TIPS PARA EVITAR CHISMES NEGATIVOS

1-Quédate firme en lo que no te interesa. Cuando alguien comience a decirte las últimas noticias, contéstale en buenos términos que no participas de los chismes.

2-Resiste escuchar el chisme. Si otros están hablando cerca de ti y no puedes dejar de oírlos, levántate y aléjate.

3-Mantén tu opinión para ti. Alguien te la puede preguntar, sólo para repetir lo que has dicho a alguien más. Por desgracia, quizás no se repita con exactitud. Lo mejor es mantener tu opinión para ti con el fin de evitar quedar atrapado en la trampa de los chismes.

4-Hazle saber a los demás desde un principio cómo te sientes con respecto a los chismes. Haciendo esto podrás parar los chismes antes de que comiencen.



5-Haz oídos sordos si oyes a alguien hablar acerca de ti. Deja en claro que tú tienes mejores cosas que hacer que preocuparte por chismes. Si muestras que no te molesta, la persona que inició el chisme va a perder su impulso. El chisme por lo general muere rápidamente cuando no hay nadie para escuchar y aportar. Es por eso que es importante romper la cadena.

Las 7 Herramientas de Calidad

1- Hoja De Control: Es una recogida de datos o de registro, que sirve para reunir y clasificar las informaciones según determinadas categorías, mediante la anotación y registro de sus frecuencias bajo la forma de datos.

Pasos a Seguir:
1. Identificar el elemento de seguimiento.
2. Definir el alcance de los datos a recoger.
3. Fijar la periodicidad de los datos a recolectar
.4. Diseñar un formato, de acuerdo a la cantidad de información a recoger, dejando espacios para totalizar los datos, que permita conocer la fecha de inicio y termino, las probables interrupciones, y las personas designadas a recoger la información

Objetivo: Es tener claros los conceptos y que reflejen veracidad, lo principal es hacer fácil la recopilación de datos y realizarlo de forma que puedan ser usadas fácilmente y analizarlos de forma automática.

2- Histograma: Es la presentación de una serie de datos clasificados y ordenados en forma de grafica de barras.

Pasos a seguir:
1. Reunir datos para reunir por lo menos 50 puntos de referencia.2. Calcular la variación de los puntos de referencia, restando el dato mínimo valor del dato de máximo valor.
3. Calcular el número de barras que se usaran en el histograma.
4. Determinar el ancho de cada barra, dividiendo la variación entre el número de barras a dibujar.
5. Calcule el intervalo o sea la localización sobre el eje X de las 2 líneas verticales que servirán de frontera para cada barrera.
6. Construya una tabla de frecuencias que organice los puntos de referencia desde el más bajo hasta el más bajo hasta el más alto de acuerdo con las fronteras establecidas por cada barra.


Objetivo: Es obtener una comunicación clara y efectiva de la variabilidad del sistema, mostrando los cambios de los resultados, identificando anormalidades y comparando la variabilidad de los limites especificados.

3-Diagrama de Pareto :Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los generan. Nombrado así por su inventor, que realizo un estudio donde descubrió que la minoría tenía la mayor parte de la riqueza y la mayoría de la población tenia la minoría de la riqueza, aplicando la regala de lo que hoy se conoce 80/20.

Objetivo: Determinar el 80% de mis problemas, con el 20% de mis causas o a la inversa para su Eliminación.

Pasos a Seguir:

1. Decidir qué problema se va analizar.

2. Diseñar una tabla para conteo o verificación de datos, en el que se registren los totales

.3. Recoger los datos y efectuar el cálculo de totales.

4. Elaborar una tabla de datos para el diagrama de Pareto con la lista de ítems, los totales individuales, los acumulados, la composición porcentual y los porcentajes acumulados.

5. Jerarquizar los ítems por orden de cantidad llenando la tabla respectiva.

6. Dibujar 2 ejes verticales y un eje horizontal.

7. Construya un grafico de barras en base a las cantidades y porcentajes de cada ítem.

8. Dibuje la curva acumulada. Para la cual se marcan los valores acumulados en la parte superior, a lado de los intervalos de cada ítem y finalmente una los puntos con la línea continua.

9. Escribir cualquier información necesaria sobre el diagrama.

4-Diagrama de Causa y Efecto: Mundialmente conocido como diagrama de Ishikawa o de pescado por representar el esqueleto de un pescado; Una herramienta muy útil en área de Calidad inventado en el Japón después de la 2da guerra mundial para el levantamiento de sus industrias.

Pasos a Seguir:
1. Elaborar un diagrama en donde cada espina representan las causas y la cabeza es el efecto/ o el problema principal.
2. Para el diagnostico de las causas, nos basaremos en otra herramienta de calidad las 5 M’s para su determinación cada espina representara cada  Mano de Obra. Métodos. Maquinas. Materiales. Medio Ambiente.
3. Llenar cada uno con la posible causa de cada uno por medio de una lluvia de ideas del miembro involucrados.

Objetivo: Para dar un análisis rápido y dar soluciones a cada uno, y ser complementado con el del diagrama de Pareto.


5-La Estratificación: Es la Clasificación de la información recopilada sobre una característica de calidad.

Pasos a Seguir:
1. Recopilar Datos
.2. Hacer las muestras correctas.
3. Clasificar la información siguiendo los criterios efectivos para su estratificación: Tipo de defecto. Causa y Efecto. Localización del defecto. Material, Producto, Fecha de Producción, Grupo de Trabajo, Operador, Individual, Proveedor, Lote, Etc.
4. Analizar los datos representados
.5. Extraer la información de cada estrato analizado.

Objetivos:Determinar por orden de importancia, para mejorar algún termino de Calidad.


6-Diagrama de Dispersión: Es el estudio de 2 Variables, a esto se le llama diagrama de dispersión. Para comprender la relación entre estas. Y estudiar la variación de un proceso y determinar a qué obedece a esta v variación utilizando una grafica. La línea central representa el producto del proceso y ambos lados de la media proveen señales estadísticas, indicando la separación entre la variación común y la variación especial.

Pasos a Seguir:
1. -  Identificación de las
2.  -variables: Una característica de calidad y un factor que le afecte. características de calidad relacionadas o 2 factores relacionados con una sola característica de calidad.
3.   - Para comprender la relación entre estas hay que hacer un diagrama de dispersión, con un cuadro de datos con porcentajes.
4. -Graficar, para ver la relación entre ambas
Objetivo: Reconocer si hay una relación entre ambas variantes para saber si están ligadas entre si, y atacar el problema.


7. Grafica de Control: Es para conocer si un proceso está bajo control, dando información del estado del proceso y si es estable. Con una premisa simple, si la campana es abierta, no está controlado, si la campana es cerrada el proceso se encuentra controlado.

Pasos a Seguir:
1. Definir tamaño, frecuencia y No. De Muestras.
2. Tomar muestras, calcular Recopilación de media y recorrido. Información
.3. Calcular límites de control.
4. Trazar grafico de medias y Trazar grafico. Recorrido.
5. Analizar media y recorrido. Interpretación del grafico


Objetivo: Saber si el Proceso se encuentra Controlado con relación al tiempo y proceso.


-La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos o Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas.-

Coeficiente de Determinación

Una vez ajustada la recta de regresión a la nube de observaciones es importante disponer de una medida que mida la bondad del ajuste realizado y que permita decidir si el ajuste lineal es suficiente o se deben buscar modelos alternativos. Como medida de bondad del ajuste se utiliza el coeficiente de determinación, definido como sigue El coeficiente de determinación mide la proporción de variabilidad total de la variable dependiente respecto a su media que es explicada por el modelo de regresión. Es usual expresar esta medida en tanto por ciento, multiplicándola por cien.

Dadas dos variables aleatorias cualesquiera X e Y , una medida de la relación lineal que hay entre ambas variables es el coeficiente de correlación definido por

Coeficiente de Spearman

Esta prueba estadística permite medir la correlación o asociación de dos variables y es aplicable cuando las mediciones se realizan en una escala ordinal, aprovechando la clasificación por rangos. El coeficiente de correlación de Spearman se rige por las reglas de la correlación simple de Pearson, y las mediciones de este índice corresponden de + 1 a - 1, pasando por el cero, donde este último significa no correlación entre las variables estudiadas, mientras que los dos primeros denotan la correlación máxima. La ecuación utilizada en este procedimiento, cuando en el ordenamiento de los rangos de las observaciones no hay datos empatados o ligados, es la siguiente:

Donde: rs = coeficiente de correlación de Spearman. d2 = diferencias existentes entre los rangos de las dos variables, elevadas al cuadrado. N = tamaño de la muestra expresada en parejas de rangos de las variables. S = sumatoria.

Coeficiente de R de Pearson

El índice numérico más común usado para medir una correlación es el “coeficiente de Pearson”. El coeficiente de Pearson (también llamado coeficiente de correlación del producto-momento), se representa con el símbolo ‘r’ y proporciona una medida numérica de la correlación entre dos variables. El coeficiente de Pearson no entrega respuestas a tres de estas cuatro preguntas: (1) sobre la pregunta uno, nos indica si dos variables parecen estar correlacionadas o no; (2) con respecto a la pregunta dos, el coeficiente de Pearson indica la fuerza de la aparente relación; y (3) el coeficiente, por último, nos indica si la aparente relación es positiva o negativa. Como ya sabemos, el análisis de correlación no puede responder a la última pregunta.

El coeficiente de correlación de Pearson (r) se mide en una escala de 0 a 1, tanto en dirección positiva como negativa. Un valor de “0” indica que no hay relación lineal entre las variables. Un valor de “1” o “–1” indica, respectivamente, una correlación positiva perfecta o negativa perfecta entre dos variables. Normalmente, el valor de se ubicará en alguna parte entre 0 y 1 o entre 0 y –1.