Estadística Práctica Aplicada a la Calidad

Finalidad

El profesional de la calidad se ve obligado a aplicar técnicas estadísticas en su labor diaria: cálculo de muestras para la realización de encuestas de satisfacción de clientes, interpretación de tendencias de indicadores de procesos, cálculo de gráficos de control o establecimiento de planes de muestreo de productos comprados son un ejemplo de actividades que requieren un conocimiento estadístico sencillo pero que, históricamente, los métodos pedagógicos y la ausencia de textos especializados han complicado.

Este curso pretende dar al profesional de la calidad la capacitación necesaria para poder utilizar las técnicas estadísticas necesarias en su trabajo.

Dirigido a

Todas aquellas personas que quieran conocer las principales aplicaciones prácticas de la estadística en el mundo de la empresa, en las actividades profesionales y en el ámbito de la calidad.

Programa

MÓDULO I. ESTADÍSTICA PRÁCTICA APLICADA A LA CALIDAD

Unidad 1: probabilidad y combinatoria
Suceso aleatorio y concepto de probabilidad
Suma de probabilidades
Sucesos mutuamente excluyentes
Probabilidades condicionadas. Producto de probabilidades
Sucesos independientes
¿para qué sirve la probabilidad?
Repaso a la teoría combinatoria
Variaciones y permutaciones
Combinaciones
Variaciones con repetición

Unidad 2: distribuciones de probabilidad y parámetros estadísticos
Concepto de variable aleatoria continua y discreta. Atributos
Función de densidad y función de distribución para variables discretas
Función de densidad y de distribución para variables continuas
Intervalos de frecuencia para variables continuas
Parámetros estadísticos
Parámetros de posición
Parámetros de dispersión
Parámetros de asimetría (o sesgo)
Parámetro de aplanamiento o curtosis

Unidad 3: algunas distribuciones de probabilidad conocidas
Introducción
Distribución normal
Adición de variables normales independientes
Teorema central del límite
Similitudes en las tres distribuciones de variables discretas: hipergeométrica, binomial y de poisson
Distribución hipergeométrica
Distribución binomial
Distribución de poisson
Aproximaciones entre distribuciones
Similitudes en las tres distribuciones de variables continuas: c2 (ji cuadrado) de pearson, t de student y f de fisher
Distribución c2 de pearson
Distribución "t" de student
Distribución "f" de fisher-snedecor

Unidad 4: fundamentos del muestreo y de la estimación
Introducción al muestreo
Parámetros muestrales
Propiedades de los parámetros muestrales
Distribuciones de los parámetros muestrales
El problema de la estimación
Estimación puntual
Estimación por intervalos de confianza
Cuatro casos de intervalos de confianza para la media
Intervalos de confianza para la desviación típica
Consideraciones sobre el tamaño de muestra n
Cálculo del tamaño de muestra n, para lotes aislados
Muestreo de lotes continuos. Normas une 66000

Unidad 5: contraste de hipótesis
Introducción
Toma de decisiones estadísticas
Principios del contraste de hipótesis
Cómo diseñar un contraste de hipótesis
Algunas simplificaciones en el contraste de hipótesis
Ocho casos de contraste de hipótesis
Variación de los datos muestrales respecto de una distribucióndeterminada

Unidad 6: regresión
Introducción
Variables correlacionadas y líneas de regresión
Utilidad práctica de la línea de regresión
Correlación y sus grados: coeficiente de correlación
Método a seguir en la regresión y correlación
Elección del tipo de línea de regresión
Estimación de los parámetros de la línea de regresión
Ajuste por el método de los mínimos cuadrados
Cálculo de la línea de regresión con excel
Ajuste para más de dos variables por mínimos cuadrados (regresión múltiple)

Unidad 7: correlación
Bondad del ajuste. Coeficiente de correlación
Correlación no lineal (caso más general)
Correlación lineal y coeficiente de covarianza
Intervalos de confianza para estimar valores medios e individuales
Ensayo de la hipótesis ρ = o (coeficiente de correlación de la población, ρ = o)
Ensayo de la hipótesis ρ = r (variación de r conocido el coeficiente de correlación, ρ de la población)
Ensayo de una diferencia significativa entre dos coeficientes de correlación
Coeficiente de correlación múltiple
Aplicaciones a las encuestas de satisfacción
Consideraciones finales

Unidad 8: funciones estadísticas en la hoja excel
Introducción
Barra de menús: insertar → fx función
Barra de menús: herramientas