histogramas en control estadistico de calidad

1. Histogramas
Estudiante: Andres Felipe Torres Correa
Docente: John Armando García Torres
Asignatura: Control estadístico de la calidad

2. • Introducción.
• Concepto.
• Características de un histograma.
• Pasos para construirlo.
• Tipos de distribuciones en histogramas.
• Ejemplo practico.
• Aplicaciones del histograma.
• Conclusión.
• Bibliografías.
Contenido

3. El histograma es una de las herramientas estadísticas más utilizadas para representar
distribuciones de datos. Permite observar de manera visual cómo se agrupan los valores y cuál
es su frecuencia.
Su importancia radica en que facilita el análisis de patrones y la toma de decisiones basada en
datos.
Introducción
Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Histograma

4. Un histograma es un gráfico de barras contiguas que
representa la distribución de un conjunto de datos
agrupados en intervalos de clase.
A diferencia del gráfico de barras, las barras en el
histograma no están separadas, porque representan
datos continuos.
Elementos principales:
•Intervalos o clases (eje X).
•Frecuencias absolutas o relativas (eje Y).
Concepto
Fuente: https://www.addlink.es/noticias/minitab/3350-como-se-interpreta-un-histograma

5. • Representación de datos continuos
• Barras adyacentes
• Eje horizontal (eje X)
• Eje vertical (eje Y)
• Amplitud de las barras
• Forma de los datos
• Centro de los datos
• Herramienta de análisis
Características de un histograma
Fuente: https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/

6. Pasos para construir un histograma
1.Recopila tus datos
2.Identifica el rango
3.Define las clases o intervalos
4.Calcula la frecuencia
5.Dibuja los ejes:
•Eje horizontal (X)
•Eje vertical (Y)
6.Grafica las barras
Fuente: https://youtu.be/-VZ4x_rLCHE?si=g68fkZlSBQc4K7um

7. Tipos de distribuciones en histogramas
Distribución Normal (Simétrica):
Forma: En "campana", simétrica alrededor del
centro.
Características: La mayoría de los datos se
concentran en el punto medio, y la frecuencia
disminuye a medida que los valores se alejan del
centro.
Ejemplo: La altura de un grupo de personas
puede tener una distribución normal.
Distribución Sesgada (Asimétrica):
Sesgada a la Derecha (Positiva):
Forma: Los datos forman una "cola" larga hacia la derecha.
Características: La mayoría de los valores se concentran en el extremo
inferior del gráfico.
Ejemplo: Los ingresos de una empresa pueden mostrar esta
distribución.
Sesgada a la Izquierda (Negativa):
Forma: Los datos forman una "cola" larga hacia la izquierda.
Características: La mayoría de los valores se concentran en el extremo
derecho del gráfico.
Ejemplo: Las puntuaciones de un examen muy fácil que obtienen
muchos estudiantes la puntuación máxima.
Fuente: https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/
Fuente: https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/

8. Tipos de distribuciones en histogramas
Distribución Uniforme:
Forma: Plana, con barras de altura
similar.
Características: Todos los valores
posibles tienen una frecuencia similar,
es decir, no hay un valor más común
que otro.
Ejemplo: El lanzamiento de un dado
justo, donde cada número tiene la
misma probabilidad de salir.
Distribución Bimodal y Multimodal:
Forma: Presenta dos (bimodal) o más (multimodal)
picos o "jorobas".
Características: Ocurre cuando se combinan dos o
más conjuntos de datos con sus propias
distribuciones.
Ejemplo: Los datos de producción de una fábrica con
dos turnos de trabajo que tienen resultados
diferentes.
Fuente: https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/ Fuente: https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/

9. Ejercicio práctico
Los siguientes datos representan los salarios, en miles de dólares, de los empleados de una
pequeña compañía. Observe que los datos se han ordenado en orden creciente.
24 25 25 27 27 29 30 35 35 35 36 38 38 39 39 40 40 40 45 45 45 45 47 52 52 52 58 59 59 61 61 67 68
68 68
Número de datos(n): 35
CLASES FRONTER
AS INF Y
SUP
FRECUENC
IA
FRECUENC
IA
RELATIVA
24-32 23.5-32.5 7 7/35=0.2
33-41 32.5-41.5 11 11/35=0.31
42-50 41.5-50.5 5 5/35=0.14
51-59 50.5-59.5 6 6/35=0.17
60-68 59.5-68.5 6 6/35=0.17

10. Aplicaciones del histograma
Control de calidad: ver variación de una dimensión en producción (espesor, peso).
Investigación: analizar distribución de un indicador (edad, tiempo de reacción).
Negocios: analizar ventas por rango de montos, duración de llamadas.
Salud pública: distribución de edades o índices (IMC).
Ingeniería de procesos: tiempos de ciclo, defectos, etc.

11. El histograma es una herramienta estadística fundamental para representar y analizar la
distribución de datos cuantitativos. Su valor radica en que permite identificar de manera
visual la forma de los datos, detectar patrones, tendencias y posibles sesgos que no serían
evidentes en una tabla numérica.
Conclusión

12. Bibliografías
TABLEAU. Ejemplos de histogramas en Tableau Desktop. Disponible en:
https://help.tableau.com/current/pro/desktop/es-es/buildexamples_histogram.htm [Citado el 5 de
octubre de 2025].
ADDLINK. Cómo se interpreta un histograma. Disponible en:
https://www.addlink.es/noticias/minitab/3350-como-se-interpreta-un-histograma [Citado el 5 de
octubre de 2025].
WIKIPEDIA. Histograma. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Histograma [Citado el 5 de
octubre de 2025].
PLAN DE MEJORA. Histograma de frecuencias. Disponible en:
https://www.plandemejora.com/histograma-de-frecuencias/ [Citado el 5 de octubre de 2025].