lo producen o para ver la relación entre dos causas que provocan un mismo efecto.

CUESTIONARIO 

¿Qué es un diagrama de dispersión?

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

¿Cómo interpretar un diagrama de dispersion?

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 

¿Cómo se elabora un diagrama de dispersion?

Obtener tabla de pares de valores con valores máximos y mínimos de cada variable.

Situar la causa sospechada en el eje horizontal.

Dibujar y rotular los ejes horizontales y verticales.

Trazar el área emparejada usando círculos concéntricos en pares de datos idénticos

Poner título al gráfico y rotular.

Identificar y clasificar el modelo de correlación.

Comprobar los posibles fallos en el análisis.

¿Para que se utiliza?

Utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos

VÍDEO

ESTRATIFICACIÓN

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 catagorice, no es más que él quien lo transforma en una escala 

racional y más o menos lógica.

características

Ventajas de la estratificación

• Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso
• La estratificación puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla
• Destaca que la comprensión de un fenómeno resulta más completa

Fases de aplicación de la estratificación

1. Definir el fenómeno o característica a analizar.

2. De manera general, representar los datos relativos a dicho fenómeno.

3. Seleccionar los factores de estratificación. Los datos los podemos agrupar en función del tiempo (turno, día, semana, estaciones, etc.); de operarios (antigüedad, experiencia, sexo, edad, etc.); máquinas y equipo (modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.); o materiales (proveedores, composición, expedición, etc.).

4. Clasificar los datos en grupos homogéneos en función de los factores de estratificación seleccionados.

5. Representar gráficamente cada grupo homogéneo de datos. Para ello se pueden utilizar otras herramientas, como por ejemplo, histogramas o el análisis de Pareto.

6. Comparar los grupos homogéneos de datos dentro de cada criterio de estratificación para observar la posible existencia de diferencias significativas entre los propios grupos. Si observamos diferencias significativas, la estratificación habrá sido útil.

Usos de la estratificación

•   a. Identificar las causas que tienen mayor influencia en la variación.
•              b. Comprender de manera detallada la estructura de un grupo de datos, lo cual permitirá identificar las causas del problema y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.
•                c. Examinar las diferencias entre los valores promedios y la variación entre               diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia que pueda existir.

ejemplo:

En un determinado departamento, se está estudiando un defecto de producción y se han recogido datos, que se han representado en un histograma como el de la figura 1

Estratificando esos datos se pueden obtener informaciones útiles; por ejemplo, si ese departamento trabaja en dos turnos, puede resultar útil, estratificar los datos entre los dos turnos y observar si existen diferencias. En el caso que se analizará, como se refleja en los dos histogramas de las figuras 2 y 3, se observa que la dispersión del primer turno es mayor que la del segundo. Ese hecho nos proporciona la clave de la lectura de la situación: efectivamente, nos dice que el primer turno ofrece una situación menos positiva. Eso servirá de base para un análisis más profundo, aunque limitado al primer turno.

  

Otro ejemplo, si en una empresa mecánica existen tres maquinas fresadoras cuya producción total tiene unos rechazos del 10%, se puede proceder a una estratificación de los rechazos por tipo de maquina recogiendo los datos durante una semana. Estratificando de esta manera se puede poner de manifiesto, por ejemplo, que una de las tres maquinas genera por sí sola el 9% de los rechazos, mientras que cada una de las otras dos provoca unos rechazos del 0,5%.

El objetivo de la estratificación es el de hacer que hablen los datos, es decir, definir el factor (o los factores) más significativos en cuanto a los datos que representan cierto fenómeno.

cuestionario

1.-¿ QUE ES ESTRATIFICACIÓN? 

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

2.-¿Cuál ES SU DEFINICIÓN DE ESTRATIFICACIÓN? 

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.

3.-¿PARA QUE SIRVE LA ESTRATIFICACION?  

La estratificación es la base para otras herramientas de control de calidad como el análisis de Pareto, y se utiliza conjuntamente con otras herramientas

4.-¿MENCIONA UN EJEMPLO DE ESTRATIFICACION?

En una empresa mecánica existen tres maquinas fresadoras cuya producción total tiene unos rechazos del 10%, se puede proceder a una estratificación de los rechazos por tipo de maquina recogiendo los datos durante una semana.