El ser humano en su evolución ha considerado necesario disponer de productos de alta calidad. Actualmente, el mercado nos exige productos de calidad y para ello la industria se ha ido actualizando en los métodos para la superación.
Para la obtención de productos de calidad se comienza a utilizar la estadística, que según definición de Murria R. Spiegel (1991) es:
La ciencia que estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en su análisis”
Y que nos aporta procedimientos sencillos, rápidos y económicos, a través de los cuales obtenemos resultados fiables que nos acercan a un mayor control de la calidad, convirtiéndose en la herramienta imprescindible y necesaria que debemos saber cuándo, cómo y por qué utilizarla.
Control estadístico y su importancia
La estadística es una rama de las matemáticas que utiliza ciertas herramientas para recolectar, organizar, presentar y analizar datos numéricos u observacionales.
Presenta números que describen una característica de una muestra, con lo cual se puede inferir la misma característica en un lote mayor de alimentos.
Funciones de la estadística
La estadística es de suma importancia por las siguientes razones:
- Sirve para la toma de la muestra. Por ejemplo, tomar muestras de materias primas, proceso, almacenamiento y producto final.
- Se emplea para analizar los resultados.
- Se usa para resolver diversos problemas; por ejemplo, los diagramas de causa – efecto ayudan a encontrar la causa de un problema determinado.
Importancia
Su utilidad es muy amplia y de eso depende la importancia de su uso, como se muestra a continuación:
- Les imparte validez a los resultados.
- Da significancia a los resultados, permitiendo emitir conclusiones que se generalizan a toda la población total.
- Permite aceptar o rechazar un lote determinado, a través de decisiones que son respaldadas por la estadística.
Dentro de la estadística nos encontramos la rama descriptiva que hace uso de distintos procesos gráficos y de la aritmética elemental, con el objetivo principal de describir de una manera detallada y apropiada las características del conjunto de datos recolectados.
Para poder comprender mejor el concepto de estadística descriptiva, hay que definir ciertos conceptos que se muestran a continuación:
Población
Se conoce por el total de sujetos o unidades de interés dentro del estudio. Otra definición sería:
Una población es un conjunto de elementos que presentan una característica común"
Cadenas (1974).
La población se compone de distintos elementos a los que llamamos individuos y cuya suma se suele representar con la letra N.
Muestra
Hace referencia a cualquier subconjunto de las unidades de análisis de la población en la cual se recolectarán los datos.
Otra definición para comprenderlo mejor es:
Se llama muestra a una parte de la población a estudiar, que sirve para representarla"
Murria R. Spiegel (1991).
Inspección por muestreo
La inspección por muestreo está basada en la teoría estadística. Sin embargo, con la inspección por muestreo generalmente es difícil garantizar un porcentaje de unidades defectuosas inferior al 1 % en un lote, y es especialmente difícil garantizar los que tengan porcentajes inferiores al 0,1 % o del orden de unidades partes por millón (ppm). Por esa razón, siempre hay un porcentaje de error de muestreo.
Errores de muestreo
Pensemos en un lote que consta de 1000 piezas, 100 de las cuales son defectuosas; es un lote que tiene un porcentaje de unidades defectuosas del 10 %.
Si de este lote se saca al azar una muestra de 10 unidades, ¿qué clase de resultado obtendremos?
El sentido común nos dice que la muestra puede contener entre 0 y 10 unidades defectuosas.
Suponiendo que queramos rechazar los lotes que tengan un porcentaje de unidades defectuosas del 10 % o superior (a este valor se le llama porcentaje tolerado de unidades defectuosas en el lote 10), adoptamos un plan de muestreo en el cual sacamos una muestra de 10 unidades de cada lote y aceptamos el lote si la muestra no contiene ninguna unidad defectuosa (en la inspección por muestro), pero lo rechazamos si la muestra contiene una o más unidades defectuosas.
En un muestreo siempre se va a tener una probabilidad de que la muestra aceptada o rechazada tenga un error.