La estratificación

            

           Qué es la estratificación

Por estratificación se entiende la subdivisión de los daos recogidos en una serie de grupos homogéneos que permiten una mejor comprensión del fenómeno que se está analizando.

Cada grupo homogéneo es un estrato.

El estudio de los datos a través de su estratificación es uno de los instrumentos más eficaces de que dispone el científico para profundizar en un problema.

Mediante la estratificación, informaciones que se encontraban ocultas entre los datos recogidos salen a relucir de forma evidente.

Examinemos el siguiente ejemplo. Imaginemos que, en un determinado departamento, se esté estudiando un defeco de producción y se han recogido datos, que se han representado en un histograma como el de la figura 55.

Estratificando esos datos se pueden obtener informaciones útiles; por ejemplo, si ese departamento trabaja en dos turnos y observar si existen diferencias. En el caso que analizamos, como se refleja en los dos histogramas de las figuras 56 y 57, observamos que la dispersión del primer turno es mayor que la del segundo. Ese hecho nos proporciona la clave de la lectura de la situación: efectivamente, nos dice que el primer turno ofrece una situación menos positiva. Eso nos servirá de base para un análisis más profundo, aunque limitado al primer turno.

En toda situación concreta, el pequeño científico deberá definir la estratificación siguiendo la cual analizara los datos.

Ejemplos de factores de estratificación

Las subdivisiones lógicas en las que se agrupan los datos se denominan factores de estratificación.

Ejemplos típicos de factores de estratificación son:

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•          El tiempo: agrupamiento por periodos de tiempo (turno, día, semana, mes, estaciones, etc.)
•            Operarios: agrupamiento en función de la antigüedad, experiencia, sexo, edad: de hecho, es probable que, en función de sus características físicas, los operarios desarrollen su cometido de forma desigual.

• Máquinas y equipos: modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.; parece evidente que se recojan datos diversos sobre instalaciones si pueden existir distorsiones en la recogida. Por ejemplo, si en una instalación un útil se encuentra montado erróneamente, ese defecto no se reflejara en la recogida si no se efectúa la estratificación.
• Materiales: proveedores, composición, expedición: es normal que, si adquirimos materias primas de varios proveedores, no sean iguales, lo que influirá de forma diversa sobre la producción.

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            Métodos de control de las medidas: tipo de herramienta e instrumento de control, inspectores, encargados del análisis. Es importante tener en cuenta que, en general, es necesario que el registro de los datos sea realizado por el menos número posible de operarios porque cuanto más numerosas sean las personas que recogen informaciones, más fácil será que se cometan errores.

Por ejemplo, habíamos detectado que el 4,5% de las piezas que compramos a un proveedor exterior eran defectuosas.

Procedemos así al análisis de los defectos estratificándolos por proveedor. En ese caso, podremos descubrir que el 4% de las piezas defectuosas proceden de un solo proveedor, mientras que el 0,5% restante se distribuye entre los demás proveedores.

Otro ejemplo: si en una empresa mecánica existen tres máquinas fresadoras cuya producción total tiene unos rechazos del 10%, se puede proceder a una estratificación de los rechazos por tipo de maquina recogiendo los datos durante una semana. Estratificando de esa forma se puede poner manifiesto, por ejemplo, que una de las tres máquinas genera por si sola el 9% de los rechazos, mientras que cada una de las otras dos provoca unos rechazos del 0,5%.

El objetivo de la estratificación  es el de hacer que hablen los datos, es decir, definir el factor (o los factores) más significativos en cuanto a los datos que representan cierto fenómeno.

­La estratificación es una operación indispensable para un óptimo desarrollo resolutivo de un problema. Efectivamente, cuando los datos se encuentran entremezclados, es muy fácil confundirse y no conseguir interpretarlos, por lo que basaremos las consiguientes consideraciones en informaciones vagas o indicios erróneos.

Por ejemplo, si el fenómeno que se está analizando es el tiempo de parada de una instalación de un departamento productivo, será útil estratificar los valores de parada:

·         Según las diversas máquinas.

·         En los diversos turnos.

·         Por sus diferentes causas (avería eléctrica, avería mecánica, cambio de producción, falta de materias primas, etc.).

Como estratificar

Presentaremos ahora las fases de aplicación de la estratificación.

Son las siguientes:

·         Definir el fenómeno o la característica que deseamos analizar.

·         Representar los datos relativos al fenómeno o a la característica de una forma general.

·         Identificar los factores de estratificación más adecuados.

·         Clasificar los datos disponibles en grupos homogéneos en función de los factores de estratificación seleccionados (o efectuar una nueva recogida de datos estratificados).

·         Representar gráficamente cada uno de los grupos homogéneos de datos.

·         Compara los grupos homogéneos de datos dentro de cada factor de estratificación controlando si se detectan diferencias significativas entre los propios grupos o en relación con la representación general de todos los datos.

Si se observan diferencias de ese tipo, la estratificación habrá tenido éxito. Tomando de nuevo el ejemplo de la parada de instalaciones del apartado precedente, la estratificación adoptada habrá tenido éxito si por ejemplo, se ha podido definir una máquina, un turno o una causa más significativa (es decir, que tenga una mayor incidencia sobre el fenómeno) que las demás. En el planteamiento de una estratificación conviene tener presentes los siguientes aspectos:

·         La comprensión de un fenómeno resulta siempre más completa al aumentar el número de estratificación utilizados en el análisis (cuidar, no obstante, de no excederse).

·         Para comprender bien el problema que se está analizando, es preciso estratificar según todos los factores útiles a la definición del fenómeno y a la definición sucesiva de las causas que ejercen una mayor influencia sobre el fenómeno,

·         Un buen método para definir los factores de estratificación consiste en preguntarse: ¿Cómo incide…………….. sobre el fenómeno? Casi siempre, la palabra faltante corresponde a un factor de estratificación.

Al ignorar en principio que factores de estratificación proporcionaran indicios útiles, procede estratificar los datos lo más posible.

Si, dentro de un factor de estratificación, por ejemplo, la cadena de montaje, encontramos diferencias en la distribución de los datos, es decir, si una cadena produce muchos más defectos que otra, habremos estratificado con éxito.

El análisis de Pareto ha definido un punto preciso de intervención.

Si no encontramos diferencias, pasaremos a otro factor de estratificación.

La estratificación es un instrumento que debe utilizarse desde el comienzo mismo, en la fase de planteamiento de la recogida de datos, para poder seguidamente construir varios diagramas de Pareto en función de los diversos criterios de clasificación, es decir, de los factores de estratificación.

Si se recogen los datos de forma global sin separarlos, por ejemplo, por cadena de precedencia, turno, día de recogida o lote de materias primas utilizadas, las informaciones recogidas serán mucho menores y pueden plantear dificultades para proseguir. Será preciso recoger nuevamente los datos, con la consiguiente pérdida de tiempo.

Por eso procede que la estratificación se defina desde el inicio preparando adecuadamente las hojas de recogida de datos.

Recordemos que la estratificación se aplica en la utilización de diversos instrumentos tales como las hojas de recogida de datos, los histogramas y el análisis de Pareto.

El análisis de Pareto puede utilizarse en cascada, es decir, puede ser conveniente profundizar cada vez más en el detalle del fenómeno que se está estudiando. Una vez definido el aspecto prioritario de un problema, se pueden analizar los componentes de ese aspecto utilizando nuevamente el análisis de Pareto.