Manual del Participante Estadística

Estadística “Manual del Participante” Dirección Corporativa de Operaciones Unidad de Servicios Técnicos Centro Nacional de Capacitación Noreste

Estadística “Manual del Participante” Ciudad, Estado Junio, 2021

Estadística Página Legal o de Derechos La página legal incluye los requerimientos reglamentarios esenciales de toda publicación, así como algunos datos opcionales útiles en materia de créditos e información de la obra. (Ejemplo) “Nombre del curso” Primera edición 2020 © Comisión Federal de Electricidad Carretera 57 km 27.5, Tramo Piedras Negras-Nava, C.P. 26170 Nava, Coahuila Edición: Centro Nacional de Capacitación Noreste Impreso en México / Printed in México Queda prohibida la reproducción total o parcial de esta obra por cualquier medio, sin previa autorización de los editores.

Estadística Introducción La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población. La estadística ayuda a tomar decisiones económicas bajo incertidumbre, a predecir con eficacia pautas de comportamiento de las variables, en definitiva, a crear modelos sobre los que basar dichas decisiones

Estadística Agradecimientos En este apartado se agradece el apoyo a todas aquellas personas que contribuyeron en el diseño del material Nota. Este apartado es opcional.

Estadística 4. Contenido 1. Página Legal o de Derechos. ¡Error! Marcador no definido. 2. Introducción. ¡Error! Marcador no definido. 3. Perfiles. ¡Error! Marcador no definido. 3.1 Perfil de los participantes. ¡Error! Marcador no definido. 3.2 Perfil de los instructores ¡Error! Marcador no definido. 4. Contenido ¡Error! Marcador no definido. 5. Desarrollo de los temas y subtemas ¡Error! Marcador no definido. 5.1. Bases de la estadística ¡Error! Marcador no definido. 5.1.1 Origen de la palabra estadísticas. ............................................¡Error! Marcador no definido. 5.1.2 Conceptos de estadísticas. ......................................................¡Error! Marcador no definido. 5.1.3 Conceptos básicos. ..................................................................¡Error! Marcador no definido. 5.2. Tipos de estadisticas y tipos de variables estadisticas ¡Error! Marcador no definido. 5.2.1 Tipos de variables estadísticas. ...............................................¡Error! Marcador no definido. 5.2.2 Tipos de estadística..................................................................¡Error! Marcador no definido. 5.2.3 Media, Moda y Mediana ...........................................................¡Error! Marcador no definido. 5.3. Pronósticos…………………………………………………………………………………………...¡Erro r! Marcador no definido. 5.3.1 Conceptos básicos. ..................................................................¡Error! Marcador no definido. 5.3.2 Tipos de pronósticos. ...............................................................¡Error! Marcador no definido. 5.3.3 Series de tiempo y proyección. ................................................¡Error! Marcador no definido. 5.4.Control estadístico del proceso y administración de calidad. ¡Error! Marcador no definido. 5.4.1 Diagrama de Pareto. ................................................................¡Error! Marcador no definido. 5.4.2 Diagrama Causa y Efecto.........................................................¡Error! Marcador no definido. 5.5.Importancia de la Calidad. ¡Error! Marcador no definido. 5.5.1 Concepto de Calidad. ...............................................................¡Error! Marcador no definido. 5.5.2 Evolución de la Calidad. ...........................................................¡Error! Marcador no definido. 5.5.3 SIG-CFE. ..................................................................................¡Error! Marcador no definido. 5. Salto de página

Estadística II.Estadística Introducción al tema: La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población. La estadística ayuda a tomar decisiones económicas bajo incertidumbre, a predecir con eficacia pautas de comportamiento de las variables, en definitiva, a crear modelos sobre los que basar dichas decisiones II.Estadística Objetivo particular: Al término del tema el participante aplicará alguna de las herramientas estadísticas básicas en un caso específico de su área de trabajo a fin de prevenir y pronosticar sus actividades dentro de la Organización, para su mejora. Introducción al tema: La importancia de las estadísticas en el ámbito laboral es que las técnicas estadísticas se emplean para tomar decisiones en la búsqueda de la mejora continua en su ámbito laboral y/o personal. 1. Tema 1. 1.1. Subtema 1 Objetivo específico Notas:

Estadística • Desarrollar el subtema. • Notas al pie de la página • Incluir ejemplos, ejercicios o prácticas al término del subtema. 1.2. Subtema 2 Objetivo específico . Estadística Objetivo particular: Al término del tema el participante aplicará alguna de las herramientas estadísticas básicas en un caso específico de su área de trabajo a fin de prevenir y pronosticar sus actividades dentro de la Organización, para su mejora. Introducción al Tema: 2. Estadística. 2.1 Bases de la estadística Al término del subtema el participante diferenciará los conceptos básicos estadísticos a fin de utilizarlos en casos específicos en su área de influencia. Origen de la palabra estadística El origen de la estadística es anterior al año 3.000 A.C y se remonta a las primeras civilizaciones. La historia de la estadística nos indica que la estadística nace con las civilizaciones. Sin embargo, suele atribuirse el comienzo de esta al uso por parte del Estado para registrar nacimientos, defunciones o riquezas para establecer el pago de impuestos. Además, cabe destacar que el origen de la estadística es anterior incluso a su propio nombre. Aunque anterior a él hay escritos sobre probabilidad y temas relacionados con la estadística, sería Godofredo Achenwall (1719-1772) el primero en acuñar la palabra ‘estadística’.

Estadística En este sentido, tenemos dos orígenes de la estadística: el teórico y el práctico. El práctico se remonta a las primeras civilizaciones, mientras el teórico se desarrolla en la Edad Moderna a partir del siglo XVIII. Conceptos de la estadística La estadística es una disciplina científica que se ocupa de la obtención, orden y análisis de un conjunto de datos con el fin de obtener explicaciones y predicciones sobre fenómenos observados. Paula Nicole Roldán (31 de julio, 2017) Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el fin de propiciar la toma de decisiones ms eficaz. Lind, Marchal, Wathen (2008 Conceptos básicos de estadística Muestra: Porción o parte de la población de interés. Población: Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas obtenidas a partir de todos los individuos u objetos de interés. Parámetro: Un parámetro tiene una enorme utilidad en estadística. En primer lugar, sirve para conocer atributos de una distribución de datos. Por ejemplo, la media aritmética o la desviación típica de estos. Variable: La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder medirse. 2.2 Tipos de estadística y Tipos de variables de estadística Al término del subtema el participante clasificará los tipos de estadísticas y tipos de variables estadísticas, a fin de identificar su funcionalidad en el ámbito global e institucional

Estadística . Tipos de variables de estadística Tipos de variables de estadística Estadística Cualitativa La variable cualitativa es aquella variable estadística que expresa una cualidad, o característica, del objeto o individuo en cuestión. Las variables cualitativas no suelen corresponderse con cifras. Sin embargo, es posible vincularlas con números. Por ejemplo, si estamos estudiando un grupo de personas, estas pueden ser de género masculino, femenino o ninguno de los anteriores. Estadística Cuantitativa Es aquella variable estadística que, a diferencia de la cualitativa, puede expresarse a través de cifras. Por esta razón, estas pueden analizarse con métodos estadísticos. Otra forma de entender las variables cuantitativas es entenderlas como aquellas que pueden ser medibles. Así pues, es posible ordenarlas de mayor a menor (o viceversa) y realizar operaciones matemáticas. Se dividen en:

Estadística Variables discretas: Adoptan solo ciertos valores y existen vacíos entre ellos, por ejemplo, el número de camas de una casa (1,2,3,4 etc.) el número de automóviles que en una hora usan la salida para Tijuana y el número de estudiantes del módulo de liderazgo (25 en el módulo de liderazgo, 30 en el módulo de estadística y 20 en el módulo de planeación). Variable continua: Toman cualquier valor dentro de un intervalo especifico, por ejemplo, la presión del aire en una llanta y el peso de un cargamento de postes y transformadores. Tipos de estadística Estadística descriptiva Método para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. Ejemplos: Un ejemplo de estadística descriptiva sería cuando queremos calcular la media de goles por partido de un futbolista. Se trata de estadística descriptiva, ya que tratamos de describir una variable (número de goles).

Estadística Así pues, decir que Ronaldo metió 1,05 goles por partido durante los últimos 30 partidos También podríamos decir, por ejemplo, que el 30% de los compañeros de clase de Juan tienen los ojos azules, el 60% castaños y el 10% restante negros. Se trataría de una variable cualitativa (color de ojos), pero estamos describiendo la frecuencia con la que aparece. Estadística inferencial Métodos empleados para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra. Ejemplos: Sondeos de tendencia de voto Análisis de mercado Epidemiología médica También podríamos decir, por ejemplo, que un investigador decide analizar cuántas personas poseen estudios universitarios completos en una determinada ciudad. Para hacerlo, deberá utilizar la estadística inferencial al tomar una muestra del total de personas de la población, cantidad de habitantes, para analizarla y luego establecer hipótesis y conclusiones a partir de los resultados obtenidos. Media La media es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores. Formula: X= representa cualquier valor particular N= número total de valores ∑X= es la suma de X valores Ejemplo 1: Encuentre la media de 2+5+5+6+8+8+9+11 = 54 / 8 = 6.75 Hay 8 números en el conjunto, súmelos, y luego divida entre 8. La media es 6.75. Ejemplo 2: Encuentre la media de 90+77+94+89+119+112+91+110+92+100+113+83=1,170

Estadística 1,170 / 12 = 97.5 La media es: 97.5 Ejemplo 3: Encuentre la media de $ .90 + $ .90 + $ .90 + $1.25 + $1.25 + $1.25 + $1.25 + $1.50 + $1.50 + $1.50 = $12.20 $ 12.20 / 10 = $1.22 La media es: $1.22 Moda Moda Valor de la observación que aparece con mayor frecuencia. Ejercicio 1: Calcule la moda de: 2, 3, 5, 5, 7, 9, 9, 9, 10, 12 Si los ordenamos tendríamos lo siguiente: La moda es: 9 Ejercicio 2: Calcule la moda de: 2, 5, 5, 3,7,7,9,11,7 Si los ordenamos tendríamos lo siguiente:

Estadística La moda es: 7 Mediana Punto medio de los valores una vez que se han ordenado de menor a mayor o de mayor a menor. Formula: Ø Cuando el número de observaciones es par: Mediana = (n+1) / 2 → Media de las observaciones Ø Cuando el número de observaciones es impar: Mediana = (n+1) / 2 → Valor de la observación. Ejemplo 1: Calcule la mediana de 6,5,9,10,15,7,12 Si los ordenamos tendríamos lo siguiente: 5,6,7,9,10,12,15 La mediana es: 9 Ejemplo 2: Calcule la mediana de 3, 10, 36, 255, 79, 24, 5, 8 Si lo ordenamos tendríamos lo siguiente: 3, 5, 8, 10, 24, 36, 79, 255

Estadística Hay 8 números en el conjunto -- un número par. Así, encuentre el promedio de los dos números medios, 10 y 24. (10 + 24) / 2 = 34/2 = 17 La mediana es: 17 2.3 Pronósticos Al término del subtema el participante identificará el concepto básico y tipos de pronósticos a corto, mediano y largo plazo, a fin de observarlos en el ámbito global e institucional El pronóstico en estadística es la estimación sobre lo que se espera que pueda suceder respecto a una variable. Esto, en base a un análisis numérico. Es decir, el pronóstico es una forma de adelantarse a lo que puede acontecer en el futuro, siempre utilizando herramientas matemáticas. Pronósticos a corto plazo: Tiene vigencia de un año. Suele usarse para planear el abastecimiento de insumos, calcular el nivel de producción y para la asignación de mano de obra a las distintas tareas. Pronósticos a mediano plazo:

Estadística Pueden tener un plazo de seis meses a tres años. Se utilizan para estimar ventas, producción y flujo efectivo. Igualmente, permiten estructurar presupuestos basados en objetivos de mediano y largo plazo. Pronósticos a largo plazo: Tienen un horizonte de más de tres años. Suelen usarse para estimar los resultados de ciertas inversiones, estudiar el lanzamiento de nuevos productos, evaluar tendencias del mercado y, en general, elaborar proyectos de largo alcance. Series de tiempo y proyección Es un grupo de datos registrados durante un periodo semanal, trimestral o anual. Componentes de una serie de tiempo Hay cuatro componentes en una serie de tiempo: • Tendencia secular: Dirección uniforme de una serie de tiempo de largo plazo. • Variación cíclica: Aumento y reducción de una serie de tiempo durante periodos mayores de un año. • Variación estacional: Patrones de cambio en una serie de tiempo en un año. Estos patrones tienden a repetirse cada año. • Variación irregular: Se subdivide en variaciones episódicas y residuales. Las fluctuaciones episódicas son impredecibles, pero es posible identificarlas: como el impacto inicial de una huelga importante o de una guerra en la economía, pero una huelga o una guerra no se pueden predecir. Después de eliminar las fluctuaciones episódicas, la variación restante se denomina variación residual. Las fluctuaciones residuales, con frecuencia denominadas fluctuaciones azarosas, son impredecibles y no se pueden identificar. Por supuesto, no es posible proyectar a futuro ni la variación episódica ni la residual. 2.4 Control estadístico del proceso y administración de calidad

Estadística Al término del subtema el participante aplicará las herramientas básicas estadísticas, así como su utilidad para el análisis estadístico. Breve historia del control de calidad El control estadístico del proceso (SPC “statiscal process control”) es un gripo de estrategias, técnicas y acciones de una organización para asegurar que esta produciendo un producto de calidad o que proporciona un servicio de calidad. SPC inicia en la etapa de planeación del producto, cuando se especifican ¿los atributos del producto o servicio, y continua en la etapa de producción. La Segunda Guerra Mundial virtualmente destruyo la capacidad de producción japonesa. En vez de diseñar los métodos de producción anteriores, los japoneses consiguieron la ayuda de del ahora fallecido William Edwards Deming, del Departamento de Agricultura de Estados Unidos, para elaborar un plan global. En una serie de seminarios con planificadores japoneses, destaco la filosofía que en la actualidad se conoce como los 14 puntos de Deming. El doctor Edwards Deming recalco que la calidad se origina al mejorar el proceso, no en la inspección, y que son los clientes quienes determinan la calidad. El fabricante debe de tener capacidad, por medio de una investigación de mercado, de anticipar las necesidades de los clientes. La Gerencia General tiene la responsabilidad de hacer mejoras de largo plazo. Otro de sus puntos, y el que los japoneses respaldan en gran medida, es que cada miembro de la compañía debe contribuir a la mejora de largo plazo. Para lograr esta mejora, es necesaria la educación y capacitación continuas. Deming tenía algunas ideas que no concordaban con las filosofías contemporáneas de la administración en Estados Unidos. Dos áreas donde las ideas de Deming diferían de la filosofía de la administración en Estados Unidos fueron las cuotas de producción y las clasificaciones de excelencia. Afirmo que estas dos practicas comunes en estados Unidos, no eran productivas y se debían eliminar. También señalo que los Gerentes en estados Unidos tienen mucho interés en recibir buenas noticias. Sin embargo, las buenas noticias no dan oportunidad de mejorar. Por otro lado, las malas noticias abren las puerta para nuevos productos y permiten que la compañía mejore. A continuación, se resumen los 14 puntos del Doctor Deming. El afirmaba de manera categórica que debían adaptarse los 14 puntos como un paquete para tener éxito. El tema es la cooperación, el trabajo en equipo y la convicción de que los trabajadores quieren su trabajo sea de calidad. El interés en la calidad se aceleró de forma impresionante en Estados Unidos desde finales de la década de os 80´s. El Doctor William Edwards Deming es considerado el padre de la Calidad. Los 14 puntos de Deming

Estadística 1. Crear constancia con el propósito de mejorar los productos y servicios: Todo esfuerzo implica un resultado. La organización debe proveer recursos para la planificación a largo plazo; debe realizar inversiones en investigación y educación, así como también debe mejorar constantemente el diseño del producto y/o servicio con innovación para permanecer competitiva y permanecer en el mercado. 2. Adoptar una nueva filosofía de cooperación: No se pueden tolerar más los niveles comúnmente aceptados de errores, defectos, métodos anticuados de entrenamientos o la supervisión inefectiva e inadecuada, ya que el precio de los defectos los paga el cliente. 3. Desistir de la dependencia en inspección masiva para lograr calidad: La calidad no es el resultado de las inspecciones, sino de las mejoras en los procesos. Así como la inspección no mejora la calidad, tampoco la garantiza. La calidad es un atributo inherente al producto desde el comienzo de su fabricación. La inspección masiva es ineficiente y costosa impactando en la confiabilidad. 4. Terminar con la práctica de comprar a los precios más bajos: El objetivo es minimizar el costo total de las compras a largo plazo. Los materiales pueden ser excelentes, pero pueden no funcionar durante la producción o en el producto terminado. Es por esto que las organizaciones deben enfocarse en las relaciones a largo plazo con los proveedores y no hacer cambios en insumos, pues generan variaciones en los productos. 5. Mejorar constantemente y para siempre los sistemas de producción, servicio y planeación: Apagar fuegos no es mejora de procesos; tampoco lo es la corrección de problemas. La mejora de procesos significa un mejor uso del esfuerzo humano, entrenamiento, darle la oportunidad a todos que puedan contribuir al mejor uso de sus talentos. Esto significa eliminar barreras para mejorar la calidad y la productividad. 6. Establecer el entrenamiento o capacitación: En palabras de Ishikawa, “la calidad empieza con educación y termina con educación”. No solo el personal operativo debe entrenarse, sino también la gerencia. Se deben aprovechar todas las habilidades de las personas, mas no desperdiciarse. Un entrenamiento no será efectivo hasta que se eliminen las barreras para hacer bien el trabajo. Por otra parte, las empresas deben preocuparse por contabilizar y comunicar los beneficios que tiene el entrenamiento para la organización. 7. Adoptar y establecer el liderazgo:

Estadística El líder debe de enfocarse en la mejora del sistema, en ayudar a la gente, máquinas y dispositivos y no en corregir productos. Debe también eliminar las barreras que no hacen posible el logro de un buen trabajo. Para Deming es necesario que los líderes conozcan el trabajo que supervisan, para ello tendrán que estar empoderados para informar a la gerencia de las condiciones que necesitan ser corregidas. 8. Eliminar los miedos y construir confianza: Esto es esencial para la efectividad. Ningún profesional o técnico puede dar lo mejor de sí hasta que se sienta seguro. Administrar con miedo hará que las personas oculten los problemas existentes en el trabajo. “Alrededor del 90% de los problemas son parte del sistema” 9. Romper las barreras entre los departamentos: El trabajo en equipo es necesario en toda la organización. Para eliminar las barreras, la organización puede implementar la gestión por procesos (un enfoque multidepartamental) basado en el mutuo beneficio que abarque toda la organización. 10. Eliminar eslóganes, exhortaciones y metas a la fuerza laboral: Para Deming, este tipo de comunicaciones generan frustración en los colaboradores, así como relaciones de rivalidad pues de fondo lleva exigencias y presiones limitantes como: “Nuestra meta es cero defectos”. “El problema con los eslóganes y exhortaciones es que vienen de la gerencia con el supuesto de que la gente puede lograr cero defectos, mejoras en la calidad y productividad con solo esforzarse más” – W. Edwards Deming - 11. Eliminar las cuotas numéricas y la gestión por objetivos: Las metas como: “reducir costos en un 36%” o “incrementar la calidad en un 7%” no significan nada por sí solas, a menos que estén acompañadas de un método. Administrar con cuotas numéricas es un intento de gestionar sin conocer lo que se hace, lo que resulta en administrar por miedos. 12. Remover las barreras que impiden el orgullo de un trabajo bien hecho: Esto incluye eliminar el sistema de méritos que da rangos a la gente pues crean competición y conflictos. 13. Instituir un programa vigoroso de capacitación y auto-mejora: Una organización no necesita solamente personas buenas, sino también personas que mejoren con la educación formal. 14. Tomar acción para llevar a cabo la transformación:

Estadística Sin ejecución no hay resultados. Una gerencia con autoridad luchará para establecer los 13 puntos anteriores. Una gerencia comprometida explicará a sus empleados el por qué el cambio es necesario, y que la transformación involucrará a todos. “La calidad no se instala. La calidad es un proceso de aprendizaje continuo, año tras año, siendo la gerencia quien lidere toda la organización” W. Edwards Deming “La calidad es compromiso de todos” W. Edwards Deming Diagrama de Pareto El análisis de Pareto es una técnica para llevar la cuenta del número de defectos que aparecen dentro de un productos o servicio. Su nombre es en honor de un científico italiano del siglo XIX, Wilfredo Pareto, quien observo que la mayor parte de la “actividad” en un proceso se debe a relativamente pocos “factores”. Su concepto, con frecuencia denominado 80-20, es que 80% de la actividad se debe al 20% de los factores, así como, aproximadamente el 80% de las consecuencias proviene del 20% de las causas” Diagrama causa y efecto Se llama diagrama de causa y efecto para destacar la relación entre un efecto particular y un conjunto de causas posibles que lo producen. Este diagrama es útil para organizar ideas e identificar relaciones. Es una herramienta que fomenta la generación de ideas. El Diagrama Causa-Efecto es llamado usualmente Diagrama de “Ishikawa” porque fue creado por Kaoru Ishikawa, experto en dirección de empresas, quien a su vez estaba muy interesado en mejorar el control de la calidad. Se trata de una herramienta para el análisis de los problemas que básicamente representa la relación entre un efecto (problema) y todas las posibles causas que lo ocasionan.

Estadística 2.5 Importancia de la calidad en CFE Al término del subtema el participante usará de las herramientas estadísticas en la aplicación del Sistema de Gestión de la Calidad Importancia de la calidad La adopción de un sistema de gestión de la calidad es una decisión estratégica para una organización que le puede ayudar a mejorar su desempeño global y proporcionar una base sólida para las iniciativas de desarrollo sostenible. Los beneficios potenciales para una organización de implementar un sistema de gestión de la calidad basado en esta Norma Internacional son: La capacidad para proporcionar regularmente productos y servicios que satisfagan los requisitos del cliente y los legales y reglamentarios aplicables. Facilitar oportunidades de aumentar la satisfacción del cliente. Abordar los riesgos y oportunidades asociadas con su contexto y objetivos. La capacidad de demostrar la conformidad con requisitos del sistema de gestión de la calidad especificados. Conceptos de calidad

Estadística CALIDAD es el conjunto de características que satisfacen las necesidades de los clientes. Además, según Juran, la calidad consiste en no tener deficiencias. La calidad es “la adecuación para el uso satisfaciendo las necesidades del cliente”. Joseph Juran (1993) CALIDAD es el hecho de desarrollar, diseñar, manufacturar y mantener un producto de calidad. Este producto debe ser el más económico, el más útil y resultar siempre satisfactorio para el consumidor final. Kaoru Ishikawa (1988) CALIDAD no es otra cosa más que “una serie de cuestionamiento hacia una mejora continua”. William E. Deming (1988) Evolución de la gestión de la calidad en CFE

Estadística Sistema de Integral de Gestión (SIG – CFE) Es un sistema de gestión de la organización que incluye aspectos en materia de Calidad, Ambiental, Seguridad y Salud en el Trabajo. Basado en un modelo de clase mundial (Normas Internacionales ISO 9001, ISO 14001 y la ISO 45001) Modelo del Sistema Integral de Gestión (elementos)

Estadística Política Transversal de calidad en CFE Fundamentos de la Política Transversal de calidad de CFE

Estadística Objetivos del SIG – CFE

Estadística Indicadores del Contrato Programa Pensamiento basado en riesgos

Estadística El pensamiento basado en riesgos es esencial para lograr un sistema de gestión de la calidad eficaz. El concepto de pensamiento basado en riesgos ha estado implícito en ediciones anteriores de esta Norma Internacional, incluyendo, por ejemplo, llevar a cabo acciones preventivas para eliminar no conformidades potenciales, analizar cualquier no conformidad que ocurra, y tomar acciones que sean apropiadas para los efectos de la no conformidad para prevenir su recurrencia. Uno de los propósitos fundamentales de un sistema de gestión de la calidad es actuar como una herramienta preventiva. Las empresas tienen que definir un método para la identificación del pensamiento basado en riesgos y oportunidades. Además, definir las acciones para llevarlos a cabo. Los objetivos del Sistema de Gestión de Calidad tienen que estar alineados con la política y la dirección estratégica de la empresa. Resumen del Tema Se narra un resumen de los subtemas tratados durante el desarrollo del tema. Nota: • Al término de cada tema incluir una evaluación del tema.

Estadística Glosario Estadística: Ciencia que recoge, organiza, presenta, analiza e interpreta datos con el fin de propiciar la toma de decisiones ms eficaz. Muestra: Porción o parte de la población de interés. Población: Conjunto de individuos u objetos de interés o medidas obtenidas a partir de todos los individuos u objetos de interés. Parámetro: Un parámetro tiene una enorme utilidad en estadística. En primer lugar, sirve para conocer atributos de una distribución de datos. Por ejemplo, la media aritmética o la desviación típica de estos. Variable: La variable estadística es una característica o cualidad de un individuo que está propensa a adquirir diferentes valores. Estos valores, a su vez, se caracterizan por poder medirse. Estadística Cualitativa: La variable cualitativa es aquella variable estadística que expresa una cualidad, o característica, del objeto o individuo en cuestión. Estadística Cuantitativa: Es aquella variable estadística que, a diferencia de la cualitativa, puede expresarse a través de cifras. Por esta razón, estas pueden analizarse con métodos estadísticos. Estadística descriptiva: Método para organizar, resumir y presentar datos de manera informativa. Estadística inferencial: Métodos empleados para determinar una propiedad de una población con base en la información de una muestra. Media: La media es el valor promedio de un conjunto de datos numéricos, calculada como la suma del conjunto de valores dividida entre el número total de valores. Moda: Valor de la observación que aparece con mayor frecuencia. Mediana: Punto medio de los valores una vez que se han ordenado de menor a mayor o de mayor a menor.

Estadística Pronóstico: El pronóstico en estadística es la estimación sobre lo que se espera que pueda suceder respecto a una variable. Esto, en base a un análisis numérico. Serie de tiempo y proyección: Es un grupo de datos registrados durante un periodo semanal, trimestral o anual. Calidad: Grado en el que un conjunto de características inherentes de un producto, servicio o proceso cumple con los requisitos. Sistema de Integral de Gestión: Es un sistema de gestión de la organización que incluye aspectos en materia de Calidad, Ambiental, Seguridad y Salud en el Trabajo. Elementos de Modelo del Sistema Integral de Gestión: Planear, Hacer, Verificar y Actuar. Política Transversal de Calidad del Sistema Integral de Gestión: Declaración de intenciones y principios en relación a su desempeño en la Gestión de la Calidad, Gestión Ambiental y la Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo, que proporciona un marco de referencia para el establecimiento de sus objetivos y metas. Lista de Abreviaturas En este apartado se registran todas las abreviaturas utilizadas en los textos de los temas y subtemas del manual.

Estadística Referencias • Lind, Marchal, Wathen. (2008). Estadística aplicada a los negocios y la economía. México: McGraw – Hill Interamericana. • Sistema integral de Gestión en CFE • Norma ISO 9001:2015 • Manual del SIG-CFE (M-1020-001)

Estadística Anexos En este apartado se anexan los materiales requeridos para realizar las prácticas o ejercicios que se incluyen en la actividad de capacitación.

Estadística Colofón En este apartado se registran los datos de la publicación tales como nombre de la imprenta, lugar y fecha. (Ejemplo) “Este material se terminó de editar para su impresión en “CENTRO NACIONAL DE CAPACITACION NORESTE” “COMISIÓN FEDERAL DE ELECTRICIDAD, ” Día, mes y año,