How to do a WORK SAMPLING

Summary

En este video, Diego de Ingenio explica detalladamente cómo realizar un muestreo de trabajo paso a paso. Comienza con una introducción a las definiciones básicas, como lo que es una muestra y el muestreo estadístico. Luego, aborda el muestreo de trabajo, destacando su importancia debido a su bajo costo, agilidad y menor intrusividad. A lo largo del video, se muestra cómo calcular el número de observaciones necesarias, cómo utilizar datos históricos o estudios piloto para estimar la proporción de actividades productivas, y cómo aplicar estos cálculos en un estudio de campo real, utilizando un centro de llamadas como ejemplo.

Takeaways

• 😀 Un muestreo es una técnica estadística que permite seleccionar un grupo representativo de una población para estudiar y hacer conclusiones aplicables al total de la población.
• 😀 El muestreo de trabajo es una técnica que determina, a través de observaciones aleatorias, el porcentaje de aparición de una actividad determinada en el lugar de trabajo.
• 😀 El muestreo de trabajo es económico, ágil y menos intrusivo en comparación con otras técnicas más complejas, como los estudios de tiempo.
• 😀 La clave para realizar un muestreo de trabajo exitoso es definir claramente los objetivos del estudio antes de comenzar, para obtener datos relevantes y evitar repeticiones del estudio.
• 😀 Es fundamental socializar el estudio con el personal involucrado, explicando los objetivos y métodos para evitar tensiones en el ambiente laboral.
• 😀 Para calcular el parámetro p, que determina el porcentaje de tiempo de actividad en un muestreo de trabajo, se pueden utilizar datos históricos, el conocimiento del analista o realizar un estudio piloto.
• 😀 El cálculo del número de observaciones necesarias se basa en parámetros como el nivel de precisión (h) y el valor z, que se usa para el nivel de confianza deseado.
• 😀 Al realizar un muestreo de trabajo, un valor común de z para un nivel de confianza del 95% es 1.96, lo que indica que la muestra debe tener una precisión de ±3% en relación con el parámetro p.
• 😀 La cantidad de observaciones necesarias para un estudio de muestreo de trabajo depende del número de observaciones iniciales y de la precisión aceptada, lo que afecta la validez de los resultados.
• 😀 El análisis de los resultados del muestreo de trabajo puede revelar patrones como la distribución del tiempo productivo frente al no productivo en el lugar de trabajo, lo que puede ser útil para la mejora organizacional.

Q & A

¿Qué es una muestra y por qué es importante en los estudios estadísticos?

Una muestra es un subconjunto representativo de una población, utilizado para obtener conclusiones que puedan extrapolarse a toda la población. Es importante porque permite realizar estudios sin tener que evaluar a todos los miembros de la población, lo que no siempre es viable o práctico.

¿Cuál es la diferencia entre una muestra y el muestreo de trabajo?

El muestreo de trabajo es una técnica estadística que determina el porcentaje de aparición de una actividad observada mediante muestras aleatorias. Mientras que la muestra en general se usa para estudiar una población, el muestreo de trabajo se enfoca en observar actividades específicas dentro de un entorno laboral.

¿Cuáles son los beneficios del muestreo de trabajo?

El muestreo de trabajo es beneficioso porque es más barato, ágil y menos intrusivo que otras técnicas más complejas como el estudio del tiempo. Esto se debe a que requiere menos tiempo y recursos, lo que lo convierte en una opción más económica.

¿Por qué es importante definir los objetivos antes de realizar un estudio de muestreo de trabajo?

Es crucial definir los objetivos del estudio antes de comenzar, porque si no se establecen claramente, las conclusiones pueden no ser relevantes, lo que obligaría a repetir el estudio. Los objetivos guían el análisis y aseguran que la información recolectada sea útil y precisa.

¿Qué implica la socialización del estudio con el personal?

La socialización del estudio con el personal significa informarles sobre los objetivos del estudio y cómo se llevará a cabo. Esto es importante para evitar malentendidos y para que los empleados no se sientan incómodos con el proceso de observación.

¿Qué factores se deben tener en cuenta al determinar qué actividades contar como productivas o no productivas?

Es fundamental definir qué actividades se considerarán productivas o no productivas antes de comenzar el estudio. Por ejemplo, en un hospital, si un enfermero habla con un paciente, se debe decidir si se considera productivo según las políticas del lugar o no, lo que depende de las actividades que se consideren relevantes para el estudio.

¿Qué métodos se pueden utilizar para estimar el parámetro p (proporción de tiempo de actividad)?

El parámetro p puede estimarse utilizando diferentes métodos, como datos históricos, el conocimiento subjetivo del analista o mediante grupos de consenso. También se puede realizar un estudio piloto a pequeña escala para obtener una estimación más precisa.

¿Qué es un estudio piloto y cómo se utiliza en el muestreo de trabajo?

Un estudio piloto es una pequeña recopilación de observaciones, por ejemplo, 50 a 100 observaciones, que se realiza antes del estudio completo para estimar el parámetro p. Este estudio permite obtener una proporción de actividades productivas y no productivas, lo que ayuda a calcular el número de observaciones necesarias para el estudio principal.

¿Cómo se calcula el número de observaciones necesarias en un estudio de muestreo de trabajo?

El número de observaciones necesarias se calcula utilizando una fórmula que depende del parámetro p, el nivel de precisión (h), y el valor z para el nivel de confianza deseado. El valor de z se obtiene según el nivel de confianza, como 1.96 para un nivel de confianza del 95%.

¿Qué impacto tiene el número de observaciones en la precisión del estudio?

A mayor número de observaciones, mayor precisión en los resultados. Si se toman menos observaciones, el nivel de error aumenta, lo que puede hacer que los resultados no sean tan confiables. El número de observaciones afecta directamente a la exactitud de las conclusiones del estudio.