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Unidad 2: Muestreo del trabajo. El muestreo del trabajo es un método para analizar el trabajo mediante un gran número de observaciones en tiempos aleatorios. Usar el muestreo del trabajo para: Determinar la utilización de la máquina y el operario. Determinar las holguras o suplementos. Establecer los estándares de tiempo. Utilizar las observaciones que resulten prácticas pero que permitan conservar la exactitud. Tomar observaciones en un periodo tan largo como sea posible, de preferencia varios días o semanas. El muestreo de trabajo es una técnica que se utiliza para investigar las proporciones del tiempo total que se dedican a las diferentes actividades que constituyen una tarea o una situación de trabajo. Los resultados del muestreo del trabajo son eficaces para determinar la utilización de máquinas y personal, las holguras aplicables al trabajo y los estándares de producción. El muestreo del trabajo se aplicó por primera vez en la industria textil británica. Más tarde, con el nombre de estudio de la razón de demora, la técnica se llevó a Estados Unidos (Morrow, 1946). La exactitud de los datos que se determinan mediante muestreo del trabajo depende del número de observaciones y el periodo sobre el cual se realizan las observaciones aleatorias. El método de muestreo del trabajo presenta varias ventajas sobre el procedimiento convencional de estudio de tiempos: 1. No requiere la observación continua del analista durante largos periodos. 2. Se reduce el tiempo de trabajo de oficina. 3. Por lo general, el analista utiliza menos horas de trabajo totales. 4. El operario no está sujeto a largos periodos de observaciones cronometradas. 5. Un solo analista puede estudiar con facilidad las operaciones de una brigada. La teoría del muestreo del trabajo se basa en la ley fundamental de probabilidad: en un instante dado,un evento puede estar presente o ausente. Los estadísticos han obtenido la siguiente expresión para mostrar la probabilidad de "x" ocurrencias de tal evento en "n" observaciones: Donde: p = probabilidad de una sola ocurrencia q = 1 – p = probabilidad de una ausencia de ocurrencia n = número de observaciones La distribución de estas probabilidades se conoce como distribución binomial con media iguala np y varianza igual a n*p*q. Cuando n se hace más grande, la distribución binomial se aproxima ala distribución normal. Como los muestreos del trabajo involucran tamaños de muestras grandes, la distribución normal es una aproximación satisfactoria a la binomial. Esta distribución normal de una proporción tiene una media igual a p y una desviación estándar igual a En los estudios de muestreo del trabajo, se toma una muestra de tamaño n en un intento deestimar p. A partir de la teoría elemental de muestreo se sabe que no es posible esperar que el valorde pˆ (pˆ = la proporción basada en la muestra) de cada muestra sea el valor verdadero de p. Sinembargo, se espera que la pˆ de cualquier muestra esté dentro del intervalo p ± 1.96 desviacionesestándar aproximadamente 95% de las veces. En otras palabras, si p es el porcentaje verdadero de una condición dada, se puede esperar que la pˆ de cualquier muestra quede fuera del intervalo p ± 1.96 desviaciones estándar sólo alrededor de 5 veces de cada 100 debido a las probabilidades. Esta teoría puede usarse para estimar el tamaño de la muestra total necesario para lograr cierto grado de precisión. La expresión de la desviación estándar σp de una proporción muestral es: Dondeσp = desviación estándar de un porcentaje p = porcentaje verdadero de ocurrencia del elemento que se observa, expresado como decimal n = número total de observaciones aleatorias en las que se basa p Con base en el concepto de intervalo de confianza, considere el término Zα/2σp como el límite aceptable de error O con un error de confianza de (1 – a)100%, donde Elevando al cuadrado ambos lados y despejando n se obtiene
