#22 Histograma

1. Nombre del método

Histograma

2. Nombres alternativos

Diagrama de distribución de frecuencias

3. Breve descripción

Un histograma es un gráfico de barras que representa visualmente la distribución de datos continuos. Muestra la frecuencia con la que aparecen los valores dentro de intervalos predefinidos (clases o «bins»), lo que permite conocer la forma, la media y la dispersión del conjunto de datos.

4. Finalidad / Cuándo utilizarlo

Se utiliza para comprender la variabilidad del proceso. Ayuda a responder a preguntas como: ¿Es el proceso estable y predecible? ¿Es capaz de cumplir los requisitos del cliente (límites de las especificaciones)? ¿Hay algún patrón inusual en los datos? Es una de las siete herramientas básicas de calidad.

5. Procedimiento / Cómo aplicarla

1. Recopila datos: Obtén una cantidad suficiente de datos continuos del proceso (normalmente, al menos entre 50 y 100 valores). Ejemplo: medición del diámetro de los ejes fabricados, tiempo necesario para atender una solicitud.
2. Determina el número de clases (intervalos o franjas): establece en cuántas columnas vas a dividir los datos. Una regla habitual es utilizar la raíz cuadrada del número de puntos de datos (√n).
3. Calcula la amplitud de cada clase: halla el valor máximo y mínimo de los datos (rango) y divídelo entre el número de clases. Redondea el resultado a un valor práctico.
4. Elabora una tabla de frecuencias: cuenta cuántos puntos de datos se incluyen en cada intervalo.
5. Dibuja un histograma
: - En el eje horizontal (eje x), traza los intervalos (clases).
- En el eje vertical (eje y), traza la frecuencia (número de apariciones).
- Para cada intervalo, dibuja una columna cuya altura corresponda a su frecuencia. A diferencia de un gráfico de columnas habitual, las columnas se tocan entre sí.

6. Ejemplo práctico

El fabricante llena botellas de 500 ml de capacidad. Los límites especificados por el cliente son de 495 ml a 505 ml. Tras recopilar los datos sobre el volumen de 100 botellas, se elaboró un histograma. Análisis de la forma:
- Distribución normal (curva en forma de campana): el proceso está centrado en torno al valor medio de 501 ml y es estable.
- De dos picos (dos campanas): puede significar que los datos proceden de dos procesos diferentes (por ejemplo, dos líneas de llenado, dos turnos con ajustes distintos).
- Asimétrico (inclinado): el proceso tiende a producir valores más cercanos a uno de los límites.
- Isla (columna aislada): indica un suceso inusual o un error de medición.

7. Ventajas

- Visualización rápida de la variabilidad: muestra a simple vista cómo se comporta el proceso.
- Ofrece una visión general de la capacidad del proceso: al comparar el histograma con los límites de especificación, se puede evaluar rápidamente si el proceso es capaz de producir con la calidad requerida.
- Identificación de patrones: Detecta patrones inusuales (por ejemplo, una distribución de dos picos) que indican problemas ocultos en el proceso.
- Fácil de crear: se puede crear fácilmente en cualquier programa de hojas de cálculo habitual (por ejemplo, Excel).

8. Riesgos / Límites

- Dependencia del número de clases: La forma del histograma puede variar considerablemente en función del número y la amplitud de los intervalos seleccionados. Una elección incorrecta puede dar lugar a una interpretación errónea.
- Perspectiva estática: el histograma muestra los datos correspondientes a un periodo determinado, pero no refleja su evolución a lo largo del tiempo. Para ello se utilizan los diagramas de control o los gráficos de series.
- Necesidad de una cantidad suficiente de datos: para obtener un histograma fiable es necesario disponer de un número suficiente de puntos de datos. No se pueden extraer conclusiones válidas a partir de una muestra pequeña.

9. Consejos prácticos

- Histograma frente a gráfico de barras (Bar Chart): El histograma se utiliza para datos continuos (mediciones) y sus barras se tocan entre sí. El gráfico de barras se utiliza para datos discretos (categorías, p. ej., número de errores por tipo) y las barras están separadas.
- Añade los límites de especificación: Siempre que sea posible, traza también en el histograma los límites de especificación superior e inferior (USL/LSL). Esto mostrará de inmediato cuántos productos se encuentran fuera de tolerancia
.- Experimenta con el número de clases: prueba a cambiar el número de clases para ver si se revela algún otro patrón más significativo.