ESTUDIO DEL TRABAJO II
Muestreo
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.
Cuando nace la necesidad de conocer la
duración y porcentaje del tiempo total de trabajo dedicado a las diversas
actividades que comprende una tarea dentro de la empresa es necesario poder
aplicar algún método de medición del trabajo.
Uno de los métodos para calcular el trabajo
es el estudio de tiempos en el cual como ya sabemos un observador estudia
ciertas operaciones durante un largo periodo, registra la duración, el motivo
de la observación y toma una muestra relativamente pequeña que puede ocasionar
resultados con sesgo o poca precisión
Antecedentes históricos del Muestreo del
Trabajo
El desarrollo del muestreo de trabajo como
técnica de medición del trabajo se remonta al año 1935, cuando tippet sugirió
la aplicación de las observaciones instantáneas para hacer estudios de tiempos
de hombres y maquinas.
En 1946 Morrow le dio un uso más general
con el propósito fundamental de identificar las demoras que
Afectaban a los trabajos. Desde entonces la
técnica ha sido más desarrollada y refinada.
Conceptos
generales del Muestreo del Trabajo
Población:
Son las unidades en conjunto, las cuales
tienen una o más características en común. Es la totalidad del universo que se
desea estudiar y por ello es importante que esté bien delimitado y
definido. La población se clasifica en
teórica y estudiada.
La población teórica es aquella donde se
desean extrapolar los resultados al conjunto de elementos, puede realizarse la
pregunta ¿a quién deseo generalizar los resultados de los estudios?
La población estudiada representa a los
elementos a los cuales puede accederse durante el estudio, ¿a quién puedo
acceder en el estudio?
Muestra:
¿Quién forma parte del estudio?, cuando no
es posible realizar un censo se procede a estudiar elementos que sean una parte
representativa de la población. La muestra debe ser representativa y para ello
debe reflejar las características importantes encontradas en la población. Los
resultados que se desean estudiar puede clasificarse como variable discreta o
continua, siendo discreta valores que pueden ser clasificados y continua los
valores que no pueden clasificarse con tanta facilidad. Para que el estudio de
una muestra sea válido para la población, se requiere:
Homogeneidad: a lo largo de toda la muestra se cuenta con las mismas proporciones
y características que las de la población en los aspectos que influyen sobre la
variable que se estudia.
Representatividad: La muestra ha de ser un modelo representativo de la población.
Para poder determinar el tamaño de la
muestra, es decir la cantidad de elementos
¿cuántos individuos necesito para poder generalizar resultados? que se
estudiarán de la población lo cual se entenderá como muestra, es necesario
comprender los siguientes conceptos.
Parámetro: ciertos datos que se obtienen de la población.
Estadístico: datos obtenidos de la muestra lo cual se generaliza sobre la
población.
Criterios
de delimitación: selección del aspecto a estudiar
de la población como el lugar, tamaño de población o temporalidad.
Error
de muestreo: es una imprecisión que se realiza en
el momento de seleccionar o estimar un parámetro. Es la diferencia entre el
estadístico y su parámetro, siempre se cometerá un error el error de muestreo
da una noción de cuánto se aleja un valor de la realidad, la única forma de no
cometer errores es por medio del censo completo.
Error
de sesgo: imprecisión debido a la recolección o
interpretación incorrecta de datos que no representan la realidad.
Nivel de confianza: representa la
probabilidad de que el resultado obtenido sea real o que capte el verdadero
valor del parámetro.
Desviación estándar: medida de dispersión
de un conjunto de datos. Informa sobre la variación de los datos respecto de la
media.
Varianza poblacional: en el momento en que
la población es homogénea la variación entre los resultados disminuye así como
el número de elementos que debe estudiarse de la población, en otras palabras
disminuye el tamaño de muestra. Indica la variabilidad de la característica que
se estudia.
Los muestreos realizados se clasifican en
probabilísticos y no probabilísticos dependiendo de la probabilidad que tienen
los elementos de ser seleccionados durante el muestreo.
El muestreo de trabajo es un método que con
frecuencia proporcionará la información con mayor rapidez y a un costo
considerablemente menor que por técnicas cronometradas.
Consiste en tomar un gran número de
observaciones al azar por parte del observador donde no emplea el cronómetro,
ya que camina solamente por el área que se estudia sin horario fijo y toma
breves notas sobre lo que el operador está haciendo ya sea que este activo o
inactivo.
El muestreo del trabajo es una técnica
usada para investigar las proporciones del tiempo total dedicadas a las
diversas actividades que constituyen una tarea o una situación de trabajo. Los
resultados son efectivos para determinar: la utilización de máquinas y
personal; los suplementos aplicables a la tarea, y los estándares de
producción.
Tipos
de muestreo: Los autores proponen diferentes
criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en
general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo
probabilísticos y métodos de muestreo no probabilistas.
Terminología
• Población objeto: conjunto de individuos
de los que se quiere obtener una información.
• Unidades de muestreo: número de elementos
de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la
población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo.
• Unidades de análisis: objeto o individuo
del que hay que obtener la información.
• Marco muestral: lista de unidades o
elementos de muestreo.
• Muestra: conjunto de unidades o elementos
de análisis sacados del marco.
Muestreo
probabilístico
Los métodos de muestreo probabilísticos son
aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, aquellos
en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos
para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles
muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Sólo estos
métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la
muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos
de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
El método otorga una probabilidad conocida
de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no
es nula para ningún elemento.
Los métodos de muestreo no probabilísticos
no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten
realizar estimaciones inferenciales sobre la población.
(En algunas circunstancias los métodos
estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de
representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo
los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados
aleatoriamente de la población.)
Entre los métodos de muestreo
probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo estratificado
• Muestreo sistemático
• Muestreo polietápico o por conglomerados
Muestreo
aleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente:
1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún
medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios,
números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen
tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra
requerido.
Este procedimiento, atractivo por su
simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos
manejando es muy grande.
Muestreo
aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior,
numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números
aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un
número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que
ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los
individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la
población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como
punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
El riesgo este tipo de muestreo está en los
casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los
miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir
una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos
seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5
primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo
aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo
mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.
¿Cómo hacer un muestreo de trabajo?
Para hacer un muestreo, cuando hacemos un
estudio primero determinamos el área en la que tenemos problemas, la que
queremos mejorar o a la que requiere que hagamos esta actividad para enfocarnos
en ella, sin un objeto de estudio no tiene sentido el realizarlo. Para esto la
planeación es muy importante, para organizarnos y conocer la forma en la que
nos enfrentaremos al problema.
Para realizar un estudio de esta magnitud,
debemos de tomar en cuenta un factor sumamente importante, el dinero. Es por
esto que nos interesa establecer un número determinado de muestras que sea más
económico pero que al mismo tiempo nos pueda dar una visión real de los datos.
La frecuencia de observaciones dependerá
de:
•
Numero de observaciones
requeridas.
•
Tiempo disponible.
•
Numero de analistas.
•
Tipo de trabajo que se analiza.
Para obtener una muestra representativa se
toman observaciones a todas horas del día, es decir aleatoriamente. Una forma
de hacer esto es con la tabla de números
aleatorios.
El analista debe diseñar una hoja para
registrar observaciones, en la cual anotara los datos recopilados en el estudio
de muestreo del trabajo.
Los resultados son representados por medio
de graficas de control, que es una gráfica que sirve para observar y analizar
con datos estadísticos la variabilidad y el comportamiento de un proceso a
través del tiempo.
Antes de iniciar un programa de muestreo
del trabajo, el analista debe “presentar” su uso y confiabilidad a todos los
miembros de la organización a quienes puedan afectar los resultados, entre los
que se destacan el sindicato, el supervisor de línea y la administración de la
compañía.
Antes de hacer las observaciones reales del
estudio de muestreo del trabajo es necesario realizar una planeación detallada.
Los planes se inician con una estimación preliminar de las actividades para las
que se busca información. Esta estimación puede incluir una o más actividades,
y a menudo se hace a partir de datos históricos. Si el analista no puede hacer
una estimación razonable, deberá muestrear el área durante dos o tres días y
usar esa información como la base de estas estimaciones.
Para determinar el número necesario de
observaciones, el analista debe conocer la exactitud con que se desean los
resultados. Entre más observaciones, mayor validez tendrá la respuesta final.
Para esto se utiliza la fórmula:
La frecuencia de las observaciones depende,
en su mayor parte, del número de observaciones que se requiere y del tiempo
disponible para desarrollar los datos.
Las técnicas con gráficas de control que se
utilizan en actividades de control estadístico de la calidad se pueden aplicar
fácilmente en estudios de muestreo del trabajo. Como estos estudios tratan sólo
con porcentajes o proporciones, los analistas usan con más frecuencia la
gráfica p.
Los analistas pueden usar el muestreo del
trabajo para determinar la utilización de máquinas y operarios. Si se desea
desarrollar estándares justos, la determinación de holguras o suplementos debe
ser correcta. Antes de introducir el muestreo del trabajo, con frecuencia los
analistas determinaban las holguras por razones personales y demoras
inevitables, tomaban una serie de estudios durante todo el día de varias
operaciones y después promediaban los resultados.
El muestreo del trabajo puede ser muy útil
para establecer los estándares de tiempo para las operaciones de mano de obra
directa e indirecta. La técnica es la misma que la que se utiliza para
determinar holguras. El analista debe tomar un gran número de observaciones
aleatorias. El porcentaje del total de observaciones en las que el operario
está trabajando se aproxima al porcentaje del tiempo total de ese estado.
1.
Obtención del tiempo observado (TO):
2. Obtención del tiempo normal:
TN= TO x R
3.
Holgura:
Holgura= TN x Holgura
4. Obtención del tiempo estándar:
TE= (TN) + Holgura
Ejemplo:
El analista en la biblioteca de referencias
de la compañía Dorben decidió usar la técnica de muestreo de trabajo para
establecer estándares. La biblioteca tiene 20 empleados. Las operaciones
incluyen: catalogar, dar salida a libros, mantener registros, entre otras. Una
investigación preliminar dio una estimación de 36% para tiempo del grupo
dedicado a catalogar. ¿Cuántas observaciones deben tomarse si se desea una
confianza de 95% de que los datos observados están dentro de una precisión de
8% respecto a los datos de población?
N= Z2(1-p)/s2p(1.645)2(1.36)/(0.08)2(.36)=(2.706025)(.64)/(0.0064)(.36)=1.731856/0.002304=751.673611
Muestras al 95% con 8% de error
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Fuentes bibliográficas
