KPIs del muestreo del trabajo para cuadros de mando
Cómo presentar proporciones, cobertura e incertidumbre en un cuadro de mando sin convertirlas en medidas directas de productividad.
WORKSAMP · RECURSOS PRÁCTICOS
Fundamentos estadísticos
Tamaño de muestra, precisión, intervalos de confianza y límites de la inferencia.
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Fundamentos estadísticos
Tamaño de muestra, precisión, intervalos de confianza y límites de la inferencia.
Explorar guíasDiseño del estudio
Plan de observaciones, categorías, rutas y calidad de los registros.
Explorar guíasAnálisis de resultados
Proporciones, tiempos, capacidad y decisiones de mejora con datos.
Explorar guíasAplicaciones por sector
Ejemplos y límites del muestreo en producción, mantenimiento y servicios.
Explorar guíasGestión industrial
Herramientas, organización y contexto para llevar el estudio a la práctica.
Explorar guíasArtículos y ejemplos prácticos
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Frecuencia de observación: cuántas rondas necesitas
Cómo distribuir observaciones entre jornadas y rondas sin confundir el total de registros con observaciones independientes.
Precisión Absoluta vs. Precisión Relativa: ¿Cuál elegir?
Cómo diferenciar puntos porcentuales y error relativo al definir la precisión de una proporción observada.
Muestreo Estratificado
Cómo estimar proporciones en un muestreo estratificado con pesos adecuados y una incertidumbre coherente con el diseño.
El tamaño de muestra y el Teorema del Límite Central
Qué explica el teorema central del límite y por qué una muestra grande no corrige sesgo ni garantiza independencia.
Interpretación de Intervalos de Confianza para gerentes
Cómo interpretar un intervalo de confianza y comunicar su incertidumbre sin atribuir probabilidades al parámetro ya fijado.
El estudio piloto: Refinando la muestra
Cómo usar un piloto para probar categorías, cobertura y viabilidad del estudio sin atribuirle garantías estadísticas automáticas.
Gráficos de Control P (P-Charts) para validar estudios
Cómo utilizar un gráfico p con subgrupos definidos, denominadores comparables y límites de control adecuados.
Aleatoriedad: La clave de la validez estadística
Cómo seleccionar instantes de observación y por qué aleatoriedad, independencia y ausencia de sesgo son conceptos distintos.
El Error Estándar (σp) y la precisión de los datos
Cómo calcular el error estándar de una proporción y reconocer cuándo la dependencia o el diseño cambian su interpretación.
Nivel de Confianza: ¿95% o 99%?
Cómo elegir entre confianza del 95 % y del 99 % considerando precisión, coste y supuestos del diseño muestral.
Cálculo del tamaño de muestra (N): La fórmula esencial
Cómo planificar observaciones a partir de confianza, precisión absoluta y proporción prevista, con redondeo y límites del modelo.
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