Este documento describe el histograma y el diagrama de dispersión como herramientas estadísticas para el control de calidad. Explica cómo construir un histograma a partir de un conjunto de datos de pesos de recién nacidos, incluyendo el cálculo de intervalos, frecuencias y representación gráfica. También define el diagrama de dispersión y cómo puede usarse para analizar la correlación entre variables como la temperatura y productos dañados en un almacén.

1. CONTROL ESTADÍSTICO
DEL PROCESO
 Histograma
 Diagrama de dispersión
 Araceli López González
 Jarumy Granados Sánchez
 María del Pilar Morales Cuahutle
 Daniel Muñoz Herrera

2. HISTOGRAMAS

3. OBJETIVOS
 Comprender que es y como se construye un histograma.
 Comprender la importancia de los histogramas como herramienta
estadística en el control de calidad.

4. MUESTRAS Y POBLACIONES
Población: totalidad de valores posibles de una característica particular
de un grupo especifico de objetos, los cuales constituyen un universo.
ejemplo:
Universo: personas que se encuentran en el salón de clases.
Características: edad
Poblacion:edades de dichas personas

5.  Muestra: Parte de la población en estudio seleccionada según una
regla o plan.
 Ejemplo:
 Muestra: edades de 10 personas elegidas al azar.

6. HISTOGRAMAS
 Representación grafica de datos numéricos que permite ver tres
propiedades de los mismos:
 Forma en la que se distribuyen las observaciones.
 Tendencia central.
 Dispersión.

7. ventajas
 Simplicidad
 Posibilidad de trabajar conjuntamente con los limites de especificación.
Desventajas
 Perdida de la individualidad de las observaciones.

8. E N E L S I G U I E N T E C O N J U N T O D E DAT O S S E
PROPORCIONAN LOS PESOS (REDONDEADOS EN
L I B R A S ) D E N I Ñ O S N A C I D O S E N C I E R T O I N T E R VA L O
DE TIEMPO
4 8 4 6 8 6 7 7 7 8
10 9 7 6 10 8 5 9 6 3
7 4 7 6 9 7 4 7 6 8
8 9 11 8 7 10 8 5 7 7
6 5 10 8 9 7 5 6 5 6

9.  PASOS PARA RESOLVER:
 Calcular rango (R)
 Calcular el numero de clases o intervalos (k)
 Calcular la amplitud del intervalo (A)
 Construir los limites de clase (Li-Ls)
 Calcular los limites reales de clase (Lsi-Lsd)
 Calcular los marcos de clase o puntos medios (Xi)
 Calcular Frecuencias absolutas
 Calcular las frecuencias relativas
 Calcular Frecuencia absoluta acumulada (Ni)
 Calcular frecuencia relativa acumulada (Fi)

10. RESULTADOS
Li-Ls Lsi-Lsd xi ni fi Ni Fi
3-4 2.5-4.5 3.5 5 0.1 5 0.1
5-6 4.5-6.5 5.5 14 0.28 19 0.38
7-8 6.5-8.5 7.5 21 0.42 40 0.8
9-10 8.5-10.5 9.5 9 0.18 49 0.98
11-12 10.5- 11.5 1 0.02 50 1
12.5

11. 3a4 5
5a6 14
7a8 21
9 a 10 9
11 a 12 1

12. DIAGRAMA DE
DISPERSION

13. CONCEPTO
Es una representación grafica del grado
de relación entre dos variables cuantitativas.

14. CARACTERÍSTICAS
PRINCIPALES
Impacto visual
Muestra la posibilidad de la existencia de
correlación entre dos variables.

15.  Comunicación
Simplifica el análisis de situaciones numéricas
complejas.
 Guía en la investigación
El análisis de datos mediante esta herramienta
proporciona mayor información.

17. PAUTAS TÍPICAS DE
CORRELACIÓN
Correlación Fuerte
Los puntos se agrupan claramente alrededor de
una línea imaginaria que pasa por el centro de la
masa de los mismos.
• Correlación Fuerte, Positiva o Correlación Fuerte,
Negativa:

18. Correlación Débil
Los puntos no están suficientemente agrupados,
como para asegurar que existe la relación.
Correlación Débil, Positiva o Correlación Débil, Negativa.

20. EJEMPLO TEMPERATURA
 Situación
EN ALMACÉN
En una empresa que producía un producto alimenticio, se detectó un
aumento de la cantidad de productos deteriorados después de una noche de
almacenaje, antes del transporte al cliente.
Una de las teorías sobre posibles causas, era que el nuevo sistema de
climatización del almacén no era suficientemente preciso y la temperatura superaba
la máxima que el producto soportaba (temperatura máxima 5 grados centígrados).
El equipo recogió datos durante 40 días y los representó en un Diagrama
de Dispersión.
Tabla de los datos recogidos

22. DIA GRAMA DE
DISPERSIÓN:

23. Como se puede ver, la temperatura máxima de 5
grados centígrados se superó en 21 de 40 noches.
El Diagrama muestra una fuerte correlación entre la
temperatura máxima de la noche y la cantidad de
productos deteriorados, que se consiguió bajar casi a cero
con otro nuevo sistema de refrigeración que garantizaba
constantemente una temperatura menor de 5 grados
centígrados.