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WorksheetsReactivos — Control Estadístico de Procesos
Total questions: 50
Worksheet time: 25mins
¿Cómo se identifica visualmente la moda en un gráfico de dispersión (scatter plot)?
Como la línea de tendencia central.
Como la región con mayor concentración de puntos.
Como el punto más alejado del eje Y.
Como la intersección de los ejes X e Y.
En un gráfico de calor en forma de "nube" (heatmap con densidad), ¿qué indica la zona de mayor intensidad de color (ejemplo: rojo)?
La mediana de los datos.
La moda del conjunto de datos.
El rango intercuartílico.
Los valores atípicos.
¿Qué cuartil es equivalente a la mediana de un conjunto de datos?
El primer cuartil (Q1).
El segundo cuartil (Q2).
El tercer cuartil (Q3).
El cuarto cuartil (Q4).
¿Qué es un cuantil en estadística?
Un valor que divide un conjunto de datos en partes iguales.
Una medida de dispersión como la varianza.
Un gráfico para visualizar datos atípicos.
Una prueba de hipótesis paramétrica.
¿Cuál de estos es un ejemplo de cuantil?
La media aritmética.
El percentil 75 (P75).
La desviación estándar.
El coeficiente de correlación.
En datos multimodales, ¿qué problema surge al calcular cuantiles globales?
Los cuantiles siempre coinciden con las modas.
Pueden caer en rangos con baja frecuencia, siendo poco representativos.
La mediana se vuelve igual a la media.
Los datos se ordenan de forma descendente.
¿Cómo se interpreta el Decil 3 (D3)?
Es el valor máximo del 30% de los datos más bajos.
Es el valor mínimo del 30% de los datos más altos.
Es igual al percentil 30 (P30).
Es el promedio del 30% central de los datos.
¿Qué herramienta es clave para identificar multimodalidad?
Diagrama de caja (boxplot).
Gráfico de densidad de Kernel.
Gráfico de dispersión.
Matriz de correlación.
Si Q1 = 25 y Q3 = 75, ¿cuál es el rango intercuartílico (IQR)?
25
50
75
100
¿Qué condición debe cumplirse para que un conjunto de datos se considere multimodal?
Tener al menos dos valores idénticos.
Mostrar dos o más picos en su distribución de frecuencias.
Tener una desviación estándar alta.
Ser simétrico alrededor de la media.
Si el percentil 90 (P90) de ingresos mensuales es 5000 $, ¿qué significa?
El 90% de las personas gana más de 5000 $.
El 10% de las personas gana menos de 5000 $.
El 90% de las personas gana 5000 $ o menos.
¿Qué mide el índice Cpk en un proceso de producción?
La capacidad potencial del proceso si estuviera perfectamente centrado.
La capacidad real del proceso considerando su centrado y variabilidad.
El porcentaje de productos dentro de especificaciones.
La diferencia entre la media y el valor nominal.
Si un proceso tiene un Cp = 1.33 y un Cpk = 0.90, ¿qué indica esto?
El proceso está bien centrado, pero tiene alta variabilidad.
El proceso tiene baja variabilidad, pero está descentrado.
El proceso es incapaz de cumplir especificaciones.
Los límites de especificación son demasiado amplios.
¿Qué representa el índice K?
La relación entre la media del proceso y la desviación estándar.
El porcentaje de la tolerancia que la media del proceso se ha desviado del valor nominal.
La probabilidad de que un producto esté fuera de especificaciones.
La capacidad del proceso para reducir su variabilidad.
¿Cuál es la principal diferencia entre Cp y Cpk?
Cp mide la variabilidad, mientras que Cpk mide el centrado.
Cp asume que el proceso está centrado, mientras que Cpk considera el centrado real.
Cp usa los límites de control, mientras que Cpk usa los límites de especificación.
Cp es aplicable solo para procesos con distribución normal, mientras que Cpk no.
Si un proceso tiene un Cpi = 1.50 y un Cps = 0.80, ¿qué conclusión es válida?
El proceso tiene mayor riesgo de exceder el límite superior de especificación.
El proceso está bien controlado en ambos límites.
El proceso tiene alta variabilidad, pero está centrado.
El índice K es cero.
Si se tiene una variable categórica ordinal (por ejemplo: "Nivel de satisfacción": Bajo, Medio, Alto) y una variable numérica continua (ejemplo: "Tiempo de respuesta en segundos"), ¿cuál sería la mejor forma de visualizar su relación?
Diagrama de dispersión estándar (scatter plot).
Diagrama de caja (boxplot) agrupado por categorías.
Gráfico de torta (pie chart) mostrando proporciones.
Histograma apilado por categorías.
¿Qué tipo de variables son más difíciles de analizar directamente con técnicas estadísticas paramétricas (como correlación o regresión lineal)?
Dos variables numéricas continuas con distribución normal.
Una variable categórica nominal y una variable numérica discreta.
Dos variables ordinales con más de 5 categorías cada una.
Una variable binaria (0/1) y una variable de intervalo.
¿Cuál es la función principal de la estadística descriptiva en el control de calidad?
Hacer inferencias sobre una población a partir de una muestra.
Diseñar experimentos para probar hipótesis.
Resumir y presentar las características principales de un conjunto de datos.
Predecir el comportamiento futuro de un proceso.
¿Cuál es el primer paso en una sesión de lluvia de ideas?
Nombrar un moderador.
Definir con claridad el tema o problema.
Hacer una lista escrita de ideas.
Discutir posibles soluciones.
¿Por qué es importante que los participantes escriban sus ideas antes de compartirlas?
Para que el moderador las filtre.
Para asegurar que todos participen y se enfoquen en el objetivo.
Porque es más rápido que decirlas en voz alta.
Para evitar que se generen demasiadas ideas.
Durante la etapa de generación de ideas, ¿qué actitud debe evitarse?
Aclarar una idea si no se entiende.
Criticar o juzgar las ideas de otros.
Agrupar ideas por similitud.
Relajarse.
¿Qué herramienta se utiliza para agrupar y visualizar las causas de un problema?
Diagrama de Gantt.
Matriz de priorización.
Diagrama de Ishikawa (espina de pescado).
Gráfico de Pareto.
¿Qué representa el índice Cp (Índice de Capacidad del Proceso)?
La capacidad real del proceso considerando su centrado.
La capacidad potencial del proceso si estuviera centrado.
El porcentaje de productos defectuosos.
La variabilidad natural del proceso.
Si un proceso tiene Cpk=0.78 y Cp=1.11 , ¿qué se concluye?
El proceso está bien centrado y es capaz.
El proceso tiene baja variabilidad, pero está descentrado.
El proceso es incapaz por alta variabilidad.
El índice K es negativo.
¿Qué acción prioritaria se recomendaría si el índice K de un proceso es 30%?
Reducir la desviación estándar σ .
Ajustar la media μ para acercarla al valor nominal N .
Aumentar los límites de especificación.
Ignorar el resultado, ya que K no es relevante.
¿Cuál es el valor mínimo recomendado para el índice de capacidad del proceso ( Cp ) en la mayoría de las industrias?
0.50
0.75
1
1.33
Cuando un proceso tiene un Cp<1 , ¿qué indica principalmente?
El proceso está centrado correctamente.
La variabilidad del proceso es demasiado grande para cumplir con las especificaciones.
El proceso es robusto a las perturbaciones externas.
La media del proceso está fuera de control.
¿Qué significa un valor de Cpk=1 para un proceso?
El proceso es capaz de producir dentro de las especificaciones, pero no es óptimo.
El proceso está perfectamente centrado en el valor nominal.
El 100% de la producción está fuera de los límites de especificación.
La variabilidad del proceso es muy baja.
¿Cuál es el principal objetivo de una carta de control para variables?
Calcular la media y la desviación estándar de un proceso.
Determinar la capacidad potencial de un proceso ( Cp ).
Detectar la presencia de causas especiales de variación en un proceso.
Pronosticar valores futuros de la característica de calidad.
En una carta de control, ¿qué representan los límites de control superior (LCS) e inferior (LCI)?
Los límites de especificación establecidos por el cliente.
Los rangos dentro de los cuales se espera que varíe el proceso si solo actúan causas comunes.
Los valores que el proceso nunca debe exceder.
La media teórica del proceso y sus valores extremos.
¿Cuál es la diferencia fundamental entre una carta X̄ (media) y una carta R (rango)?
La carta X se usa para datos de atributos, y la carta R para datos de variables.
La carta X̄ monitorea la tendencia central, y la carta R monitorea la variabilidad.
La carta X requiere subgrupos grandes, y la carta R subgrupos pequeños.
La carta X̄ usa desviación estándar, y la carta R usa la media.
¿Qué acción se debe tomar si un punto cae fuera de los límites de control en una carta de control?
Recalcular los límites de control de inmediato.
Ignorar el punto y continuar monitoreando el proceso.
Investigar la causa raíz de la variación y tomar acciones correctivas.
Aumentar el tamaño de la muestra para las próximas mediciones.
¿Para qué tipo de datos se utilizan principalmente las cartas de control para variables?
Datos de conteo de defectos (defectos por unidad).
Datos de atributos (conformes/no conformes).
Datos continuos (mediciones, como longitud, peso, temperatura).
Datos categóricos nominales.
¿Qué sucede si los límites de control se calculan usando solo las primeras muestras de un proceso inestable?
Los límites serán más precisos y confiables.
Los límites podrían ser demasiado amplios o demasiado estrechos, llevando a conclusiones erróneas.
El proceso automáticamente se volverá estable.
Se reducirá la variabilidad natural del proceso.
¿Cuál es la función del Límite Central (LC) en una carta de control?
Marcar el valor máximo permitido para la característica.
Representar la media o el valor objetivo del proceso cuando está en control.
Indicar el límite de especificación inferior del producto.
Mostrar la dispersión de los datos alrededor de la media.
¿Cuál es la principal característica que distingue a las cartas de control para atributos de las cartas para variables?
Las cartas para atributos siempre usan la desviación estándar.
Las cartas para atributos se basan en conteos de no conformidades o unidades no conformes.
Las cartas para atributos monitorean procesos continuos.
Las cartas para atributos requieren tamaños de subgrupo muy pequeños.
¿Para qué tipo de datos se utiliza la “carta p”?
Número de defectos por unidad.
Medidas de longitud o peso.
Proporción de artículos defectuosos en una muestra.
Conteo de eventos en una unidad de tiempo.
¿Cuál es uno de los objetivos principales del Control Estadístico de Procesos (CEP)?
Incrementar el inventario de productos terminados.
Retrasar la detección de defectos en la producción.
Detectar rápidamente la presencia de causas asignables y activar acciones.
Reducir la vigilancia continua sobre los insumos y subproductos.
¿Cuál es una suposición clave para la aplicación de la carta p?
El número de unidades no conformes sigue una distribución normal.
El tamaño de los subgrupos debe ser constante.
Las observaciones son independientes.
Los datos provienen de una población con media conocida.
¿Qué tipo de problema detectaría el CEP en un proceso productivo?
Un aumento gradual en la satisfacción del cliente.
Una disminución constante de la eficiencia de la máquina.
Una reducción repentina en la producción de bienes defectuosos.
Mediciones sistemáticamente altas en una variable de proceso.
¿Cuál es la función del "valor nominal o valor objetivo" de una característica de calidad?
Es el límite superior aceptable para una especificación.
Representa las mediciones deseadas de un componente o producto final.
Es el tiempo mínimo para procesar un pedido de servicio. Se descartan los subgrupos con tamaños diferentes.
Indica la cantidad máxima de un producto defectuoso permitida.
¿Qué tipo de herramientas son los gráficos de control en el contexto de la implementación del CEP?
Herramientas para la gestión de proyectos ágiles.
Mecanismos para el monitoreo continuo de variables clave del proceso.
Instrumentos para la planificación estratégica de la empresa.
Técnicas para la evaluación de desempeño del personal.
¿Qué término se utiliza para describir las mediciones deseadas de componentes, semi-ensambles y productos finales en el contexto de la calidad?
Desviaciones estándar.
Especificaciones.
Límites de tolerancia.
Rangos de variabilidad.
¿Cuál es una ventaja clave de las cartas de control para atributos sobre las cartas para variables?
Proporcionan información más detallada sobre la causa del problema.
Son más sencillas de implementar y menos costosas para recopilar datos.
Requieren menos datos para su construcción.
Son aplicables a cualquier tipo de dato, sin restricciones.
¿Cuál es la medida de tendencia central más sensible a los valores extremos o atípicos en un conjunto de datos?
La mediana.
La moda.
La media.
Los cuartiles.
¿Qué medida de dispersión indica la distancia promedio de cada dato respecto a la media del conjunto?
El rango.
La varianza.
La desviación estándar.
El rango intercuartílico.
Para un conjunto de datos, si la media, la mediana y la moda tienen el mismo valor, ¿qué forma de distribución se esperaría?
Asimétrica a la derecha.
Asimétrica a la izquierda.
Simétrica.
Bimodal.
¿Qué tipo de gráfico es útil para visualizar la distribución de una variable numérica y detectar la presencia de valores atípicos?
Gráfico de barras.
Gráfico de pastel.
Gráfico de caja (boxplot).
Gráfico de Pareto.
Si un histograma presenta dos o más picos distintos, ¿qué característica de los datos indica?
Asimetría positiva.
Normalidad.
Multimodalidad.
Baja variabilidad.
