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Metodología Seis Sigma en Verso


Seis Sigma Artículo 18

DMAICO

Medida

Recopilación de datos


En el Artículo 17 profundizamos en la aplicación práctica de las Definiciones Operativas. Ahora es el momento de explorar la recopilación de datos en la fase de medición en este artículo. Cubriremos los pasos clave, enfatizaremos su importancia y examinaremos la distinción entre datos continuos y discretos.


Recopilación de datos

Pasos clave:

  1. Desarrollar un plan de recopilación de datos

  2. Validar sistema de medición

  3. Recolectar datos

 

¿Por qué es importante este paso?


· Establecer un plan de recopilación de datos y validar el sistema de medición son pasos cruciales ya que delinean una estrategia coherente para recopilar datos confiables de manera eficiente.

· El plan de recopilación de datos ayuda a garantizar la utilización óptima de los recursos al centrarse únicamente en la recopilación de datos esenciales para el éxito del proyecto.

· Validar el sistema de medición es imperativo ya que garantiza que los datos recopilados reflejan fielmente las características genuinas de su proceso.




Plan de recopilación de datos:

 

Plan de recopilación de datos

Continuo vs. Datos discretos:

Datos continuos:

· Los datos continuos abarcan información que se puede medir a lo largo de un continuo o escala.

· Puede poseer casi cualquier valor numérico y puede dividirse de manera significativa en incrementos cada vez más finos, dependiendo de la precisión del sistema de medición.

· Los datos continuos son infinitamente divisibles.

Un ejemplo de datos continuos es la altura de los estudiantes en un salón de clases. Las alturas se pueden medir a lo largo de una escala y pueden tomar cualquier valor numérico dentro de un rango determinado. Por ejemplo, un estudiante podría medir 150,5 centímetros y otro podría medir 155,2 centímetros. Estos datos son continuos porque se pueden dividir en incrementos cada vez más finos, dependiendo de la precisión del dispositivo de medición.


Datos discretos/de atributos:


· Los datos discretos comprenden información que se puede clasificar en distintas clasificaciones.

· Se basa en recuentos y sólo es posible un número finito de valores.

· Los valores no se pueden subdividir significativamente.


Un ejemplo de datos discretos/de atributos es el número de manzanas rojas en una canasta. Estos datos son discretos porque constan de categorías distintas (manzanas rojas) y se basan en recuentos. Cada manzana se puede contar y el número de manzanas rojas en la canasta solo puede ser números enteros (p. ej., 0, 1, 2, 3, etc.). Los valores no se pueden subdividir en incrementos más pequeños.


Ahora que hemos profundizado en la recopilación de datos práctica en la fase de medición, los animo a continuar nuestro viaje con nosotros. Únase a nosotros en el próximo artículo donde nos centraremos en el muestreo en la fase de medida.


Lo invitamos a interactuar con nosotros dándole me gusta y compartiendo sus pensamientos en la sección de comentarios. Cada comentario es valioso para nosotros y nos comprometemos a responder según sea necesario.

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