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
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Los datos continuos son mediciones que potencialmente pueden tomar cualquier valor numérico dentro de un rango de valores a lo largo de una escala continua, incluyendo valores fraccionados o decimales. Ejemplos comunes incluyen mediciones tales como longitud, peso y temperatura.
Generalmente, las mediciones corresponden a las características CTQ (crítico para la calidad) del proyecto, que son las mediciones del producto o proceso que tienen estándares que se deben cumplir.
- Los datos se deben recolectar en subgrupos, de ser posible
- Puede recolectar datos como observaciones individuales o en subgrupos. Las observaciones de cada subgrupo se deben recolectar bajo las mismas entradas y condiciones, como por ejemplo personal, entorno o equipos.
- El proceso debe ser estable y estar bajo control
- Si el proceso actual no es estable, entonces los índices de capacidad no se pueden utilizar con confianza para evaluar la capacidad futura y actual del proceso.
- Recolectar suficientes datos para caracterizar el proceso
- Si el proceso es estable y usted ha recolectado suficientes datos, la desviación estándar acumulada del proceso se estabilizará en los gráficas. Si las líneas de las gráficas continúan oscilando, o usted no ha recolectado suficientes datos o la variación del proceso es inestable.
- Los datos deben seguir una distribución normal
- Las estimaciones de probabilidad de un defecto (como por ejemplo DPMO) no serán exactos si los datos no son normales. En la mayoría de los casos, estas estimaciones tienden a ser menores que los valores reales. Entonces, revise la gráfica normal y los dos histogramas para determinar si los datos son por lo menos razonablemente normales antes de utilizar estimaciones tales como DPMO.
