Curso Estadística Practica Aplicada a la Calidad

El Curso Estadística Práctica Aplicada a la Calidad es a distancia. Tiene una duración de 50 horas.

El profesional de la calidad se ve obligado a aplicar técnicas estadísticas en su labor diaria: cálculo de muestras para la realización de encuestas de satisfacción de clientes, interpretación de tendencias de indicadores de procesos, cálculo de gráficos de control o establecimiento de planes de muestreo de productos comprados son un ejemplo de actividades que requieren un conocimiento estadístico sencillo pero que, históricamente, los métodos pedagógicos y la ausencia de textos especializados han complicado.

METODOLOGÍA
El curso está encuadrado dentro de la modalidad formativa “A distancia”, donde el alumno deberá ir estudiando los contenidos del módulo en el horario que él considere y dentro de los plazos establecidos, teniendo el apoyo de un tutor personalizado y de una plataforma on-line para la buena comprensión de los contenidos del mismo.

•TUTORÍAS
El centro dispone de un grupo de expertos para apoyar y asesorar al alumno en la resolución de cualquier duda, dificultad o sugerencia o para aclarar cuestiones relacionadas con los contenidos de la formación.
Estos expertos actúan como tutores de forma que cada uno de los alumnos cuenta con un tutor personal al que se dirige directamente para efectuar sus consultas.
El sistema de tutorías personalizadas se plantea como una herramienta eficaz para facilitar el aprendizaje de los alumnos, donde el tutor, además de resolver dudas y responder a las preguntas de los alumnos, realiza un seguimiento personalizado.
El tutor realiza, además, un seguimiento del alumno a lo largo de todo el proceso formativo, con el fin de asegurar el cumplimiento de los objetivos y actuando como dinamizador de la formación.
Para la comunicación entre el alumno y el tutor se utiliza la forma de comunicación que elija el alumno: correo electrónico, plataforma online o fax. El horario de tutorías  es de lunes a jueves de de 9.00 a 14.00 y de 15.00 a 17.30 de lunes a jueves y de 9.00 a 14.00 los viernes, excepto festivos.

•PLATAFORMA ON-LINE
Durante el proceso formativo el alumno tiene a su disposición una plataforma on-line que le aporta una serie de ventajas en la realización del curso y el logro de conseguir los objetivos del mismo:
-Contactar con el tutor y el resto de participantes en el curso.
-Debatir mediante el foro los temas que susciten dudas, comentarios, experiencias, etc del temario.
-Intercambiar información y documentos.
-Canal para los ejercicios de evaluación

•PRUEBAS DE EVALUACIÓN
El sistema de evaluación del curso es continuo a través de ejercicios que el alumno debe resolver en  la plataforma online. La inscripción en el curso supone un compromiso por parte del alumno del cumplimiento de los plazos de entrega de los ejercicios de evaluación.
Para la superación del programa formativo, el alumno deberá cumplimentar y remitir a su tutor personal los diferentes ejercicios de evaluación correspondientes a cada unidad y situados en la plataforma online.
Una vez corregidas y evaluadas, el tutor personal enviará al alumno los resultados y la puntuación obtenida, junto con las respuestas razonadas.

•OBTENCIÓN DEL DIPLOMA DE APROVECHAMIENTO
Para la obtención del Diploma de la Formación el alumno deberá superar todas las pruebas de evaluación incluidas en el módulo, lo que se considera logrado cuando se responda correctamente, al menos, el 60% de las cuestiones planteadas en total.

PROCESO DE ADMISIÓN Y MATRICULACIÓN
El Centro de Formación está permanentemente a disposición del solicitante para solventar todas las dudas que puedan surgir durante el proceso de admisión y matriculación.

CUOTAS DE INSCRIPCIÓN:
La cuota de inscripción incluye el material didáctico, el servicio de tutorías y mantenimiento de la plataforma online.
Una vez formalizada la matrícula y efectuado el pago, el alumno recibirá el primer envío de documentación por mensajería urgente.
(*)    Para más de 3 inscripciones enviadas por la misma empresa a una misma convocatoria, se aplicará el 10% de descuento sobre el importe del curso.
(**)    Este curso se encuentra incluido dentro de nuestra modalidad In Company. Si desea ampliar información al respecto y pedir presupuesto sin compromiso, póngase en contacto con nosotros a través del siguiente formulario.

Este curso pretende dar al profesional de la calidad la capacitación necesaria para poder utilizar las técnicas estadísticas necesarias en su trabajo.

Al finalizar el curso el alumno será capaz de:
-Comprender el concepto de probabilidad y combinatoria, qué son, para qué se utilizan y cómo calcularlos fácilmente mediante Excel.
-Analizar un conjunto de datos, representarlos gráficamente, ver el tipo de distribución que siguen dichos datos y calcular todos los parámetros estadísticos interesantes: media, moda, mediana, desviación típica, coeficientes de asimetría y curtosis.
-Conocer la distribución Normal, qué propiedades tiene, para qué sirve, cómo saber si mis datos siguen una distribución Normal y qué aplicaciones prácticas tiene la distribución Normal.
-Comprender el Teorema Central del Límite, qué aplicaciones prácticas tiene y su importancia dentro de la Estadística.
-Entender las distribuciones discretas: Hipergeométrica, Binomial y Poisson. Qué son, cómo y cuando se utilizan, para qué sirven y cómo se calculan.
-Comprender otras distribuciones derivadas de la Normal: t de Student, ?2 de Pearson y Poisson. Saber calcularlas para cualquier grado de libertad.
-Entender los principales conceptos de la teoría del muestreo, sus riesgos asociados ? y ?, así como sus curvas características.
-Comprender los dos métodos de estimación: puntual y por intervalos de confianza. Calcular intervalos de confianza para una media, una desviación típica y una proposición, para un nivel de significación (o nivel de confianza) determinado.
-Calcular el tamaño de muestra para estimar una media, una desviación típica o una proporción.
-Comprender qué es el contraste de hipótesis, para qué sirve, cuándo y cómo se utiliza. Resolver 8 casos de comparación de medias, desviaciones típicas y proporciones. Comprender los dos tipos de errores asociados I y II.
-Entender la regresión y correlación. Calcular el tipo de línea de regresión para los casos: lineal, exponencial, potencial y polinómica. Calcular la bondad del ajuste mediante el coeficiente de correlación lineal y no lineal.
-Analizar un conjunto de datos, mediante su ordenación, representación gráfica, cálculo de parámetros estadísticos y otros cálculos, para poder extraer conclusiones y, eventualmente, tomar decisiones basadas en dichos datos.

Estos objetivos se alcanzan a través de los conocimientos teóricos transmitidos durante el curso, reforzando lo aprendido mediante numerosos ejercicios, actividades y especialmente, mediante la resolución de casos prácticos. De esta manera, al finalizar el curso, el alumno estará capacitado para aplicar en cualquier organización lo que ha aprendido.

MÓDULO I. ESTADÍSTICA PRÁCTICA APLICADA A LA CALIDAD
UNIDAD 1: PROBABILIDAD Y COMBINATORIA
Objetivos
1.    SUCESO ALEATORIO Y CONCEPTO DE PROBABILIDAD
1.1.    ¿Qué es la Estadística?
1.2.    ¿Qué es un suceso aleatorio?
1.3.    Concepto de probabilidad
2.    SUMA DE PROBABILIDADES
3.    SUCESOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES
4.    PROBABILIDADES CONDICIONADAS. PRODUCTO DE PROBABILIDADES
5.    SUCESOS INDEPENDIENTES
6.    ¿PARA QUÉ SIRVE LA PROBABILIDAD?
7.    REPASO A LA TEORÍA COMBINATORIA   
7.1.    Introducción
7.2.    números combinatorios
8.    VARIACIONES Y PERMUTACIONES
8.1.    Variaciones
8.2.    Permutaciones
9.    COMBINACIONES
10.    VARIACIONES CON REPETICIÓN
10.1.    SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
Objetivos
1.    CONCEPTO DE VARIABLE ALEATORIA CONTINUA Y DISCRETA. ATRIBUTOS
1.1.    Concepto de variable aleatoria
1.2.    Concepto de variable continua y discreta
1.3.    Atributos y variables
2.    FUNCIÓN DE DENSIDAD Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN PARA VARIABLES DISCRETAS
3.    FUNCIÓN DE DENSIDAD Y DE DISTRIBUCIÓN PARA VARIABLES CONTINUAS
4.    INTERVALOS DE FRECUENCIA PARA VARIABLES CONTINUAS
5.    PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
6.    PARÁMETROS DE POSICIÓN
6.1.    Media aritmética, valor medio o media
6.2.    Media ponderada
6.3.    Media geométrica
6.4.    Media armónica
6.5.    Media cuadrática
6.6.    Mediana
6.7.    Moda
6.8.    Relaciones entre la media, la mediana y la moda
6.9.    Cuartiles, deciles y percentiles
7.    PARÁMETROS DE DISPERSIÓN
7.1.    Varianza y desviación típica
7.2.    Coeficiente de variación V, de Pearson
7.3.    Recorrido
7.4.    Desviación media
8.    PARÁMETROS DE ASIMETRÍA (O SESGO)
9.    PARÁMETRO DE APLANAMIENTO O CURTOSIS
9.1.    SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 3: ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONOCIDAS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1.    DISTRIBUCIÓN NORMAL
1.1.    Distribución Normal Tipificada y su tabla
1.2.    Otras propiedades de la distribución Normal
1.3.    Prueba de normalidad
2.    ADICIÓN DE VARIABLES NORMALES INDEPENDIENTES
2.1.    Diferencia entre mezcla y adición de variables
3.    TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
4.    SIMILITUDES EN LAS TRES DISTRIBUCIONES DE VARIABLES DISCRETAS: HIPERGEOMÉTRICA, BINOMIAL Y DE POISSON
5.    DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
6.    DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
7.    DISTRIBUCIÓN DE POISSON
7.1.    Descripción de la distribución de Poisson
7.2.    Aplicaciones de la distribución de Poisson
7.3.    ¿Cuándo se debe aplicar la distribución de Poisson o la binomial?
8.    APROXIMACIONES ENTRE DISTRIBUCIONES
8.1.    Adición de variables discretas binomiales
8.2.    Adición de variables discretas de Poisson
8.3.    La hipergeométrica tiende a la binomial
8.4.    La binomial tiende a la de Poisson
8.5.    La binomial tiende a la Normal
8.6.    La distribución de Poisson tiende a la Normal
9.    SIMILITUDES EN LAS TRES DISTRIBUCIONES DE VARIABLES CONTINUAS: ?2 (ji cuadrado) de PEARSON, t de STUDENT Y F de FISHER
10.    DISTRIBUCIÓN ?2 DE PEARSON
11.    DISTRIBUCIÓN "t" DE STUDENT
12.    DISTRIBUCIÓN "F" DE FISHER-SNEDECOR
12.1.    SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 4: FUNDAMENTOS DEL MUESTREO Y DE LA ESTIMACIÓN
Objetivos
1.    INTRODUCCIÓN AL MUESTREO
1.1.    Concepto de muestreo
1.2.    Errores en el muestreo
1.3.    El problema de la medición
1.4.    La forma de tomar la muestra
1.5.    Tamaño de la muestra
2.    PARÁMETROS MUESTRALES
3.    PROPIEDADES DE LOS PARÁMETROS MUESTRALES
4.    DISTRIBUCIONES DE LOS PARÁMETROS MUESTRALES
4.1.    Distribuciones  i
4.2.    Distribuciones si
4.3.    Distribuciones pi
4.4.    Distribuciones Ri
5.    EL PROBLEMA DE LA ESTIMACIÓN
6.    ESTIMACIÓN PUNTUAL
7.    ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA
8.    CUATRO CASOS DE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA
8.1.    Intervalo de confianza para la media m de poblaciones Normales N(m, ?), cuya desviación típica ? es desconocida
8.2.    Intervalo de confianza para la media m, de poblaciones Normales, cuya desviación típica ? es conocida
8.3.    Intervalo de confianza para la media m de una población cualquiera
8.4.    Intervalo de confianza para la proporción p de elementos defectuosos de una población distribuida binomialmente
9.    INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA DESVIACIÓN TÍPICA
9.1.    Intervalo de confianza para la desviación típica ?, de poblaciones Normales. Pequeñas muestras.
9.2.    Intervalo de confianza para la desviación típica ?, con grandes muestras, o bien para poblaciones no Normales.
10.    CONSIDERACIONES SOBRE EL TAMAÑO DE MUESTRA n
11.    CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA n, PARA LOTES AISLADOS
11.1.    Cálculo de n para variables
11.2.    Cálculo de n para atributos
12.    MUESTREO DE LOTES CONTINUOS. NORMAS UNE 66000
12.1.    Muestreo por atributos
12.2.    Muestreo por variables
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 5: CONTROL DE PROCESOS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1.    GRÁFICOS DE CONTROL DE PROCESO POR VARIABLES
1.1.    Control de la media y de la dispersión
1.2.    Gráficos 
1.3.    Gráficos 
1.4.    Interpretación de los gráficos de control
2.    GRÁFICOS DE CONTROL DE PROCESO POR ATRIBUTOS
2.1.    Gráficos “np”
2.2.    Gráficos “c”
3.    ESTUDIOS DE CAPACIDAD
3.1.    Estudios de capacidad de procesos
3.2.    Estudios de capacidad de máquinas
3.3.    El caso de los procesos no normales
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 6: CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1.    TOMA DE DECISIONES ESTADÍSTICAS
2.    PRINCIPIOS DEL CONTRASTE DE HIPÓTESIS
2.1.    Hipótesis nula e hipótesis alternativa
2.2.    Región crítica
2.3.    Tipos de Error
2.4.    Nivel de significación
3.    CÓMO DISEÑAR UN CONTRASTE DE HIPÓTESIS
4.    ALGUNAS SIMPLIFICACIONES EN EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS
5.    OCHO CASOS DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS
5.1.    Variación de i conocido m y ? del colectivo
5.2.    Variación de  i conocido  m  del colectivo (? desconocida)
5.3.    Variación de pi (fracción defectuosa de la muestra) conocida la fracción defectuosa media del colectivo p
5.4.    Variación de "s" (desviación típica de la muestra) conocida la ? del colectivo
5.5.    Variación de dos medias muestrales 1 y 2 conociendo ? del colectivo
5.6.    Variación de dos medias muestrales 1 y 2 siendo desconocida la ? del colectivo
5.7.    Variación de dos fracciones defectuosas muestrales p1 y  p2 desconocida la fracción defectuosa media del colectivo p
5.8.    Variación de dos desviaciones típicas muestrales
6.    VARIACIÓN DE LOS DATOS MUESTRALES RESPECTO DE UNA DISTRIBUCIÓN DETERMINADA
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 7: REGRESIÓN
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1.    VARIABLES CORRELACIONADAS Y LÍNEAS DE REGRESIÓN
2.    UTILIDAD PRÁCTICA DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN
3.    CORRELACIÓN Y SUS GRADOS: COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
4.    MÉTODO A SEGUIR EN LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
5.    ELECCIÓN DEL TIPO DE LÍNEA DE REGRESIÓN
6.    ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN
7.    AJUSTE POR EL MÉTODO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS
7.1.    Ajuste de una recta de regresión (por mínimos cuadrados)
7.2.    Ajuste de curvas exponenciales de regresión (por mínimos cuadrados)
7.3.    Ajuste de curvas potenciales de regresión (por mínimos cuadrados)
7.4.    Ajuste de curvas recíprocas de regresión (por mínimos cuadrados)
7.5.    Ajuste de curvas polinomiales de regresión (por mínimos cuadrados)
8.    CÁLCULO DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN CON EXCEL
9.    AJUSTE PARA MÁS DE DOS VARIABLES POR MÍNIMOS CUADRADOS (REGRESIÓN MÚLTIPLE)
SOLUCIÓN  A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 8: CORRELACIÓN
Objetivos
1.    BONDAD DEL AJUSTE. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
2.    CORRELACIÓN NO LINEAL (CASO MÁS GENERAL)
2.1.    Coeficiente de correlación, r
2.2.    Coeficiente de determiración R2
3.    CORRELACIÓN LINEAL Y COEFICIENTE DE COVARIANZA
4.    INTERVALOS DE CONFIANZA PARA ESTIMAR VALORES MEDIOS E INDIVIDUALES
5.    ENSAYO DE LA HIPÓTESIS ? = O (COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE LA POBLACIÓN, ? = O)
6.    ENSAYO DE LA HIPÓTESIS ? = r (VARIACIÓN DE r CONOCIDO EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN, ? DE LA POBLACIÓN)
7.    ENSAYO DE UNA DIFERENCIA SIGNIFICATIVA ENTRE DOS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
8.    COEFICIENTE DE CORRELACIÓN MÚLTIPLE
9.    APLICACIONES A LAS ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN
9.1.    Relación entre medidas indirectas y satisfacción
9.2.    Fiabilidad de cuestionarios de satisfacción
10.    CONSIDERACIONES FINALES
10.1.    Resumen operativo
10.2.    Condiciones que tienen que cumplir los datos
SOLUCIÓN  A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN

UNIDAD 9: FUNCIONES ESTADÍSTICAS EN LA HOJA EXCEL
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1.    BARRA DE MENÚS: INSERTAR ?  fx  Función
2.    BARRA DE MENÚS: HERRAMIENTAS
2.1.    Resumen de datos
2.2.    Creación de intervalos y cálculo de frecuencias
2.3.    Representación gráfica de frecuencias y probabilidades
2.4.    Histograma
2.5.    Para embellecer el gráfico
2.6.    Estudio de Regresión – Correlación. Representación gráfica y línea de regresión
2.7.    Estudio de Regresión – Correlación. Coeficiente de correlación
2.8.    Estudio de Regresión – Correlación. Regresión
2.9.    Generación de números aleatorios

TABLAS DE DISTRIBUCIONES:       
-TABLA  - I.   CURVA NORMAL TIPIFICADA
-TABLA  - II.  DISTRIBUCIÓN    DE PEARSON
-TABLA  - III. DISTRIBUCIÓN t DE Student
-TABLA  - IV. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER – SNEDECOR
-TABLA  - V. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER - SNEDECOR
-TABLA  - VI. DISTRIBUCIÓN DE FISHER - SNEDECOR
-TABLA  - VII. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER - SNEDECOR
-TABLA  - VIII.  FACTORES PARA LA CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES
-TABLA  - IX. LETRAS CÓDIGOS DEL MUESTREO POR ATRIBUTOS
-TABLA  - X. TABLA PARA INSPECCIÓN POR ATRIBUTOS
-TABLA  - XI. ELECCIÓN DE TAMAÑO DE MUESTRA. MUESTREO POR VARIABLES
-TABLA  - XII. TABLA PARA MUESTREO POR VARIABLES

BIBLIOGRAFÍA            

Este temario es susceptible de actualizaciones

Duración: 50 horas
Número de módulos: 1
Número de envíos al alumno: 1
Duración recomendada: 3 meses
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