Profundice sus conocimientos sobre mejora de la calidad y sepa cómo analizar sus datos con Minitab. Los temas incluyen Administración de proyectos Six Sigma, General, Estadística básica, Regresión y ANOVA, DOE, Gráficas de control y Herramientas de calidad.
General
- Realizar simulaciones Monte Realizar simulaciones Monte Carlo en Minitab Statistical Software
Realizar simulaciones Monte Realizar simulaciones Monte Carlo en Minitab Statistical Software es muy fácil. Este artículo explica cómo usar Minitab para simulaciones Monte Carlo utilizando una fórmula de ingeniería conocida y una ecuación DOE. Paul Sheehy y Eston Martz, abril de 2012
- Minitab Statistical Software
- General
- Pronósticos meteorológicos: ¿Simplemente cuán confiables son?
Considerando todos los factores que intervienen, el clima es un proceso indiscutiblemente complejo y, por tal motivo, puede exhibir una variación considerable. Sin embargo, si realizará planes importantes basándose en el clima y desea minimizar la variación, los datos recogidos sugieren que lo más recomendable es confiar en el pronóstico del día siguiente. Michelle Paret y Eston Martz, Septiembre de 2011 -
- Ejecución de una simulación de Monte Carlo
Este artículo explica cómo utilizar Minitab Statistical Software para ejecutar una Simulación de Monte Carlo, un método utilizado comúnmente en Design For Six Sigma (DFSS). Bruno Scibilia, Minitab News, Noviembre de 2009. -
- Lanzamiento de dados y cumpleaños: Comprensión del Teorema central del límite
Uno de los conceptos de Estadística que es importante comprender es el teorema central del límite. En este artículo se explica el teorema central del límite y cómo demostrarlo utilizando ejemplos comunes, incluyendo el lanzamiento de los dados y los cumpleaños de los jugadores de béisbol de Grandes Ligas. Michelle Paret y Eston Martz, Minitab News, Agosto de 2009. -
- Estadísticas de Endulzamiento: Qué puede enseñarnos M&M’s
No todos disfrutan el aprendizaje de las estadísticas. Sin embargo, incluir a M&M’s en la lección es una manera de hacerlas más atractivas. Este artículo revela cómo M&M’s puede ofrecer a los estudiantes experiencia práctica en estadísticas y con el Minitab Statistical Software. Michelle Paret y Eston Martz, Minitab News, Agosto de 2008. -
- Figura A: Minitab equilibra la balanza de la justicia
Lea este entretenido relato sobre un cliente que utilizó nuestro software de herramientas estadísticas para ganar su juicio y ahorrarse $5,000 cuando la persona a la que le vendió su casa lo demandó por daños después del cierre de la negociación. Tony Coray, Minitab News, Junio de 2002 -
- Cómo hacer de la estadística un amigo
Entérese de cómo las personas que consideran las estadísticas como intimidantes pueden crear las habilidades y la confianza que necesitan para analizar los datos de mejora de la calidad con la herramienta e-learning de Minitab. Michelle Paret y Eston Martz, Quality Magazine, Marzo de 2009. -
Estadísticas básicas
- Gráficas de probabilidad normal y pruebas de normalidad
Las gráficas de probabilidad normal a menudo se utilizan como un medio informal de evaluar la no normalidad de un conjunto de datos. Un problema que enfrentan las personas que no tienen experiencia con las gráficas de probabilidad es que la práctica es necesaria para aprender a juzgarlas con un nivel de confianza. El uso de una medida objetiva de la rectitud de una gráfica de probabilidad sería útil, especialmente para los estudiantes que comienzan su formación estadística. -
- Algunos conceptos equivocados sobre la distribución normal
Este artículo analiza tres conceptos equivocados sobre el uso de la distribución normal en teoría y práctica. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Mayo de 2003 -
- Por qué no "aceptamos" la hipótesis nula
Este artículo analiza un error frecuente cuando se utilizan pruebas de hipótesis. Keith M. Bower y James A. Colton, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Julio de 2003 -
- Algunos conceptos equivocados sobre los intervalos de confianza
Este artículo analiza tres conceptos equivocados sobre el uso de intervalos de confianza. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Julio de 2003 -
- Prueba t de una muestra utilizando Minitab
Considera los supuestos y la interpretación de los resultados utilizando el procedimiento t de una muestra. Se utiliza un estudio de caso para mostrar la relación entre el valor P y los intervalos de confianza. Keith M. Bower, KeepingTAB #33, Octubre de 2000 -
- La prueba t de dos muestras y la prueba de aleatorización
En este artículo, el autor investiga situaciones en las cuales la prueba t de dos muestras puede ser considerada como robusta ante determinados supuestos, incluyendo normalidad. Ilustra el procedimiento de prueba de aleatorización utilizando un ejemplo hipotético. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Junio de 2003 -
- La prueba t pareada utilizando Minitab
Se refiere al procedimiento de prueba t pareada, que se utiliza cuando existe alguna dependencia entre dos poblaciones. Para ilustrar esto, se realiza un experimento que involucra mediciones de desgaste de neumáticos utilizando dos métodos diferentes (de ahí que cada neumático del estudio cumple con ambos métodos de medición.) Los supuestos, resultados y conclusiones que se derivan de este estudio se ilustran mediante la salida de Minitab. Keith M. Bower, Scientific Computing & Instrumentation, Febrero 2001 -
- Determinación del tamaño de muestra para la prueba de una proporción
Entérese de cómo utilizar la funcionalidad Potencia y tamaño de la muestra de Minitab para la prueba de una proporción. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (ISSSP Newsletter), Febrero de 2002 -
- Cuándo utilizar la prueba exacta de Fisher
Este artículo explora la relación entre la prueba chi-cuadrada de Karl Pearson y la prueba exacta de R.A. Fisher. Se analiza una situación en la cual la prueba chi-cuadrada pudiera no ser apropiada. Keith M. Bower, ASQ Six Sigma Forum Magazine, Agosto de 2003, Vol. 2, No. 4 -
- Herramientas de Potencia y tamaño de la muestra de Minitab
Las herramientas de Potencia y tamaño de la muestra de Minitab Statistical Software pueden indicarle la cantidad de datos que necesita para estar seguro de sus resultados. Eston Martz y Michelle Paret, Minitab News, Enero de 2011.
- Minitab Statistical Software
- Estadística básica
- Analizar datos de encuestas con Minitab: Distribuciones de frecuencia, tabulación cruzada y pruebas de hipótesis
Este artículo destaca varias herramientas básicas de Minitab Statistical Software que lo ayudarán a interpretar con precisión los datos de su encuesta. Eston Martz y Michelle Paret, Minitab News, Febrero de 2011 -
- Profundice más en datos de encuestas con Minitab: Pruebas t de 2 muestras, Pruebas de proporción, ANOVA y Regresión
Este artículo pone de relieve las técnicas más sofisticadas, como las pruebas t de 2 muestras, las pruebas de proporciones, ANOVA y regresión, para profundizar en datos de encuestas. Eston Martz y Michelle Paret, Minitab News, Marzo de 2011 -
Regresión & ANOVA
- Ventajas de la herramienta Regresión general de Minitab
La regresión no es nueva, pero al hacer fácil incluir variables continuas y categóricas, especificar términos de interacción y polinomiales, y transformar datos de respuesta con la transformación de Box-Cox, la herramienta Regresión general de Minitab 16 hace que los beneficios de esta poderosa técnica estadística sean más sencillos para todos. Michelle Paret y Eston Martz, Minitab News, septiembre de 2010.
- Minitab Statistical Software
- Regresión & ANOVA
- Algunos conceptos equivocados sobre R2
Este artículo investiga algunos conceptos equivocados que se utilizan con frecuencia e involucran el estadístico R2. Los conjuntos de datos de Minitab (archivos MTW) ilustran ejemplos de conceptos y soporte presentes en el artículo. James A. Colton y Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (ISSSP Newsletter), Agosto de 2002 -
- Sobre el uso de variables indicadoras en análisis de regresión
Se refiere al uso de variables indicadoras en análisis de regresión lineal simple y múltiple. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense (ISSSP Newsletter), Noviembre de 2001 -
- Modelado e interpretación de interacciones en regresión múltiple
Se describe un método para construir interacciones en modelos de regresión múltiple, que produce variables de interacciones que no se correlacionan con sus variables de componentes y con las variables de interacciones de orden inferior. El método es, en esencia, una ortogonalización parcial de Gram-Schmidt que utiliza procedimientos de regresión estándar, no requiriendo programación especial ni el uso de programas para propósitos especiales antes de continuar con el análisis. -
- Análisis de varianza (ANOVA) utilizando Minitab
Ofrece directrices para realizar ANOVA y presenta un ejemplo detallado de un análisis utilizando Minitab. Keith M. Bower, Scientific Computing & Instrumentation, February 2000 -
DOE
- Evitar sesgo del cuadrado medio del error en experimentos diseñados
Este artículo analiza las causas y consecuencias del sesgo en el término cuadrado medio del error (MSE) y ofrece sugerencias para detectar y corregir el sesgo del MSE. James A. Colton, Scientific Computing & Instrumentation, April 2004 -
- Una ruta modificada de ascenso más marcado para experimentos de parcela dividida
Este artículo investiga la ruta de ascenso más marcado utilizada en diseños de superficie de respuesta dentro de una estructura de parcela divida. Presenta tres métodos para calcular las coordenadas a lo largo de la ruta. Scott M. Kowalski, Connie M. Borror y Douglas C. Montgomery, Journal of Quality Technology, Enero de 2005, Vol. 37, No. 1 -
- Cómo analizar un experimento de parcela dividida
Este artículo describe cómo preparar y analizar un experimento de parcela dividida utilizando un ejemplo de la vida real. Igualmente analiza cómo los dos estimados diferentes de error experimental requeridos en diseños de parcela dividida se calculan y utilizan para determinar los factores significativos. Kevin J. Potcner y Scott M. Kowalski, Quality Progress, Diciembre de 2004 -
- Cómo reconocer un experimento de parcela dividida
Este artículo describe experimentos de parcela dividida, utilizados comúnmente con factores difíciles de cambiar, en comparación con experimentos completamente aleatorizados. Se presentan tres ejemplos de la vida real que describen cuándo y cómo se pueden utilizar los experimentos de parcela dividida. El artículo también muestra cómo el análisis de diseños de parcela dividida difiere de los diseños completamente aleatorizados. Scott M. Kowalski y Kevin J. Potcner, Quality Progress, Noviembre de 2003 -
Gráficas de control
- La gráfica T en Minitab Statistical Software
Este artículo proporciona antecedentes, casos de uso e información técnica sobre la implementación de la gráfica T en Minitab 16 Statistical Software. Dr. Terry Ziemer, SIXSIGMA Intelligence, Diciembre 2011 -
- La gráfica G en Minitab Statistical Software
Este artículo proporciona antecedentes, casos de uso e información técnica sobre la implementación de la gráfica G desarrollada por James Benneyan en Minitab 16 Statistical Software. Dr. Terry Ziemer, SIXSIGMA Intelligence, Noviembre de 2011 -
- En las gráficas: Una conversación con David Laney
David Laney aplicó las enseñanzas de Fisher, Deming, Wheeler, entre otros, y terminó por cambiar la manera como pensamos respecto a las gráficas P y U. Durante la integración de estas nuevas características en Minitab, conversamos con Laney sobre su inspiración y las gráficas P’ y U’ que llevan su nombre. Greg Fox e Eston Martz, Octubre de 2011
- Minitab Statistical Software
- Gráficas de control
- Estar bajo control
Lea este estudio de caso para que note cómo la construcción incorrecta de los subgrupos afectó las gráficas de control del fabricante y, por consiguiente, la evaluación de su proceso. Michelle Paret y Paul Sheehy, Quality Canada, Junio de 2009 -
- Uso de gráficas de CUSUM para cambios pequeños
En este artículo, el autor investiga el uso de la gráfica de suma acumulada (CUSUM), la cual es una herramienta útil para detectar cambios pequeños en un proceso. Este artículo utiliza un macro de Minitab, el cual se puede descargar desde el Catálogo de macros. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, Mayo de 2001 -
- Uso de gráficas de promedios móviles con ponderación exponencial (EWMA)
Investiga la gráfica de control de promedios móviles con ponderación exponencial (EWMA). Luego de analizar cierta teoría que respalda la gráfica de EWMA, el autor ofrece un ejemplo del uso de este procedimiento estadístico para detectar un cambio pequeño en el proceso. Keith M. Bower, Asia Pacific Process Engineer, Octubre de 2000 -
Herramientas de calidad
- Estudios R&R del sistema de medición expandidos en Minitab
Los estudios R&R del sistema de medición pueden indicarle si su sistema de medición está produciendo datos en los que puede confiar, pero los requisitos de datos rígidos y otras limitaciones pueden dificultar la realización de los estudios R&R del sistema de medición, y éstos pudieran no reflejar todos los factores importantes. La herramienta Estudio R&R del sistema de medición expandido de Minitab 16 Statistical Software hace que estos obstáculos pertenezcan al pasado. Patrick North, noviembre de 2010
- Minitab Statistical Software
- Herramientas de calidad
- Determinación de la adecuación de su sistema de medición
Para mejorar un proceso, necesita datos confiables. ¿Ofrece su sistema de medición datos de los cuales puede depender? Averígüelo con el estudio R&R del sistema de medición y la gráfica de corridas del sistema de medición de Minitab. Michelle Paret, Quality Magazine, Marzo de 2008 -
- La identificación de la distribución de datos es clave para el análisis
El conocimiento de la distribución de los datos es esencial para elegir el método estadístico correcto. Entérese de cómo la identificación de la distribución individual de Minitab puede ayudarle a determinar rápidamente la distribución de sus datos para que pueda realizar esta crítica elección. Asia Pacific Engineer, Diciembre de 2007 -
- Modelado de datos no normales utilizando software de herramientas estadísticas
Utilizando un proveedor de tantalio como ejemplo, este artículo analiza cómo demostrar la estabilidad y capacidad de procesos para características de calidad que no siguen la distribución normal. Louis Johnson, R&D Magazine, August 2007, Vol. 49, No. 8 -
- Mejoras innovadoras para su proceso de inspección
Este artículo presenta “El método de seis pasos para mejorar la inspección” – un proceso para incrementar la precisión de decisiones pasa/no pasa hechas cuando se evalúa visualmente partes manufacturadas para detectar defectos. El proceso se ilustra mediante un estudio de caso de Hitchiner Manufacturing Company, Inc., un fabricante de partes de metal de precisión que implementó satisfactoriamente este método. Louis Johnson, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Mayo de 2007 -
- MSA no tradicional con datos continuos
Este artículo se refiere a la relación entre los análisis de sistemas de medición (manufactura) estándar y los que se observan en los procesos de calidad de servicios/transacciones. Keith M. Bower, Six Sigma Forum - American Society for Quality, Diciembre de 2003 -
- Análisis del sistema de medición y pruebas destructivas
Este artículo explora el uso de un diseño anidado en el análisis de un sistema de medición con pruebas destructivas. Incluye una discusión de supuestos del modelo y examina los resultados de un ejemplo práctico. Douglas Gorman and Keith M. Bower, ASQ Six Sigma Forum Magazine, Agosto de 2002, Vol. 1, No. 4 -
- Análisis del sistema de medición con datos de atributos
Se refiere a dos estadísticas que se utilizan en el estudio de un sistema de medición que involucra respuestas de atributos, utilizando la versión 13.31 de Minitab. Se destaca la importante diferencia entre los coeficientes de concordancia de Kappa y Kendall. Keith M. Bower, KeepingTAB #35 (Minitab Newsletter), Febrero de 2002 -
- Evaluación de utilidad de datos utilizando R&R del sistema de medición
Se refiere a la repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición (R&R del sistema de medición) utilizando la funcionalidad en la versión 13.3 de Minitab. Luego de analizar alguna teoría que respalda la salida de ANOVA, se analizan los resultados asociados de un ejemplo y se sacan las conclusiones desde una perspectiva práctica, refiriendo varias directrices de toda la industria. Keith M. Bower and Michelle E. Touchton, Asia Pacific Process Engineer, Abril de 2001 -
- Análisis de capacidad utilizando Minitab: Parte 1
Artículo de dos partes: Esta parte se refiere a los supuestos y la interpretación de análisis de capacidad, incluyendo Cp, Cpk, así como también valores "Sigma". En este artículo, el supuesto de Normalidad es válido para el ejemplo en discusión. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, Enero de 2001 -
- Análisis de capacidad utilizando Minitab: Parte 2
Artículo de dos partes: Esta parte se refiere al análisis de capacidad cuando se aborda un proceso que pudiera no ser modelado adecuadamente mediante una distribución normal. Analiza las transformaciones de datos utilizando la técnica de Box-Cox, así como también el ajuste de una distribución de Weibull. El artículo también incluye una metodología para elegir entre las dos técnicas en práctica, basándose en gráficas de probabilidades y la estadística de Anderson-Darling. Keith M. Bower, EXTRAOrdinary Sense, Marzo de 2001 -
- Reducir costos de inspección con muestreo de aceptación
Entérese de cómo los planes de muestreo de Minitab pueden hacer que sus inspecciones de calidad sean más eficientes, ayudando a determinar el número correcto de unidades que se inspeccionarán. Janet Gess y Michelle Paret, Asia-Pacific Engineer, Diciembre de 2008 -
Administración de proyectos Six Sigma
- La estadística y los belts: ¿Cuál es la cantidad adecuada? ¿Cuál es la profundidad adecuada?
Este artículo de Paul Sheehy, especialista en capacitación técnica de Minitab. Inc., aborda las diferencias en la forma de enseñar a los Green Belts y Black Belts Six Sigma en diferentes organizaciones, e identifica siete maneras en las que el software de herramientas estadísticas puede apoyar a los profesionales de la calidad. Paul Sheehy, Noviembre de 2011 -
- Las tres claves para alcanzar el éxito en Six Sigma
Una encuesta realizada a más de 200 profesionales de Six Sigma reveló tres principios clave para el éxito de un proyecto. Entérese de cuáles son y cómo Quality Companion by Minitab puede ayudarle a abordarlos. Lou Johnson y Cate Twohill, Industryweek.com, 28 de abril de 2008. -
