GC,GD,E

GRAFICO CONTROLGRAFICA DISPERSIONESTRATIFICACION

DAFNE PAULINA DOMINGUEZ LEYVA 363236DANNA PAHOLA ALANIS MARISCAL 367608SISTEMAS DE CALIDAD 1

GRAFICO DE CONTROL

Un gráfico de control es una herramienta estadística utilizada para monitorear y controlar la variabilidad de un proceso a lo largo del tiempo. Fue desarrollado por Walter A. Shewhart en los años 1920 y es ampliamente usado en control de calidad.

partes

TIPOS

Existen varios tipos de gráficos de control, dependiendo del tipo de datos y del objetivo de monitoreo, como:

Gráficos X-barra

Gráficos c

Gráficos p

Gráficos R

Análisis de procesoControl de procesoMejoramiento del proceso

beneficios

EJEMPLO

7 tornillos producidos a las 3 de la tarde que están por fuera de los límites

Causa asignable

Causa aleatoria

Límite superior de control

Límite inferior de control

Límite central de control

GRAFICA DISPERSIÓN

También conocida como diagrama de dispersión o scatter plot, es una representación gráfica utilizada para mostrar la relación entre dos variables númericas. En este grafico cada punto (x,y) representa un par de valores correspondiente a las dos variables que se desean analizar

Puntos atípicos o outliers (opcional):

ESCALA DE LOS EJES

LÍNEA DE TENDENCIA (OPCIONAL)

PARTES DEL GARFICO DE DISPERSIÓN

EJE X,Y

ETIQUETAS DE LOS EJES

LEYENDA (OPCIONAL)

PUNTOS DE DATOS

TITULO DEL GRAFICO

TIPOS DE GRAFICAS DE DISPERSIÓN

ESTRATIFICACIÓN

¿QUÉ ES?Y PARA QUE SE USA

CARACTERÍSTICAS

Division en subgrupos

Facilita el analisis de datos

Mejora la precisión de los analisis

La estratificación se puede aplicar a las gráficas de dispersión al utilizar diferentes colores, formas, o estilos de puntos para representar los diferentes estratos o subgrupos dentro del conjunto de datos. Esto ayuda a visualizar cómo los subgrupos específicos se comportan en relación con las variables analizadas.

Aplicación de la Estratificación en Gráficas de Dispersión

Aumento de la complejidad

Claridad y precisión

Mejora la toma de decisiones

Identificación de patrones ocultos

Beneficios y limitaciones de la Estratificación

Riesgo de subdivisión excesiva

GRACIAS POR SU ATENCION

Permite un análisis más detallado y preciso, especialmente en situaciones donde las diferencias entre subgrupos pueden afectar los resultados del análisis.

Los ejes X e Y deben estar claramente etiquetados para indicar qué variable se está representando. Las etiquetas deben incluir el nombre de la variable y, a menudo, la unidad de medida.

Al estratificar los datos, se pueden identificar patrones o variaciones específicas dentro de cada subgrupo que no serían visibles si se considerara el conjunto de datos completo.

Si el gráfico incluye diferentes grupos de datos (por ejemplo, datos de diferentes categorías o condiciones), se puede incluir una leyenda que explique el significado de los diferentes colores, formas o estilos de puntos utilizados.

Se pueden destacar puntos de datos que se desvían significativamente de la tendencia general, conocidos como outliers o valores atípicos. Esto ayuda a identificar posibles errores de medición, datos excepcionales o fenómenos inusuales.

• EJE X: Representa una de las variables númericas, por lo general, la independiente
• EJE Y: Representa la otra variable númerica, la dependiente

• Gráfica de dispersión simple
• Gráfica de dispersión de series múltiples
• Gráfica con linea en tendencia
• Grafica 3D
• Dispersión de burbuja
• Matriz de dispersión

APLICACIONES Y USOS COMUNES

• Analisis de correlación
• Estudios de regresión
• Analisis multivariante
• Visualización de datos categoricos

Los ejes X e Y deben tener una escala adecuada para los datos representados, con divisiones marcadas a intervalos regulares. Esto ayuda a interpretar la magnitud de los valores de las variables.

Ayuda a enfocar las acciones o intervenciones de manera más efectiva al comprender mejor los subgrupos específicos.

Mejora la claridad de los análisis al reducir la variabilidad dentro de cada estrato, lo que a su vez aumenta la precisión de los resultados.

Al dividir los datos en múltiples estratos, el análisis puede volverse más complejo y difícil de interpretar.

Estratificar demasiado puede llevar a subgrupos muy pequeños que no sean estadísticamente significativos o que no proporcionen información útil.

Una línea de tendencia (o de ajuste) puede añadirse para mostrar la relación general entre las variables. Esta línea puede ser calculada utilizando métodos de regresión (como la regresión lineal) y ayuda a visualizar la tendencia subyacente en los datos.

Facilita la identificación de tendencias, patrones o relaciones que podrían no ser evidentes si se analizara el conjunto de datos completo.

Un título que describe brevemente el contenido del gráfico, indicando qué variables se están analizando o la relación que se busca mostrar.

Los datos se dividen en subgrupos (estratos) basados en una o más características. Estas características pueden ser variables categóricas como género, edad, ubicación geográfica, tiempo, etc.

Cada punto en el gráfico de dispersión representa un par de valores (x, y) de las dos variables. La posición del punto en el plano cartesiano está determinada por las coordenadas de estos valores.