ISO 9000 Y Toma De Decisiones Basada En Datos

ISO 9000 y toma de decisiones basada en datos
Gilberto Quesada Madriz
 Administración
 25.09.2005
 7 minutos de lectura
análisis empresarial calidad y gestión de la calidadnormas ISOtoma de decisiones
El título del principio No 7 de la versión del 2000 de ISO 9000, suena bastante sugestivo, aunque nosotros preferimos su enunciado que dice “Toma de decisiones basadas en al análisis de datos” y¿esto porqué?.
Nuestra experiencia nos ha ratificado permanentemente que la mayoría de las decisiones se toman basados en datos que no son correctamente analizados, lo que fácilmente puede comprobar al revisar los indicadores con que cuenta su empresa:
Promedio de ventas mensual
Salario promedio
Promedio de ventas por empleados
Un ejemplo de no entender el promedio es el llamar la atención a unagente de ventas por estar bajo el promedio, en todo grupo de datos es normal una cierta de cantidad de ellos arriba del promedio y otros debajo de éste. Otro ejemplo escuchado, “no estamos tan mal por lo menos el 50% están sobre el promedio”.
Esto nos recuerda la historia aquella del hombre que ahogó en un río con una profundidad promedio de un metro.
Que otros datos hay además de un promedio: hay unrango, una variación, una moda, una mediana, una varianza etc, valores que en muchos casos son más significativos que el promedio.
Al realizar una encuesta sobre el nivel de satisfacción de empleados: de muy insatisfecho (1) a muy satisfecho (5), se calculó el promedio y se consideró un nivel de satisfacción para x pregunta de 2. Con esos mismos datos se determinó un índice de satisfacción del 22%al tomar la cantidad de respuestas de los valores superiores (de 4 y 5) y dividir por el total de respuestas. Esto permitió contar con un mejor indicador, comparable a otras variables. Al calcular la desviación estándar se encontró que era de 1,17 con un Coeficiente de Variación del 50% (DS/Promedio), lo cual indicaba poca uniformidad en las respuestas. Se cambió radicalmente la percepción decuando se midió el “nivel de satisfacción” a cuando se estableció un “índice de satisfacción”. (El primero mide que tan satisfechos están los clientes y el segundo cuántos clientes están satisfechos).
Cuando tan solo se utiliza el promedio, se podría caer en el error de decir que la respuesta a dos preguntas es similar por tener un mismo promedio, lo cual no siempre es cierto. Es igual cuandocalculamos el peso promedio, la altura promedio, la temperatura promedio, el salario promedio, la producción promedio, el promedio de rechazo.
Aceptación de los datos:
Al hacer análisis más rigurosos de los datos, como por ejemplo una correlación entre las diferentes preguntas o variables bajo estudio, se aceptan solo aquellos resultados que coinciden con el paradigma o con lo obvio. (Nivel desatisfacción del empleado versus su nivel de salario), pero cuando el índice de correlación no coincide con sus paradigmas, se rechaza por inválido, sin mayor análisis de porqué tal valor.
Si bien es cierto un índice de correlación dice que existe una relación entre dos variables o preguntas, no necesariamente una es causa de la otra como se podría mal interpretar, pero si es conveniente analizar el porquéde tal relación. Cuando se eleva el índice de correlación al cuadrado, se puede obtener el coeficiente de determinación el cual indica la probabilidad de que a una determinada respuesta en una pregunta, pueda darse una respuesta similar o inversa en otra pregunta.
Ejemplo para la pregunta 1, de una encuesta se tuvieron las siguientes relaciones:
Pregunta
Correlación
Coef. Determ.
4
.78
61%
6
.224%
14
-.84
70%
La pregunta 4 tiene una relación directa con la pregunta 1, la probabilidad de que cuando respondan con un valor alto (por ejemplo 5) en la pregunta 1, se responda con un valor alto en la pregunta 4, es del 61%. La pregunta 6 no tiene relación con la pregunta 1. La pregunta 14 tiene una alta relación pero en sentido inverso con la pregunta 1. La probabilidad de que cuando...