Pruebas no paramétricas para determinar la aleatoriedad de los datos en procesos productivos y procedimientos para calcular estadísticas en pareja

Date
Subject
Business
operations research
statistics
randomness
processes
negocios
investigación de operaciones
estadística
aleatoriedad
procesos
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Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC)
En este artículo se aplican pruebas de tipo no paramétrico para determinar la aleatoriedad de los datos muestrales provenientes del registro de producción de la empresa objeto de estudio, ubicada en la ciudad de Ambato, Ecuador. Estas corridas permiten la identificación de tendencias, irregularidades y agrupaciones en los datos, siendo tales patrones indicativos con respecto a si las variaciones se deben a causas especiales o causas comunes, afectando el control o no del proceso empresarial estudiado, evidenciándose su contribución a la toma de decisiones institucionales. Se aplican también tres técnicas para calcular estadísticas en pareja, destacándose la prueba de promedio de pareja, diferencias de pareja y pendientes en pareja. Lo que demuestra, que tanto las pruebas no paramétricas de corridas de datos como las estadísticas de pareja resultan útiles para contrastar hipótesis, más aún, si estas pruebas se apoyan en herramientas informáticas especializadas que agilitan los tiempos de procesamiento y ahorran costos significativos a las organizaciones, particularmente en escenarios complejos como el generado por la actual crisis del COVID-19.
The present investigation work applies non-parametric tests to determine the randomness of the sample data retrieved from the production databases of the company under study, which is in the city of Ambato, Ecuador. These testing iterations allow us to identify the trends, irregularities and groupings in the data, such patterns are indicative of whether these variations correspond to special causes or shared causes, thus, affecting the business management decisions under study and evidencing their contribution to the decision-making process at the institutional level. This research work applies three techniques to calculate paired statistics, highlighting the paired average test, paired differences, and paired slopes. Demonstrating that both non-parametric data tests and paired statistics are useful to test the hypothesis, even more so if these tests are supported by specialized computer tools that speed up the processing time and reduce significant costs to the organization, particularly in complex scenarios such as the one generated by the current COVID-19 crisis.
Description

Type
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Source
Science, Economy & Business; Vol. 5 No. 1 (2021): Science, Economics and Business; 97-118
Ciencia, Economía y Negocios; Vol. 5 Núm. 1 (2021): Ciencia, Economía y Negocios; 97-118
2613-8778
2613-876X
10.22206/ceyn.2021.v5i1
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