Ofrecido En Wyeth, Carolina, Puerto Rico

Introducción a MINITAB 15David R. González BarretoOfrecido en Wyeth, Carolina, Puerto Rico

INDICEListado de Archivos .2Pantalla Principal .3Texto a Número .4Estibar (Stack) .6Split 8Dotplot – Una población .10Dotplot – Dos poblaciones .12Histograma .14Histograma acumulativo 16Diagrama de Pareto .18Diagrama de Caja (Boxplot) – Una población .20Diagrama de Caja (Boxplot) – Dos poblaciones .22Diagrama de Dispersión .24Prueba de normalidad 26Prueba pareada .28Prueba para promedio – Una población .30Prueba para promedios – Dos poblaciones .33ANOVA .36Prueba después de ANOVA – LSD .38Gráfico de control X-Bar R .40Gráfico de control X-Bar S 42Gráfico de medidas individuales 44Gráfico de control EWMA .46Análisis de Capacidad .48Repetibilidad y Reproducibilidad (R & R) .50

Listado de Archivos

Pantalla Principal de Minitab tData WindowProjectManagerGraphsFolderDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 3

Cambiar de Texto a NuméricoEjemploEstructura de DatosNote que la Columna tiene de nombre C1-T, indicando textoMandos Data Change Data Type Text to Numeric David R. González BarretoIntroducción a Minitab 4

InputsOutputNote que la columna C2 ya no está acompañada de T, o sea ya no es una columna detexto.David R. González BarretoIntroducción a Minitab 5

Stack Columns – Estibas ColumnasEjemploEstructura de DatosMandos Data Snack Columns InputsDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 6

OutputDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 7

Split Worksheets– Dividir en Worksheets DiferentesEstructura de DatosMandos Data Split Worksheet David R. González BarretoIntroducción a Minitab 8

InputOutputDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 9

Dotplot – Una poblaciónEl diagrama de punto es un gráfico muy útil para mostrar conjuntos pequeños dedatos, regularmente hasta alrededor de veinte observaciones. El mismo permiteobservar fácilmente la localización o la tendencia central así como la dispersión ovariabilidad en los datos. Estos diagramas, con frecuencia, nos ayudan a comparardos o más conjuntos de datos.Ejemplo:Estructura de datos:Mandos: Graph Dotplot Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 10

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 11

Dotplot – Dos poblacionesEjemplo:Estructura de Datos:Mandos: Graph Dotplot Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 12

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 13

HistogramaUna distribución de frecuencia es una forma compacta de resumir los datos. Seobtiene de dividir el rango de los datos en intervalos comúnmente llamados celdas.El número de celdas dependerá del número de observaciones así como de ladispersión encontrada. A la representación gráfica de una distribución defrecuencia es a lo que llamamos histograma.Ejemplo:Estructura de datos:Mandos: Graph Histogram Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 14

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 15

Histograma AcumulativoEjemplo:Estructura de datos:Mandos: Graph Histogram Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 16

[[Options ]]Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 17

Diagrama de ParetoUna variación importante al histograma cuando se utilizan datos categóricos lo es eldiagrama de Pareto. Este gráfico es altamente utilizado en los esfuerzos demejoramiento continuo de la calidad en donde las categorías representan, porejemplo, tipos de defectos, modos de falla y problemas del proceso. Las categoríasson ordenadas en forma descendente.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Quality Tools Pareto Chart Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 18

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 19

Diagrama de Caja (Boxplot) – Una poblaciónUn gráfico de caja es una representación esquemática de la mediana muestral, de lascuartilas inferior y superior, y de la observación máxima y mínima de un conjuntode datos. Como muestra la figura en la página siguiente, se construye una cajacuyos extremos corresponden a las cuartilas inferior y superior y unas líneasverticales que salen de los extremos de la caja para representar la observaciónmáxima y mínima respectivamente. Finalmente, una línea corta la caja y representala mediana muestral.Ejemplo:Estructura de datos:Mandos: Graph Boxplot Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 20

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 21

Diagrama de Caja (Boxplot) – Dos poblacionesEjemploEstructura de datos:Mandos: Graph Boxplot Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 22

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 23

Diagrama de DispersiónLos gráficos estudiados hasta el momento nos ayudan a entender la distribución deuna variable. Los diagramas de dispersión son útiles para estudiar la relación entredos variables. Esta gráfica presenta simplemente pares ordenados (xi , yi), con elpropósito de detectar alguna relación entre las variables.EjemploEstructura de datos:Mandos: Graph Plot Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 24

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 25

Prueba de NormalidadEn ocasiones se quiere determinar o corroborar si una muestra de interés provienede una población con cierta distribución probabilística. Para esto existen variaspruebas tanto numéricas como gráficas. Una de las pruebas más más utilizadas paradeterminar si los datos provienen de una distribución normal es la KolmogorovSmirnov.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Basic Statistics Normality Test Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 26

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 27

Prueba PareadaEstas pruebas ocurren cuando se estudia la respuesta de una unidad experimental ados distintos tratamientos.Ejemplo:Estructura de datos:Mandos: Stat Basic Statistics Paired t Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 28

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 29

Prueba para promedio – Una poblaciónRegularmente, la calidad de un producto se mide por una variable cuantitativa xdefinida en cierta población. Se conoce que esta variable estará sujeta a cierto nivelde variación aleatoria, por lo tanto, estudiar el comportamiento de ésta y losparámetros que la describen resulta de vital importancia. El reclamo de que μ μ0es un ejemplo de una hipótesis estadística que intenta describir o entender dichocomportamiento.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Basic Statistics 1 Sample t Inputs: Dos colasDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 30

Output:Inputs: Una colaDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 31

[[Options ]]Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 32

Prueba para promedios – Dos poblacionesCuando el reclamo incluye dos comportamientos el objetivo del estudio podría ser elde medir la diferencia entre los dos promedios (μ1 - μ2 Δ). De igual forma sepodrían hacer reclamos sobre el parámetro de dispersión de la variable de interés.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Basic Statistics 2 Sample t Inputs: Presumiendo varianzas igualesDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 33

Output:Inputs: Presumiendo variazas diferentesDavid R. González BarretoIntroducción a Minitab 34

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 35

ANOVALas pruebas de hipótesis estudiadas son métodos que comparan dos tratamientos.Sin embargo, muchos experimentos requieren comparaciones de más de dostratamientos simultáneamente. El procedimiento apropiado para probar la igualdadde varias medias o promedios se conoce como análisis de varianza o ANOVA.Ejemplo:Estructura de datos:Mandos: Stat ANOVA One Way Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 36

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 37

Prueba después de ANOVA – LSDEstructura de datos:Mandos: Stat ANOVA One Way Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 38

[[Comparisons ]]Inputs:Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 39

Gráfico de Control – X-Bar RNingún proceso puede ser perfectamente repetible, alguna variabilidad siempreexistirá y ésta a su vez será transmitida al producto. El objetivo es mantener elproceso estable y predecible a través del tiempo, a esto le llamamos un proceso encontrol. La herramienta que usamos para ‘monitorear’ la estabilidad del proceso esel gráfico de control.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Control Charts Xbar-R Chart Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 40

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 41

Gráfico de Control – X-Bar SEjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Control Charts Xbar-S Chart Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 42

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 43

Gráfico de medidas individualesExisten muchas situaciones donde el tamaño de muestra para monitorear el procesoes 1 (n 1). Por ejemplo, la inspección es automatizada permitiendo que cadaunidad manufacturada sea analizada. o el ritmo de producción es muy lento,haciendo prácticamente imposible o indeseable que tamaños de muestras mayoresde 1 (n 1), puedan acumularse para ser analizadas.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Control Charts I-MR Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 44

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 45

Gráfico de control EWMAEl gráfico de control EWMA es una buena alternativa a los gráficos tradicionalesShewhart cuando nos interesa detectar desplazamiento smuy pequeños en elproceso.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Control Charts EWMA Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 46

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 47

Análisis de CapacidadCapacidad se define como la habilidad de un proceso para producir productosdentro de las especificaciones establecidas. Un proceso se dice que es capazcuando la gran mayoría del producto confeccionado por el mismo está dentro delas especificaciones.EjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Quality Tools Capability Six Pack (Normal) Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 48

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 49

Repetibilidad y Reproducibilidad (R & R)En cualquier proceso que envuelva medidas, es altamente probable que lavariabilidad observada sea resultado no sólo del producto, pero también delinstrumento de medir y la persona que lo mida. Para medir la precisión de unsistema de medidas se realiza un estudio de Repetibilidad y ReproducibilidadEjemploEstructura de datos:Mandos: Stat Quality Tools Gage R&R Study (Crossed) Inputs:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 50

Output:David R. González BarretoIntroducción a Minitab 51

Introducción a Minitab 17 [[Options ]] Output: David R. González Barreto Introducción a Minitab 18 Diagrama de Pareto Una variación importante al histograma cuando se utilizan datos categóricos lo es el diagrama de Pareto