¿Cuándo podemos hacer un gráfico P, pero no un gráfico NP si, lo que cambia, es la escala?

Dentro de los gráficos de control por atributos (esto es, para variables categóricas), nos encontramos ante varios tipos de gráficos. Dos de ellos son los gráficos P y NP. El gráfico P se utilizan para controlar proporciones, mientras que el NP para contajes, dentro de grupos con un tamaño determinado, por ejemplo, lotes, pedidos en un día, etc.

La visualización de los gráficos P y NP es la misma, lo que cambia es la escala: proporciones y números naturales, respectivamente.

Muchas veces no podemos hacer un gráfico NP, aunque sí un P. A continuación, vamos a desarrollar muy brevemente un caso práctico para resolver a la pregunta título de este artículo.

Supongamos que tenemos los datos de 24 muestras de producto producido por turno en un matadero. En este caso, tenemos la siguiente base de datos:

 En la columna producción tenemos el total de producto fabricado por turno: número de paquete de costillas de cordero.

• La columna producto defectuoso nos indica el número de artículos defectuosos por turno (paquetes que no cumplen los estándares de calidad exigidos).
• En la columna Número de Defectos tenemos el número de defectos encontrados en la producción de cada turno (peso de la bandeja inferior al establecido, etiquetado erróneo, mala colocación de las piezas …).
• La columna Fracción Defectuosa es el número de productos defectuosos entre la producción de ese turno.

Nótese que por cada turno el número de defectos es mayor o igual que el número de defectuosos, ya que un artículo defectuoso puede tener uno o más defectos.

Si extraemos un gráfico P de la variable Productos defectuosos y agrupamos por producción (nosotros hemos utilizado el programa estadístico Síagro), obtenemos la siguiente salida:

Como en este caso el tamaño de la muestra es variable, los límites de control también varían para cada muestra. Y, por ello, no podemos realizar un gráfico NP.

Como conclusión, y como se observa en el gráfico, hay cuatro puntos que se salen de los límites y que debemos investigar qué pasó en esos periodos para que hubiera un mayor (en la muestra 16) y/o menor (muestras 15, 17 y 27) número de defectos.

Los gráficos de control aportan información valiosa para detectar cambios en el tiempo. Son utilados en Control Estadístico de Procesos, un tipo de análisis utilizado para controlar y mejorar la calidad desde el siglo pasado. No obstante, son pocos programas los que incluyen este tipo de análisis y, además, suele ser necesario saber programar o tener conocimientos específicos. Por ello, nació Síagro.