Pensamiento Estadístico

Pensamiento Estadístico

 

Introducción

La estadística tiene amplios alcances en la gestión de la calidad, para la cual funciona como una herramienta útil, pero a pesar de esto muchos directivos todavía piensan que la estadística no es relevante para sus actividades. Esto se debe a que ven a la estadística como un conjunto de técnicas complicadas y de aplicación limitada.

 

En la vida diaria, siempre se toman decisiones importantes de acuerdo a las labores que se desempeñan y respecto al rumbo que tomará la empresa, el trabajo o incluso nuestra vida. Dado que en los negocios, las decisiones profesionales apuntalan la salud financiera de una empresa, se plantean metas y objetivos para identificar áreas de oportunidad y mejora.

 

Por ejemplo, el directivo de un restaurante podría estar interesado en comprender por qué le toma más tiempo servir a algunos de sus clientes y habrá ejecutivos de empresas crediticias que deberán analizar el comportamiento de los préstamos que hacen a muchos clientes. Para estas situaciones, el pensamiento estadístico debe usarse como un medio para lograr la meta planteada.

 

El pensamiento estadístico es la forma en que la información se ve, se procesa y se convierte en pasos de acción. Es una filosofía de pensamiento, no una forma de realizar cálculos matemáticos. El pensamiento estadístico utiliza el concepto de que toda actividad consiste en un conjunto de pasos interconectados que deben complementarse y completarse para lograr una meta planteada, donde se debe investigar cada paso para identificar áreas de oportunidad y mejora a fin de lograr el éxito personal o profesional. La identificación y minimización de la variación en cada uno de los pasos llevarán al logro de la meta planteada.

 

El avance de la tecnología hace posible innovar el entrenamiento estadístico a los directivos para incrementar su utilización y que de esta manera se reporten estudios de calidad con mayor validez para las empresas.

 

Finalmente, se espera que quien lea este artículo encuentre el valor y los beneficios de utilizar las Nuevas Tecnologías de Información y Comunicación para un pensamiento estadístico en diferentes ámbitos de la vida profesional y de la empresa.

 

1. Origen del Pensamiento Estadístico

Herbert George Wells (Gran Bretaña, 1866-1946), es el autor tan polifacético de la clásica novela de ciencia-ficción La Máquina del Tiempo, la cual contiene descripciones proféticas de los triunfos de la tecnología y en la que combinó sus preocupaciones científicas con sus pensamientos sociopolíticos, polos que delimitaron su vida.

 

H. G. Wells, también llamado el hombre que veía el mañana, fue quien con espíritu de descubrimiento científico, parafraseó que en poco tiempo para un ciudadano eficiente del nuevo y tan complejo mundo que se está desarrollando ahora, sería requisito poder calcular y pensar en promedios, máximos y mínimos, lo que hoy es como aprender a leer y escribir.

 

H. G. Wells se preocupaba mucho por la evolución, el futurismo, la conciencia de clase y el socialismo, y esos principios filosóficos y sociológicos aparecen a lo largo de su novela. Si bien muchas cosas han cambiado en los más de 100 años transcurridos desde que describió a la sociedad del futuro, es paradójico ver como un no estadístico tuvo la visión de que en el futuro el mundo moderno tendría la necesidad de usar el pensamiento estadístico como parte del lenguaje común.

 

A la definición y avance del concepto de pensamiento estadístico han contribuido varios especialistas, como Snee quien lo definió como un conjunto de principios y valores que permiten identificar los procesos, caracterizarlos, cuantificarlos, controlar y reducir su variación para implantar acciones de mejora (Snee, 1993).

 

El pensamiento estadístico está basado en la teoría en administración del Dr. W. Edwards Deming, porque en su libro,The New Economics publicado en 1994 desarrolló el Sistema de Conocimiento Profundo, el cual contiene la esencia de los tres principios del pensamiento estadístico y consta de cuatro partes:

 

La apreciación de un sistema.

El conocimiento sobre la variación.

La teoría del conocimiento.

La psicología.

 

La División de Estadística de la American Society for Quality Control (ASQC) en 1994, incitó el proyecto sobre el pensamiento estadístico durante su reunión Tactical Planning Meeting. El objetivo del proyecto fue que los miembros de la División de Estadística y otros, aplicaran el pensamiento estadístico en su trabajo para lograr mejores resultados. El primer problema que enfrentó el equipo fue que todos tendieron a usar el término pensamiento estadístico; pero había variación en quienes figuraban como miembros del equipo. Por consiguiente, el primer objetivo fue desarrollar y publicar una definición operacional del pensamiento estadístico. Este estudio tan interesante sobre el pensamiento estadístico y sus aplicaciones, fue publicado por la Quality Press (1996a) en el Glossary and Tables for Statistical Quality Control.

 

1.1 Definición

En la Special Publication on Statistical Thinking (1996b) está detallada la definición de que el pensamiento estadístico es una filosofía de aprendizaje y acción basada en tres principios inevitables que son:

 

  • Todo  ocurre en un sistema de procesos interconectados;
  • Variación hay en todos los procesos; y
  • Entender y reducir la variación son las claves del éxito.

 

El primer principio se relaciona con la primera parte del Sistema de Conocimiento Profundo, Apreciación de un sistema. El segundo y tercer principios, se unen a la segunda parte del Sistema de Conocimiento Profundo, Conocimiento sobre la variación.

 

En la ASQC (1996b) se plantea primero que el pensamiento estadístico es una filosofía, o sea es una forma de pensar, o un proceso de pensamiento, en lugar de cálculos que a algunos confunden. Ésta es la diferencia clave entre el pensamiento estadístico y las técnicas estadísticas, y cuya integración se ilustra en la Figura 1.

 

Figura 1
Relación entre pensamiento estadístico
y métodos estadísticos

 

Relación entre pensamiento estadístico

y métodos estadísticos

 

Fuente:ASQC, 1996b; Snee, 1999.

 

1.2 Principios

El énfasis de esa filosofía es en cómo adquirimos información del proceso (aprendiendo), y cómo respondemos a esta información (haciendo). En la práctica se dan diferentes interpretaciones a las situaciones, quizás a través de los datos, y reaccionando diferente de tal forma que se aprecia la no utilización del pensamiento estadístico. Para puntualizar esas diferencias, es necesario examinar los principios fundamentales del pensamiento estadístico, porque para aplicar la filosofía no puede hablarse de pensamiento estadístico a menos que se incorporen los tres (ASQC, 1996b).

 

Todo trabajo ocurre en un sistema de procesos interconectados. Es decir, toda actividad es un proceso, el cual es un conjunto de actividades conectadas donde las entradas son transformadas en salidas para un propósito específico (ASQC, 1996b; López, 2004).

Este principio se refiere al entendimiento de toda actividad y tiene que ver con el aprendizaje, el mejoramiento potencial y las fuentes de variación que se mencionan en el segundo y tercer principios.

 

Variación hay en todo proceso. Este principio proporciona el enfoque para el mejoramiento del trabajo. La variación es la clave. La variación resulta cuando dos o más cosas son diferentes y pudiéramos pensar que deberían ser exactamente iguales.

La presencia de la variación crea la necesidad del pensamiento estadístico (Dransfield et. al. 1999). Si no hubiera variación, los procesos podrían ejecutarse mejor, los productos tendrían la calidad deseada, el servicio podría ser más consistente y los directivos podrían administrar mejor (Hoerl y Snee, 2002). Enfocarse en la variación es una estrategia clave para el logro de la mejora.

 

Entender y reducir la variación son las claves del éxito. La calidad de los procesos determina inevitablemente la calidad de los productos que se obtienen, de ahí que la primera gran meta de todo proceso de mejora debe ser: controlar y reducir la variabilidad, de forma tal que los procesos sean estables, consistentes y predecibles.

Diversos negocios valoran tener diversidad de pensamiento y perspectiva porque es importante una diversidad de pensamiento entre los miembros del ejecutivo. El desarrollo de un nuevo producto requiere experimentación con nuevas ideas y acercamientos al mercado. La aplicación de la estadística inicia sobre la base de que hay variación en los datos, de lo contrario no se aplicaría. Por lo que la variación debe cuantificarse para comprender mejor las actividades o procesos y mejorar la toma de decisiones (ASQC, 1996b).

 

La estadística ha demostrado que las variaciones de un producto o proceso pueden medirse, con lo cual se puede determinar el comportamiento del proceso, o el lote de productos, o los tiempos de atención en el servicio.

 

Deming manifestó el mensaje de toda la vida, reduzca la variación. En la mayoría de las situaciones, reducir variación es calificativo de mejor. Reduciendo variación en el producto se satisface a los clientes, mientras que reduciendo la variación del proceso y de las entradas se reduce la de los productos, y comúnmente se reducen costos en los negocios en general (ASQC, 1996b).

 

En resumen, debiéramos siempre entender la variación y siempre tratar de reducirla, así el pensamiento estadístico sería pro activo.

 

Wild y Pfannkuch (1999) describieron en un sentido más amplio los procesos de pensamiento que tienen lugar en la solución de un problema estadístico. Desde la formulación del problema hasta las conclusiones. Ellos dicen: …el pensamiento estadístico es la encarnación del sentido común…, Nosotros lo reconocemos en cuanto lo vemos, o mejor …su ausencia es a menudo claramente obvia y …para la mayoría de nosotros es producto de la experiencia. Evidentemente es necesario pensar estadísticamente desde la identificación del problema hasta sus conclusiones.

 

Respecto a lo anterior puede pensarse que el pensamiento estadístico es un método que consiste en la identificación de los procesos más importantes (pueden ser procesos clave o de apoyo) en una empresa, la determinación de variables, la obtención de datos y finalmente el análisis de los mismos utilizando herramientas estadísticas, desde las más simples hasta quizás otras muy complejas.

 

2. Las nuevas tecnologías de información y comunicación para un pensamiento estadístico en la empresa

Las Nuevas Tecnologías de Información y Comunicación (NTIC) incluyen la proyección, el uso de computadoras para presentaciones, Internet y distintos software. Éstas son una combinación y diseño apropiado de textos, dibujos, imágenes, sonido y vídeo. En una conferencia pueden ser utilizadas como herramienta o vehículo para la Información, Capacitación y la Asistencia Técnica.

 

Las NTIC en la educación ayudan a cumplir su misión primordial: mejorar la enseñanza, la capacitación y el aprendizaje para quienes tienen al alcance a alguna de éstas.

 

Las NTIC serán adaptadas por el mercado futuro de trabajo para el estadístico con conocimientos ampliamente especializados, para lo cual se percibe que la educación estadística deberá ser complementada con tecnología computacional, debido a la serie de aplicaciones científicas y comerciales que requieren estadística especializada.

 

2.1 Pensamiento estadístico en la empresa

El pensamiento estadístico en los empresarios es importante y necesario para el desarrollo de una cultura estadística. Para esto debe hacerse uso de los recursos que ofrece la tecnología para enseñar y difundir la estadística, sin olvidar que también es necesaria la atención al contenido estadístico que los directivos de este siglo requieren urgentemente.

 

Evidentemente se percibe ausencia del pensamiento estadístico en la gestión de calidad, porque a los problemas que enfrentan los directivos se da solución inmediata en base a la experiencia, sin hacer un análisis apropiado a la información disponible y/o se utiliza inapropiadamente la estadística (Bisgaard, 1999).

 

Los directivos deben estar capacitados para usar correctamente el lenguaje estadístico y tener habilidades para construir argumentos estadísticos basados en datos. Si se logra que tengan una actitud positiva sobre la utilidad de la estadística, su trascendencia y su alcance, se podrá incrementar la aplicación de la estadística en la gestión de calidad; ya que esto último, se ha convertido en un elemento esencial para el mejoramiento de la calidad e importante porque la calidad, si no se evalúa, no se sabe si mejora, lo que a su vez contribuye a la competitividad de la empresa.

 

La UNESCO dio a conocer cuatro pilares de la educación para el siglo XXI. Un pilar es aprender a actuar. Hoy, dada la dimensión tecnológica y pragmática, no se tienen dificultades mayores, pero sí hay que darle un perfil y un sentido estrechando la relación entre universidad-empresa, ofreciendo planteamientos que busquen un afán de superación y desarrollo personal. Justamente esto es lo que se logra con la educación permanente de directivos cuando emplean elementos activos de las NTIC, como un recurso de formación en combinación con las formas clásicas de educación. Ejemplos de estos elementos son los software estadísticos y otros que han contribuido a que los directivos sepan actuar más libremente y sin tanta dependencia de las universidades.

 

Actualmente existen numerosos sistemas multimedia que dicen ser elaborados para la enseñanza; pero distan bastante de lo que debe ser un multimedia didáctico por muchas deficiencias, ya que en varios priman más los efectos, vídeos, imágenes, sonidos repetitivos donde lo mismo que se lee se escucha. Sin embargo, un sistema multimedia es un medio de enseñanza si responde a las funciones: motivadora, informativa, comunicativa, cognoscitiva, integral y sistematizadora.

 

La capacitación como cualquier otra actividad humana, se apoya en los avances científicos y tecnológicos, por lo que mientras mucho del esfuerzo sobre la reforma actual se enfoca en ‘cómo animar’ los cursos con demostraciones, y fundamentalmente también debe volverse a pensar la forma de entrenamiento estadístico.

 

En este siglo debe promoverse el pensamiento estadístico en el entrenamiento estadístico porque es necesario insistir que antes de querer aplicar métodos estadísticos debe hacerse uso del pensamiento estadístico, ya que es el compendio de principios, lenguaje y estrategias para pensar, razonar y plantear una solución a un problema que requiere cuantificación. Cuando se aprende el pensamiento estadístico, se aplica y se entienden mejor los procesos, el trabajo y la vida en general, lo que conlleva a la delimitación, planteamiento y solución apropiada de problemas personales y/o profesionales.

 

Referencias

ASQC, (1996a); “Glossary and Tables for Statistical Quality Control”,”Quality Press, Statistics Division, Milwaukee, Wisconsin.

ASQC (1996b); “Statistical Thinking”, Special Edition, Quality Information Center, Statistics Division, Spring.

Bisgaard, S. (1999); “An effective approach to teaching quality improvement techniques”, Quality Engineering, 12, 2, 283-286.

Deming, W. E. (1994); The New Economics For Industry, Government & Education; Cambridge: Massachusetts Institute of Technology Center for Advanced Engineering Study.

Dransfield, S. B., Fisher, N. I. and Vogel, N. J. (1999); “Using statistics and statistical thinking to improve organizational performance”, International Statistical Review, 67, 2, 99-150.

Hoerl, R. W. and Snee, R. D. (2002); Statistical Thinking – Improving Business Performance; Duxbury Press, United States of America.

López, L. L. y Sánchez, S. P. (2004); “Pensamiento estadístico para los empresarios del Siglo XXI”, Industrial, XXV, 1, 3-9.

López, L. L. (2004); “La educación superior en el Siglo XXI requiere pensamiento estadístico”, Revista Cubana de Educación Superior. En impresión.

Snee, R. D. (1993); “What’s Missing in Statistical Education”, The American Statistician, 47, 149-154.  (1999); “Discussion: Development and use of statistical thinking: A new era”, International Statistical Review, 67, 3, 255-258.

11. Wild, G. J. and Pfannkuch, M. (1999); “Statistical thinking in empirical enquiry”, International Statistical Review, 67, 3, 223-265.

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