TARGETA

CUADRO No. 1 PAG. 1
ENTRENAMIENTO GREEN BELT 2000
“Mediante un ensayo logramos una cultura de aprendizaje y apertura, misma que definió el camino en el que nos conducimos ahora y permitió un mejoramiento en la calidad bajo la disciplina de la metodología Seis Sigma, la cual definirá la manera en que trabajemos”

CUADRO No. 1 PAG. 2.
PARTICIPANTES
* Instructores
-Son: Black Belts conexperiencia en proyectos
-No son : Estadísticos de profesión* o expertos en Minitab
* Estudiantes
-Son: Inteligentes, adultos profesionales con habilidades específicas de sus áreas
de experiencia.

-No son: Estadísticos de profesión* o expertos en Minitab

*Esta bien, algunos si son estadísticos!

CUADRO No. 1 PAG. 3

Visión del Entrenamiento en Six Sigma

Crear un equipo con energía,enfocado en mejorar la satisfacción del cliente a través de la diaria aplicación de Six Sigma y las habilidades de liderazgo de GE.

Solución de Problemas Diseño de Procesos

Enfoque hacia el Cliente

Administración de Procesos

Habilidades principales de liderazgo en GE

CUADRO No. 1 PAG. 4

Six Sigma – Conocimientos básicos

1.- Customer- Cliente

Cualquier persona que recibe unproducto, servicio o información de una operación o proceso. Este término es frecuentemente usado para describir a los clientes “externos” –aquellos que compran el producto o se
le click en el nombre de la variable.

Da click en Graphs. Boton para abrir Graphs: Dialog box, mostrado en la figura 2.
Fig. 2(pantalla de computadora)

Seleccione Graphical Summary y use el default 95% de nivel deconfidencia.
Click sobre OK.El Graphical Summary mostrado en la figura 3 será desplegado.

CUADRO No.1 PAG 17

¿Qué debo de ver en esta Pagina?

El resumen grafico mostrado en la fig 3 incluye un histograma con una curva de distribución sobrepuesta y un p-value para la prueba de normalidad Anderson –Darling, (desplegada en la esquina superior derecha)-

Como una regla general para laprueba de normalidad, cuando el p-value es menor o igual que 0.05 concluimos que la distribución de la muestra de datos es diferente que la Distribución Estándar Normal. Contrariamente cuando el p-value es mayor que 0.05, nosotros concluimos que no es estadísticamente diferente y que los datos pueden ser considerados normales.

En este ejemplo el p-value de 0.014 significa que los datos pueden serconsiderados. No normales porque hay solo el 1.4% de probabilidad de que la diferencia observada entre la distribución de la muestra y la distribución estándar normal pueda ser explicada por variación o error de muestra.

Para la prueba de normalidad, la hipótesis nula es que la distribución es normal, la hipótesis alternativa es que la distribución no es normal.

El p-value representa laprobabilidad de concluir que hay una diferencia estadística entre la distribución de muestra y la distribución estándar normal o de que no existe.

CUADRO No.2 PAG 17

METODO 2

Usando Graph > Probability plot

Este ejemplo ilustra como realizar una prueba de normalidad usando graph > probability plot. Los datos para el ejemplo mostrado puede ser encontrado en File>Open Project>data > 7BasicStats.mpj

Fig 4 (pantalla de computadora)
De el menú de opciones minitab selecciona Graph > Probability plot. El dialog box mostrado en la fig 4 será desplegada.

CUADRO No.1 PAG 18

+Variables: selecciona el factor para ser analizado. Con select text, o con un doble click a la variable seleccionada.
+Distribución. Usa la distribución normal ( el método default)
+Click sobre OK. La graficaoutput mostrada en la figura es desplegada.

Fig 5 (pantalla de computadora)


CUADRO No.2 PAG 18

METODO 3

El ejemplo debajo ilustra como realizar una prueba de normalidad. La muestra para el ejemplo mostrado puede ser encontrado en File>Open Project>data > 7Basic Stats.mpj

De el menú de opciones minitab, selecciona stat> basic statics> normality test. El dialog box mostrado en la...