Consideraciones acerca de los datos para Gráfica I-MR-R/S

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos deben ser continuos

Si sus datos son conteos de defectuosos o de defectos, utilice una gráfica de control de atributos, tal como Gráfica P o Gráfica U.

Los datos deben estar en orden cronológico

Puesto que las gráficas de control detectan los cambios en el tiempo, el orden de los datos es importante. Usted debe ingresar los datos en el orden en que se recolectaron, con los datos más viejos en la parte superior de la hoja de trabajo.

Los datos se deben recolectar en intervalos de tiempo adecuados

Recolecte los datos a intervalos de tiempo con igual separación, como por ejemplo a cada hora, en cada turno o cada día. Seleccione un intervalo de tiempo que sea suficientemente corto para que usted pueda identificar cambios en el proceso poco después que ocurra el cambio.

Los datos están en subgrupos que tienen una fuente consistente de variación interna

Es importante asegurarse de que las mediciones se tomen en el mismo conjunto de ubicaciones para cada subgrupo, de modo que la variación interna sea consistente.

Los datos deben incluir por lo menos 100 observaciones totales en todos los subgrupos

Si usted tiene menos del número recomendado de observaciones, entonces aún puede utilizar la gráfica de control, pero los resultados son preliminares porque los límites de control podrían no ser precisos. Si utiliza la gráfica habitualmente, vuelva a estimar la desviación estándar y los límites de control después de recolectar el número recomendado de observaciones.

Los datos no necesitan estar distribuidos normalmente

Aunque la mayoría de las gráficas de control para datos de variables están basadas formalmente en el supuesto de normalidad, todavía puede obtener buenos resultados con datos no normales si recoge los datos en subgrupos. El tamaño de subgrupo requerido depende de qué tan no normales sean los datos.

Las observaciones dentro de cada subgrupo no deben estar correlacionadas entre sí

Si los puntos de datos consecutivos dentro de cada subgrupo están correlacionados, los límites de control serán demasiado estrechos y la gráfica de control podría mostrar incorrectamente algunos puntos bajo control como si estuvieran fuera de control.