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Herramientas Estadísticas para la Competitividad y la Innovación Herramientas Estadísticas para la Competitividad y la Innovación

Herramientas Estadísticas para la Competitividad y la Innovación

Curso de Estadística Básica
Curso de Estadística Nivel Intermedio
Curso Avanzado de Herramientas Estadísticas
<
Modalidad Modalidad

Presencial o En Vivo Online

Programa Programa

InCompany

Duración Duración

De acuerdo con cada nivel

Tres cursos, tres niveles de aprendizaje y práctica

Curso de Estadística Básica

Objetivo del programa

Aplicar herramientas estadísticas básicas para reducir costos, generar ahorros y elevar el desempeño, además de utilizar guías prácticas para convertir datos en información útil para la mejora continua en el trabajo diario.

Contenido del programa

Módulo 1: Análisis de datos y aplicaciones de estadística descriptiva

  • Introducción al análisis de datos en la mejora de la competitividad.

  • Cómo convertir datos en información, en conocimiento y en decisiones.

  • Términos en estadística: variable, valor, dato, población, muestra, individuo.

  • Estadística descriptiva: media, mediana, moda, desviación y varianza.

  • Estadística aplicada al ámbito de empresas.

  • Taller: casos prácticos de estadística descriptiva con datos reales.

Módulo 2: Herramientas estadísticas básicas I

  • Hoja de registro: herramienta para obtener datos e información relevante.

  • Gráfica de Pareto: guía para actuar en lo prioritario y reducir costos.

  • Estratificación: técnica para clasificar ideas, problemas y causas.

  • Taller: caso de análisis de Pareto para aislar factores de mejora.

Módulo 3: Herramientas estadísticas básicas II

  • Diagrama Causa-Efecto: herramienta para identificar la causa raíz.

  • Histograma: práctica visual para medir la variación y sesgo de los datos.

  • Gráficas de Control: detección de tendencias y patrones en los datos.

  • Taller: caso práctico de gráfica X-R para el control estadístico de procesos.

Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios prácticos del curso. También se entregan plantillas de las herramientas estadísticas básicas en Excel, listas para llenar.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso de Estadística para la Mejora Continua – Nivel Intermedio

Objetivo del programa

Aplicar técnicas de estadística inferencial para el análisis de datos, que permitan lograr mejores resultados en proyectos de mejora, maximizar el desempeño de los procesos y tomar decisiones oportunas con soporte estadístico.

Contenido del programa

Módulo 1: Bases de probabilidad y muestreo estadístico

  • Cómo calcular la probabilidad de un evento o resultado.

  • Distribuciones de probabilidad: normal, t de Student, binomial.

  • Aplicación del límite central en estadística para comparar desempeño.

  • Cómo determinar el tamaño de la muestra en pruebas de campo.

  • Taller: ejercicios prácticos de probabilidad aplicada en la mejora de procesos.

Módulo 2: Inferencia estadística en la implementación de proyectos

  • Distribución de los datos en un proyecto de mejora: distribución, sesgo y curtosis.

  • Análisis inferencial en estadística y estimación de intervalos de confianza.

  • Cómo interpretar el error alfa y el error beta en las estimaciones.

  • Taller: ejercicios prácticos para identificar el tipo de distribución de una muestra y ejemplos de estimación por intervalos en pruebas de campo.

Módulo 3: Pruebas de hipótesis

  • Selección de pruebas de hipótesis en función de los datos disponibles.

  • Aplicación de pruebas t de Student y Z para distintos tamaños de muestra.

  • Cómo preparar pruebas de comparación entre dos muestras de un proceso.

  • Taller: ejercicios prácticos de pruebas de hipótesis con interpretación en grupo.

Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios prácticos del curso.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso Avanzado de Herramientas Estadísticas para la Competitividad e Innovación

Objetivo del programa

Aplicar métodos estadísticos para el análisis avanzado de datos que permitan maximizar resultados en proyectos complejos para la mejora continua y la innovación, minimizar la variabilidad y elevar el desempeño de productos y procesos; Además, encontrar relaciones causa-efecto y optimizar factores de proceso, a fin de generar rentabilidad sustentable para la empresa.

Contenido del programa

Módulo 1: Análisis de varianza (Prueba ANOVA)

  • Guía para analizar el efecto combinado de dos variables de proceso.

  • Cómo aplicar e interpretar ANOVA de un factor para varianzas iguales.

  • Aplicación de ANOVA al diseño experimental y a los sistemas de medición.

  • Análisis de varianza de dos factores con réplica: aplicación e interpretación.

  • Taller: ejercicio práctico de ANOVA con interpretación en grupo.

Módulo 2: Regresión simple, múltiple y autocorrelación

  • Cómo preparar los datos para analizar el efecto entre factores.

  • Obtención de la regresión simple y la regresión múltiple.

  • Correlación, autocorrelación, análisis de varianza y descarte de factores.

  • Pruebas de bondad de ajuste y análisis gráfico de residuos.

  • Taller: ejercicio práctico de regresión múltiple en proyectos de mejora.

Módulo 3: Análisis de series temporales y detección de patrones

  • Análisis de prospectiva y planeación con el uso de series de tiempo.

  • Componentes básicos: tendencia, estacionalidad, ciclos y aleatoriedad.

  • Aplicación práctica de las series de tiempo en proyecciones y pronósticos.

  • Taller: ejemplo de series temporales en un pronóstico con estacionalidad.

Módulo 4: Introducción al diseño de experimentos

  • Arreglos factoriales completos en diseño de experimentos.

  • Diseño factorial fraccionado: el caso Taguchi.

  • Cómo elegir el arreglo que mejor se adapta al experimento.

  • Taller: ejemplo de un diseño Taguchi paso a paso.

Nota: Se utilizará el complemento de análisis estadístico de MS Excel® en la solución de ejercicios prácticos del curso.

Duración sugerida: 20 horas.

Curso

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