Muestreo de trabajo: definición, teoría y nivel de confianza en el muestreo de trabajo

Muestreo de trabajo: definición, teoría y nivel de confianza en el muestreo de trabajo.

Definición:

“El muestreo de trabajo es un método en el que se realiza un gran número de observaciones instantáneas en intervalos de tiempo aleatorios durante un período de tiempo o un grupo de máquinas, trabajadores o procesos / operaciones. Cada observación registra lo que está sucediendo en ese instante y el porcentaje de observaciones registradas para una actividad particular o retraso / inactividad es una medida del porcentaje de tiempo durante el cual se produce esa actividad o retraso / inactividad ”.

El muestreo de trabajos tiene una larga e impresionante lista de aplicaciones, pero todas se encuentran en una de las siguientes tres categorías:

(i) El muestreo de trabajo se puede utilizar como estudio de relación de los tiempos de trabajo y de inactividad.

(ii) Puede utilizarse como estudio de muestreo de desempeño en el que se mide el trabajo y la inactividad en los tiempos de trabajo y se prepara un índice de desempeño.

(iii) Puede ser utilizado como una técnica de medición de trabajo.

Teoría de Muestreo Laboral:

Afirma que el porcentaje de observaciones registradas en una operación / proceso en cualquier estado es una estimación confiable del porcentaje de tiempo que la operación / proceso está en ese estado, siempre que "se tome un número suficiente de observaciones al azar".

Cabe señalar que aquí, debe prestarse especial atención a las palabras "aleatorio" y "número suficiente de observaciones". En esta técnica, puede ocurrir algún error, pero la magnitud del error tiende a disminuir a medida que aumenta el número de muestras.

El muestreo del trabajo es un método de muestreo y depende de las leyes de probabilidad. Una muestra tomada al azar de una gran población proporciona una buena estimación de la distribución de la población. Para hacerlo más claro, consideremos el siguiente ejemplo.

Un trabajador mientras trabaja durante su turno hace el trabajo que se le asigna o permanece inactivo por una u otra razón. La siguiente tabla muestra que del total de 50 observaciones, hubo 45 observaciones de trabajo y cinco observaciones de inactividad.

Esta tabla indica el tiempo de trabajo y el tiempo de inactividad.

En este ejemplo, el porcentaje de tiempo de inactividad sería 5/50 x 100 = 10%

El tiempo de trabajo sería 45/50 x 100 = 90%.

Esta investigación es para un trabajador durante un turno de 8 horas al día e indica que el operador estuvo inactivo durante el 10% o 48 minutos en un turno de 8 horas (480 minutos) mientras trabajaba el 90% o 432 minutos en un turno.

Niveles de confianza:

Los resultados obtenidos por la técnica de muestreo en el trabajo difieren considerablemente de los resultados realmente logrados por el registro continuo del tiempo. La precisión del resultado depende del número u observaciones y los límites del nivel de confianza porque el procedimiento de muestreo utilizado implica cierto grado de error. Por lo tanto, es importante decidir, a qué nivel de confianza se desea obtener los resultados finales del “Muestreo de trabajo”.

Durante una investigación, si aumentamos considerablemente el número de observaciones y en cada observación, entonces el número de actividades es grande, podemos obtener una curva más suave llamada curva de distribución normal, como se muestra en la Fig. 7.1.

El nivel de confianza más común es del 95%. El área bajo la curva en 2 sigma o dos desviaciones estándar es 95.45% que se redondea da 95% Esto indica que la probabilidad es 95% del tiempo aleatorio, las observaciones serán verdaderas o representan el hecho y el 5% del tiempo Falso o no lo será. Para la mayoría de los casos, una precisión del 5% se considera satisfactoria. Esto generalmente se conoce como el porcentaje de error estándar.

Determinación del tamaño de la muestra. Para obtener un nivel de precisión deseado, se requiere que un analista tome el número suficiente de observaciones. La siguiente fórmula se puede usar para encontrar el número requerido de observación para lograr la precisión deseada:

Límite de error = Sp

Donde x = 1, 2 o 3 para un nivel de confianza del 68%, 95% y 99% o un sigma, dos niveles de confianza sigma tres sigma respectivamente.

S = precisión relativa deseada.

P = Porcentaje de ocurrencia de una actividad o retraso expresado en decimal, por ejemplo, 10% = 0, 10

N = Tamaño de la muestra o número total de observaciones aleatorias.