¿Qué es muestreo del trabajo?
El muestreo del trabajo (también conocido como muestreo por actividades o control estadístico de actividades) es una técnica para determinar, mediante muestreo estadístico y observaciones aleatorias, el porcentaje de aparición de determinada actividad.
¿Para qué lo hacemos? Lo hacemos para que, por ejemplo cuando queramos determinar el tiempo productivo e inactivo de las máquinas en un centro de trabajo, no tengamos que estar tiempo completo observando el funcionamiento de las maquinas anotando el momento y causa de una interrupción, en cambio podemos realizar N recorridos en la fábrica de manera aleatoria registrando las maquinas que funcionan, las que se detienen y las causas por las que lo hacen.
De esta manera, cuando el tamaño de la muestra es representativo de la población y las observaciones se realizan al azar, podemos considerar bajo cierto nivel de confianza que las observaciones son un reflejo de la situación real en la fábrica.
Para qué realizar un muestreo del trabajo
Lo hacemos para determinar:
- Qué tanto se está utilizando el personal o la maquinaria.
- Las holguras, entendidas como el tiempo disponible para realizar una actividad sin retrasar la producción.
- Los estándares de producción.
¿Cómo es esto posible? La ley de probabilidades y su relación con el muestreo de trabajo
Con esto claro, podemos pasar directamente a cómo hacer un muestreo de trabajo, pero creo conveniente que antes comprendas cuáles son las bases, por lo que si quieres, estudia un poco los siguientes conceptos: ley de probabilidades, curva normal y nivel de confianza.
Cómo realizar muestreo del trabajo
Paso 1: Selecciona las actividades o actividad a observar y socializa
Está claro que este es el paso 1. Es importante que los trabajadores involucrados estén enterados de lo que se va a hacer para el buen desarrollo del ejercicio.
Además de socializar, también definimos las actividades que son objeto del estudio. Quizá queremos conocer el porcentaje de tiempo que una máquina está funcionando, detenida o en reparación. Quizá queremos conocer qué porcentaje del tiempo de un vendedor se dedica a vender por telefono, vender en persona, asistir a reuniones, realizar papeleos y cosas de ocio. Saber esto es necesario para elaborar el formato a diligenciar, pues este dependerá de los objetivos del estudio.
Por último, se debe pensar y decidir sobre las condiciones que se pueden generar durante el muestreo para evitar ambigüedades. Por ejemplo si está haciendo el muestreo de trabajo en un hospital para el área de enfermería y la enfermera conversa con un paciente sobre aspectos no-médicos, ¿cuenta como trabajo o es tiempo no productivo? Si el motor de una carretilla de horquilla está funcionando mientras se carga y descarga, ¿está en marcha o detenida?
Paso 2: Calcula la proporción del tiempo de la actividad o demora (p)
¿Cuántas observaciones son necesarias para nuestro muestreo del trabajo? Para responder esta pregunta antes debemos preguntarnos, ¿qué exactitud requerimos para los resultados a obtener? Recuerda que a mayor cantidad de observaciones, más confianza en el resultado final.
El tamaño de muestra lo calculamos de dos formas, con el método estadístico y el método monográfico. Yo te hablaré del método estadístico que es el que he usado antes.
El primer valor a definir es p. Para hacerlo, tomamos una pequeña muestra de observaciones en el sitio de trabajo. Es básicamente un estudio de prueba ¿Por qué?
Esto es así porque bajo un nivel de confianza dado -digamos 95%-, se puede esperar que p (el de la pequeña muestra) esté dentro del intervalo de p±2σ aproximadamente un 95% de las veces.
Usualmente esta muestra preliminar puede ser de 100 o 50 observaciones que nos lleven a determinar una estimación del valor del parámetro p, el cual se define como el porcentaje de veces que ocurre la actividad o demora que se mide. Por ejemplo, porcentaje de tiempo que el trabajador está ocupado. Una vez calculado p, ya tenemos q, pues partimos de que la suma de p y q (por ejemplo, la suma del tiempo inactivo y activo) es 1. Por lo tanto, 1-p es igual a q.
Si bien generalmente se hace el estudio de prueba para estimar p y q, también se pueden emplear otros métodos como datos históricos, conocimiento propio del analista o consenso de personas.
Paso 3: Calcular el número de observaciones con la exactitud deseada y el valor de z
Y esto lo logramos aplicando la siguiente fórmula:
Me queda más simple explicarte de dónde se obtiene cada valor con el ejercicio resuelto que desarrolló más abajo.
Paso 4: Cómo determinar la frecuencia de las observaciones
Ya tenemos el número de muestras a tomar. Es importante que las observaciones se hagan de manera equitativa en el tiempo. Si al determinar el número de observaciones obtuvimos 300 que serán hechas en 10 días, se deberían programar 30 observaciones diarias (300/10).
Ahora debemos garantizar que las muestras se tomen al azar, para esto puedes emplear 1) una tabla de números aleatorios, 2) la función aleatorio.entre o 3) un instrumento de notificación aleatoria (como un celular) que envíe un número de avisos diarios al día (según el número de observaciones diarias calculadas) y que cada vez que suene, el analista vaya a tomar los datos. Las 3 formas nos permitirán asignar períodos específicos a las observaciones de cada día.
Con esto listo solo resta, si es que no lo has hecho ya en el paso 1, preparar los formatos o hojas de registro para empezar a registrar las actividades.
Paso 5: Observar y registrar las actividades
Iniciamos el registro de los datos. Como se mencionó en el paso 1, es importante que los trabajadores entiendan qué se hace, por qué se hace y para qué se hace, de lo contrario los datos pueden que no reflejen la realidad de la actividad.
Una opción para evitar esto es utilizar cámara de vídeo y tomar los datos viendo la grabación. De esta forma nos aseguramos de que los trabajadores realizaron su labor en condiciones normales. Por supuesto, antes debemos contar con la autorización expresa del trabajador donde afirme entender los fines y destinos del muestreo de trabajo.
Paso 6: Analizar los resultados
Por último, analizamos los resultados de acuerdo a los objetivos del estudio.
Ejemplos de muestreo del trabajo
El Hotel Sun desea determinar el tiempo productivo de su personal de botones, para lo cual define que durante 10 días se va a realizar un muestreo de trabajo con el 3% de exactitud y 95% de confianza en los resultados.
Paso 1
Como ingeniero del hotel explicas a los botones la razón por la que se realiza el muestreo y los beneficios que se obtendrán. Los botones aceptan y afirman entender. La dirección define que solo quieren conocer el porcentaje del tiempo que dedica a actividades productivas.
Paso 2
Ahora sí, te vas a trabajo en campo. Haces un estudio a menor escala tomando 56 observaciones durante 2 días: 2 horas del turno de la mañana y 2 horas del turno de la tarde, por lo cual decides hacer 7 observaciones por hora.
Como resultado del estudio a pequeña escala, encontramos que los botones realizan actividades productivas el 60,7% del tiempo (lo dejamos en 60%), que es lo que se quería determinar. Ya tenemos nuestro parámetro p. Nuestro parámetro q (porcentaje de tiempo inactivo) por lo tanto es del 30%.
Paso 3
Te faltan algunas variables para realizar el cálculo. La dirección te ha mencionado que desea una exactitud de ±3%. ¿Qué significa esto?
Teniendo en cuenta nuestro 95% de confianza deseado y la exactitud definida, la proporción verdadera de tiempo productivo estará dentro del intervalo de 57 y 63%, esperando que el tiempo productivo sea de 60%. Esto se explica gráficamente así:
Vamos con z. Recuerda que z es el número de desviaciones normales estándar para el nivel de confianza deseado. Para esto vamos a necesitar una tabla normal.
Dado que en el muestreo de trabajo se suelen usar los mismos valores, z es un dato que no necesita calcularse. Por lo tanto, saber lo que te voy a contar no es necesario para resolver el ejercicio de muestreo de trabajo, pero puede que desees saber de dónde sale z.
¿Cómo se llega a z?Valores de z para un muestreo de trabajo pueden ser:
- Para un nivel de confianza de 95%, z=1,96.
- Para un nivel de confianza de 99%, z=2,58.
- Para un nivel de confianza de 99,9%, z=3,3.
También podemos optar por un nivel de confianza con decimales y tener un z entero, así:
- Para un nivel de confianza de 68,27%, z=1.
- Para un nivel de confianza de 95,45%, z=2.
- Para un nivel de confianza de 99,73%, z=3.
Calcular el número de observaciones con los datos:
Serán 1024 observaciones para el estudio. Importante: Debemos monitorear la evolución del parámetro p. Si este cambia según vamos haciendo las observaciones, debemos calcular n nuevamente y aumentar o disminuir el número de observaciones según el resultado.
Paso 4
Considerando que el parámetro p se mantenga en 60%, las observaciones se tomarán por 10 días y tenemos 1024 por realizar. Por día tomarás 1024/10=102.4 observaciones. Tomarás 102 observaciones por día y el décimo día tomarás 106.
Para definir las horas de toma de muestra, usamos excel. Lista las 1024 observaciones repartidas en los diez días y con una función como aleatorio define horas aleatorias para cada día.
Hecho esto, diseña la plantilla sobre la cual tomarás los datos. A mi me gusta usar el computador, pero si lo prefieres puedes usar formatos impresos. Un ejemplo de formato para nuestro ejercicio podría ser:
Paso 5
Observamos y registramos las actividades. Al llevar 300 observaciones, encontramos que p cambia a 65%. Calculamos nuevamente n para saber si aumenta o decrece el número de observaciones:
¡Al aumentar p, encontramos que el número de observaciones se reduce a 971 y llevamos 300! Restan 671 observaciones por realizar repartidas en los días restantes.
Una vez llevamos 600 observaciones, encontramos que p es igual a 71% y calculamos el tamaño de muestra otra vez. Esta vez nos da n=878.
Repetimos este proceso una vez más antes del último día. Vamos a suponer que ya realizamos todas las observaciones.
Paso 6
Analizamos los resultados. Encontramos que los botones dedican el 69% de su tiempo a actividades productivas. ¿Qué pasa con el 31% restante? La dirección entrega el siguiente dato: Entre el 10 y 13% del tiempo es tiempo personal (descanso, esparcimiento, necesidades personales, etc). Se debe identificar lo que ocurre con el 21 y 18% de tiempo restante.
Los objetivos del estudio pudieron contemplar la caracterización de lo que pasaba con el tiempo inactivo, pero no era el objetivo inicial de la dirección.
