ESTUDIO DEL TRABAJO II

Muestreo del trabajo

El muestreo del trabajo, en la televisión (calificaciones o “ratings” Nielsen), en los sondeos políticos (en encuestas Gallup las estadísticas de empleo son muestreos aleatorios y como tales están científicamente basados en las mismas teorías o leyes de la probabilidad. El muestreo del trabajo es el proceso de observar al azar el desenvolvimiento de los empleados para determinar como aprovechan su tiempo quienquiera que alguna vez ha trabajado con otros ha hecho una muestra de trabajo del trabajo. El muestreo de trabajo es una técnica que se utiliza para investigar las proporciones del tiempo total dedicada a las diversas actividades que componen una tarea, actividades o trabajo, mediante muestreo estadístico y observaciones aleatorias, el porcentaje de aparición de determinada actividad. Los resultados del muestreo sirven para determinar tolerancias o márgenes aplicables al trabajo, para evaluar la utilización de las máquinas y para establecer estándares de producción entre otras aplicaciones.

El método de muestreo de trabajo tiene varias ventajas sobre el de obtención de datos

a) No requiere observación continua por parte de un analista durante un periodo de tiempo largo.

b) El tiempo de trabajo de oficina disminuye.

c) El total de horas - trabajo a desarrollar por el analista es generalmente mucho menor.

d) El operario no está expuesto a largos periodos de observaciones crono métricas.

e) Las operaciones de grupos de operarios pueden ser estudiadas fácilmente por un solo analista.

Para poder llevar a cabo un estudio de muestro del trabajo, es necesario seguir los siguientes puntos:

1. Seleccionar el trabajo que se estudiará y determinar los objetivos del estudio.

2. Efectuar una observación preliminar para determinar los valores aproximados de p y q.

3. Determinar, en base al nivel de confianza y el grado de precisión seleccionados, el número n de observaciones requeridas.

4. Determinar la frecuencia de las observaciones utilizando tablas de números aleatorios.

En el muestreo de trabajo se ha determinado que la curva de distribución normal es la que representa este proceso con una mayor exactitud. Las curvas de distribución normal pueden tener numerosas configuraciones., según el caso, pueden ser más achatadas o más redondeadas. Para describir estas curvas se utilizan dos parámetros: x, que es la media o la medida de la dispersión, y, que es la desviación de la media, denominada desviación típica o estándar.

Aparte de estos dos elementos ya mencionados, se encuentra lo que es el nivel de confianza, la cual nos determina en que área de la curva normal estarán comprendidas el número de observaciones. Además de definir el nivel de confianza de nuestras observaciones, también debemos decidir el margen de error que admitiremos.

Tenemos que la fórmula utilizada en este método es la siguiente:

TEORÍA DEL MUESTREO DEL TRABAJO

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 igual a np y varianza igual a npq. Cuando n se hace más grande, la distribución binomial se aproxima a la 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.

En los estudios de muestreo del trabajo, se toma una muestra de tamaño n en un intento de estimar p. A partir de la teoría elemental de muestreo se sabe que no es posible esperar que el valor de ( pˆpˆ  = la proporción basada en la muestra) de cada muestra sea el valor verdadero de p. Sin embargo, se espera que la  pˆ  de cualquier muestra esté dentro del intervalo p ± 1.96 desviaciones estándar 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 maestral.

Para aclarar la teoría fundamental del muestreo del trabajo, sería útil interpretar los resultados de un experimento.

Suponga las siguientes circunstancias: una máquina con descomposturas aleatorias se observó durante un periodo de 100 días. En este periodo, se tomaron ocho observaciones aleatorias por día.

Sea n = número de observaciones por día

    k = número total de días que se tomaron observaciones

    xi = número de descomposturas observadas en n observaciones aleatorias en el día i(i = 1, 2, …, k)

  N = número total de observaciones aleatorias

  Nx= número de días que el experimento mostró un número de descomposturas igual a x (x = 0, 1, 2, …, n)

 La probabilidad, P(x), de que la máquina esté descompuesta x veces en n observaciones está

dada por la distribución binomial.

donde p = probabilidad de que la máquina esté descompuesta

          q = probabilidad de que la máquina esté en funcionamiento

                                                         p + q = 1

En este ejemplo, n = 8 observaciones por día, k = 100 días de observación y N = 800 observaciones totales. Un estudio de tiempos de todo el día, durante varios días, reveló que p = 0.5. La siguiente tabla muestra el número de días en que se observaron x descomposturas en un estudio de muestreo del trabajo (x = 0, 1, 2, 3, …, n), y el número esperado de descomposturas dado por el modelo binomial, usando p = 0.5 a partir del estudio de tiempos de todo el día.

Existe una coincidencia cercana entre los días observados en que ocurrió un número específico de descomposturas Nx y el número esperado calculado teóricamente como kP(x).

= proporción observada de descomposturas en el día i

Donde i=1,2,3,  , k

proporción estimada de descomposturas de la máquina, con base en un experimento de muestreo del trabajo etc.

La propietaria de un centro comercial desea determinar si hay suficientes lugares de estacionamiento (actualmente 250) para sus clientes. Las observaciones superficiales indican que aproximadamente 80% del estacionamiento está lleno durante las horas de ofi cina. La propietaria contrata un analista de ingeniería industrial para realizar un estudio de muestreo del trabajo más completo. El analista recopila 10 muestras aleatorias un miércoles de 9 a.m. a 6 p.m. con los siguientes resultados.

                                                       

La proporción de lugares vacíos es

p =249/10/250= 0 .0996

Puesto que a cualquier hora seleccionada para el muestreo las 250 observaciones de los lugares de estacionamiento estarán correlacionadas, el límite de error debe calcularse a partir de

En consecuencia, la propietaria puede concluir con 95% de confianza que 9.96 ± 3.68% de los lugares de estacionamiento estarán abiertos en un momento dado. Esto se traduce en un rango aproximado de entre 16 y 34 lugares abiertos, y la propietaria puede concluir que en la actualidad hay suficientes

 Fuentes de información:

http://www.sites.upiicsa.ipn.mx/polilibros/terminados/aspii/POLILIBRO/2%20PORTAL/PRACTICA%207/GENERALIDADES7.htm

https://sites.google.com/site/2014estudiodeltrabajoii/unidada-2-muestreo-del-trabajo

libros: Ingeniería industrial, 12va Edición - Benjamin W. Niebel