1 
Solución de problema 
Herramientas aplicables 
90 
80 
70 
60 
50 
40 
30 
Histogramas 0 
20 
10 
1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim. 
Este 
Oeste 
Norte
Que al finalizar la sesión, 
los asistentes sean 
capaces de comprender 
la herramienta: 
Histogramas 
2 
OBJETIVO
3 
Histogramas 
Un histograma es un resumen 
gráfico de un conjunto de datos. 
Su éxito radica en que conjuga dos 
tipos de técnicas: 
la estadística 
permite sacar conclusiones del conjunto 
de los datos. 
y los gráficos 
 (permite representar los datos y hace 
sencilla su interpretación.
4 
Histogramas 
El objetivo de los histogramas 
es estudiar la capacidad de 
los procesos y mantenerlos 
bajo control. 
Nos permite ver esquemas y 
comportamientos que son 
difíciles de captar en una 
tabla numérica.
5 
Histogramas 
 Los histogramas, o histogramas de 
frecuencia son una herramienta útil cuando 
hay que analizar una gran cantidad de 
datos. 
 Para mostrar en forma de gráficos de barras las 
características de un producto o servicio 
• tipos de defectos, problemas, riesgos de 
seguridad, etc. 
 Un histograma toma datos de mediciones 
• temperatura, presiones, alturas, pesos, etc. 
• muestra su distribución. 
 Un histograma revela la cantidad de variación 
propia de un proceso. 
50 
45 
40 
35 
30 
25 
20 
15 
10 
0 5 
1er trim. 
A 
B 
C 
E 
F 
G 
H 
c
6 
Histogramas 
 Se recogen los datos que se 
necesitan por el método más 
adecuado. 
 Los datos son fundamentales 
para toda acción de mejora. 
 Tener en cuenta que datos no 
es igual que información.
7 
Histogramas 
 Se clasifican los datos en una 
serie de grupos representativos. 
 Una misma característica 
(ejemplo: altura) 
 agrupada por intervalos (ejemplo: 
entre 5 y 10 cm.)
Se construye el histograma. 
8 
Histogramas 
50 
45 
40 
35 
30 
25 
20 
15 
10 
0 5 
Alturas de cajas 
A 
B 
C 
E 
F 
G 
H 
c
Se interpreta el histograma 
para extraer toda la 
información que se necesite. 
Clasificación de cajas de embalaje según 
9 
Histogramas 
50 
40 
30 
20 
10 
0 
Cantidad de cajas 
su altura 
cm 
Altura de cajas 
A= 15 
B= 16 
C= 17 
E= 18 
F= 19 
G= 20 
H= 21 
c
En el histograma del ejemplo 
anterior la mayor cantidad de 
unidades se encuentran en el 
centro, y aproximadamente 
una cantidad igual de 
unidades se distribuye a 
ambos lados. 
 Es una distribución tipo: 
NORMAL o GAUSIANA (forma 
de campana) 
10 
Histogramas
Es importante saber lo siguiente: 
 Si la dispersión de la distribución cae 
dentro de las especificaciones. Si no 
es así, qué cantidad cae fuera de las 
mismas (VARIABILIDAD) 
 Si la distribución está centrada en el 
lugar debido. Podemos saber si la 
mayoría de los datos caen en el lado 
alto o en el lado bajo (SESGO) 
11 
Histogramas
Ejemplos de histogramas 
Variabilidad pequeña 
50 
45 
40 
35 
30 
25 
20 
15 
10 
5 
Variabilidad grande 
15 
10 
5 
Sesgo positivo 
20 
10 
Sesgo positivo 
12 
Histogramas 
0 
0 
Alturas de cajas 
0 
20 
10 
0
Problemas de interpretación de los histogramas 
Errores a evitar 
Contentarse con pocos datos. 
Considerarlo sólo como instrumento 
de representación y no de análisis. 
Confundirlo con el diagrama de 
Pareto. 
13

Histogramas - Estadísticas en Salud

  • 1.
    1 Solución deproblema Herramientas aplicables 90 80 70 60 50 40 30 Histogramas 0 20 10 1er trim. 2do trim. 3er trim. 4to trim. Este Oeste Norte
  • 2.
    Que al finalizarla sesión, los asistentes sean capaces de comprender la herramienta: Histogramas 2 OBJETIVO
  • 3.
    3 Histogramas Unhistograma es un resumen gráfico de un conjunto de datos. Su éxito radica en que conjuga dos tipos de técnicas: la estadística permite sacar conclusiones del conjunto de los datos. y los gráficos (permite representar los datos y hace sencilla su interpretación.
  • 4.
    4 Histogramas Elobjetivo de los histogramas es estudiar la capacidad de los procesos y mantenerlos bajo control. Nos permite ver esquemas y comportamientos que son difíciles de captar en una tabla numérica.
  • 5.
    5 Histogramas Los histogramas, o histogramas de frecuencia son una herramienta útil cuando hay que analizar una gran cantidad de datos. Para mostrar en forma de gráficos de barras las características de un producto o servicio • tipos de defectos, problemas, riesgos de seguridad, etc. Un histograma toma datos de mediciones • temperatura, presiones, alturas, pesos, etc. • muestra su distribución. Un histograma revela la cantidad de variación propia de un proceso. 50 45 40 35 30 25 20 15 10 0 5 1er trim. A B C E F G H c
  • 6.
    6 Histogramas Se recogen los datos que se necesitan por el método más adecuado. Los datos son fundamentales para toda acción de mejora. Tener en cuenta que datos no es igual que información.
  • 7.
    7 Histogramas Se clasifican los datos en una serie de grupos representativos. Una misma característica (ejemplo: altura) agrupada por intervalos (ejemplo: entre 5 y 10 cm.)
  • 8.
    Se construye elhistograma. 8 Histogramas 50 45 40 35 30 25 20 15 10 0 5 Alturas de cajas A B C E F G H c
  • 9.
    Se interpreta elhistograma para extraer toda la información que se necesite. Clasificación de cajas de embalaje según 9 Histogramas 50 40 30 20 10 0 Cantidad de cajas su altura cm Altura de cajas A= 15 B= 16 C= 17 E= 18 F= 19 G= 20 H= 21 c
  • 10.
    En el histogramadel ejemplo anterior la mayor cantidad de unidades se encuentran en el centro, y aproximadamente una cantidad igual de unidades se distribuye a ambos lados. Es una distribución tipo: NORMAL o GAUSIANA (forma de campana) 10 Histogramas
  • 11.
    Es importante saberlo siguiente: Si la dispersión de la distribución cae dentro de las especificaciones. Si no es así, qué cantidad cae fuera de las mismas (VARIABILIDAD) Si la distribución está centrada en el lugar debido. Podemos saber si la mayoría de los datos caen en el lado alto o en el lado bajo (SESGO) 11 Histogramas
  • 12.
    Ejemplos de histogramas Variabilidad pequeña 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 Variabilidad grande 15 10 5 Sesgo positivo 20 10 Sesgo positivo 12 Histogramas 0 0 Alturas de cajas 0 20 10 0
  • 13.
    Problemas de interpretaciónde los histogramas Errores a evitar Contentarse con pocos datos. Considerarlo sólo como instrumento de representación y no de análisis. Confundirlo con el diagrama de Pareto. 13