El muestreo de trabajo es una técnica que se utiliza para investigar las proporciones del tiempo total dedicada a las diversas actividades que componen una tarea, actividades o trabajo, mediante muestreo estadístico y observaciones aleatorias, el porcentaje de aparición de determinada actividad. Los resultados del muestreo sirven para determinar tolerancias o márgenes aplicables al trabajo, para evaluar la utilización de las máquinas y para establecer estándares de producción entre otras aplicaciones.
INTRODUCCIÓN Cuando nace la necesidad de conocer la duración y porcentaje del tiempo total de trabajo dedicado a las diversas actividades que comprende una tarea dentro de la empresa es necesario poder aplicar algún método de medición del trabajo. Uno de los métodos para calcular el trabajo es el estudio de tiempos en el cual como ya sabemos un observador estudia ciertas operaciones durante un largo periodo, registra la duración, el motivo de la observación y toma una muestra relativamente pequeña que puede ocasionar resultados con sesgo o poca precisión Antecedentes históricos del Muestreo del Trabajo El desarrollo del muestreo de trabajo como técnica de medición del trabajo se remonta al año 1935, cuando tippet sugirió la aplicación de las observaciones instantáneas para hacer estudios de tiempos de hombres y maquinas. En 1946 Morrow le dio un uso más general con el propósito fundamental de identificar las demoras que afectaban a los trabajos. Desde entonces la técnica ha sido más desarrollada y refinada.
Población:Son las unidades en conjunto, las cuales tienen una o más características en común. Es la totalidad del universo que se desea estudiar y por ello es importante que esté bien delimitado y definido. La población se clasifica en teórica y estudiada. - La población teórica es aquella donde se desean extrapolar los resultados al conjunto de elementos, puede realizarse la pregunta ¿a quién deseo generalizar los resultados de los estudios?
- La población estudiada representa a los elementos a los cuales puede accederse durante el estudio, ¿a quién puedo acceder en el estudio?
Muestra:
¿Quién forma parte del estudio?, cuando no es posible realizar un censo se procede a estudiar elementos que sean una parte representativa de la población. La muestra debe ser representativa y para ello debe reflejar las características importantes encontradas en la población. Los resultados que se desean estudiar puede clasificarse como variable discreta o continua, siendo discreta valores que pueden ser clasificados y continua los valores que no pueden clasificarse con tanta facilidad. Para que el estudio de una muestra sea válido para la población, se requiere:
Homogeneidad: a lo largo de toda la muestra se cuenta con las mismas proporciones y características que las de la población en los aspectos que influyen sobre la variable que se estudia.
Representatividad: La muestra ha de ser un modelo representativo de la población.
Para poder determinar el tamaño de la muestra, es decir la cantidad de elementos ¿cuántos individuos necesito para poder generalizar resultados? que se estudiarán de la población lo cual se entenderá como muestra, es necesario comprender los siguientes conceptos.
Parámetro: ciertos datos que se obtienen de la población.
Estadístico: datos obtenidos de la muestra lo cual se generaliza sobre la población.
Criterios de delimitación: selección del aspecto a estudiar de la población como el lugar, tamaño de población o temporalidad.
Error de muestreo: es una imprecisión que se realiza en el momento de seleccionar o estimar un parámetro. Es la diferencia entre el estadístico y su parámetro, siempre se cometerá un error el error de muestreo da una noción de cuánto se aleja un valor de la realidad, la única forma de no cometer errores es por medio del censo completo.
Error de sesgo: imprecisión debido a la recolección o interpretación incorrecta de datos que no representan la realidad.
Nivel de confianza: representa la probabilidad de que el resultado obtenido sea real o que capte el verdadero valor del parámetro.
Desviación estándar: medida de dispersión de un conjunto de datos. Informa sobre la variación de los datos respecto de la media.
Varianza poblacional: en el momento en que la población es homogénea la variación entre los resultados disminuye así como el número de elementos que debe estudiarse de la población, en otras palabras disminuye el tamaño de muestra. Indica la variabilidad de la característica que se estudia.
Los muestreos realizados se clasifican en probabilísticos y no probabilísticos dependiendo de la probabilidad que tienen los elementos de ser seleccionados durante el muestreo. El muestreo de trabajo es un método que con frecuencia proporcionará la información con mayor rapidez y a un costo considerablemente menor que por técnicas cronometradas. Consiste en tomar un gran número de observaciones al azar por parte del observador donde no emplea el cronómetro, ya que camina solamente por el área que se estudia sin horario fijo y toma breves notas sobre lo que el operador está haciendo ya sea que este activo o inactivo. El muestreo del trabajo es una técnica usada para investigar las proporciones del tiempo total dedicadas a las diversas actividades que constituyen una tarea o una situación de trabajo. Los resultados son efectivos para determinar: la utilización de máquinas y personal; los suplementos aplicables a la tarea, y los estándares de producción. Tipos de muestreo: Los autores proponen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
Terminología
• Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información.
• Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo.
• Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información.
• Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo.
• Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco.
Muestreo probabilístico
Los métodos de muestreo probabilísticos son aquellos que se basan en el principio de equiprobabilidad.Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño n tienen la misma probabilidad de ser elegidas.Sólo estos métodos de muestreo probabilísticos nos aseguran la representatividad de la muestra extraída y son, por tanto, los más recomendables. Dentro de los métodos de muestreo probabilísticos encontramos los siguientes tipos:
El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento.
Los métodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población.
(En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilístico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.)
Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo estratificado
• Muestreo sistemático
• Muestreo polietápico o por conglomerados
Muestreo aleatorio simple:
El procedimiento empleado es el siguiente: 1) se asigna un número a cada individuo de la población y 2) a través de algún medio mecánico (bolas dentro de una bolsa, tablas de números aleatorios, números aleatorios generados con una calculadora u ordenador, etc.) se eligen tantos sujetos como sea necesario para completar el tamaño de muestra requerido.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Muestreo aleatorio sistemático:
Este procedimiento exige, como el anterior, numerar todos los elementos de la población, pero en lugar de extraer n números aleatorios sólo se extrae uno. Se parte de ese número aleatorio i, que es un número elegido al azar, y los elementos que integran la muestra son los que ocupa los lugares i, i+k, i+2k, i+3k,...,i+(n-1)k, es decir se toman los individuos de k en k, siendo k el resultado de dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra: k= N/n. El número i que empleamos como punto de partida será un número al azar entre 1 y k.
El riesgo este tipo de muestreo está en los casos en que se dan periodicidades en la población ya que al elegir a los miembros de la muestra con una periodicidad constante (k) podemos introducir una homogeneidad que no se da en la población. Imaginemos que estamos seleccionando una muestra sobre listas de 10 individuos en los que los 5 primeros son varones y los 5 últimos mujeres, si empleamos un muestreo aleatorio sistemático con k=10 siempre seleccionaríamos o sólo hombres o sólo mujeres, no podría haber una representación de los dos sexos.
Muestreo aleatorio estratificado:
Trata de obviar las dificultades que presentan los anteriores ya que simplifican los procesos y suelen reducir el error muestral para un tamaño dado de la muestra. Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre sí (estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a alguna característica (se puede estratificar, por ejemplo, según la profesión, el municipio de residencia, el sexo, el estado civil, etc.). Lo que se pretende con este tipo de muestreo es asegurarse de que todos los estratos de interés estarán representados adecuadamente en la muestra. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de ellos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra. En ocasiones las dificultades que plantean son demasiado grandes, pues exige un conocimiento detallado de la población. (Tamaño geográfico, sexos, edades,...).
La distribución de la muestra en función de los diferentes estratos se denomina afijación, y puede ser de diferentes tipos:
Afijación Simple: A cada estrato le corresponde igual número de elementos muéstrales.
Afijación Proporcional: La distribución se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Afijación Optima: Se tiene en cuenta la previsible dispersión de los resultados, de modo que se considera la proporción y la desviación típica. Tiene poca aplicación ya que no se suele conocer la desviación.
Muestreo aleatorio por conglomerados:
Los métodos presentados hasta ahora están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muéstrales son los elementos de la población.
En el muestreo por conglomerados la unidad muestral es un grupo de elementos de la población que forman una unidad, a la que llamamos conglomerado. Las unidades hospitalarias, los departamentos universitarios, una caja de determinado producto, etc., son conglomerados naturales. En otras ocasiones se pueden utilizar conglomerados no naturales como, por ejemplo, las urnas electorales. Cuando los conglomerados son áreas geográficas suele hablarse de "muestreo por áreas".
El muestreo por conglomerados consiste en seleccionar aleatoriamente un cierto numero de conglomerados (el necesario para alcanzar el tamaño muestral establecido) y en investigar después todos los elementos pertenecientes a los conglomerados elegidos.
Métodos de muestreo no probabilísticos
A veces, para estudios exploratorios, el muestreo probabilístico resulta excesivamente costoso y se acude a métodos no probabilísticos, aun siendo conscientes de que no sirven para realizar generalizaciones, pues no se tiene certeza de que la muestra extraída sea representativa, ya que no todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de se elegidos. En general se seleccionan a los sujetos siguiendo determinados criterios procurando que la muestra sea representativa.
Muestreos No Probabilísticos:
• de Conveniencia
• de Juicios
• por Cuotas de Bola de Nieve Discrecional
Muestreo por cuotas:
También denominado en ocasiones "accidental". Se asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados" para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20 individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan esas características.Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.
Muestreo opinático o intencional:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias de voto.
Muestreo casual o incidental:
Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a sus propios alumnos).
Bola de nieve:
Se localiza a algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este tipo se emplea muy frecuentemente cuando se hacen estudios con poblaciones "marginales", delincuentes, sectas, determinados tipos de enfermos, etc.
Muestreo Discrecional • A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él cree que pueden aportar al estudio. • Ej. : Muestreo por juicios; cajeros de un banco o un supermercado; etc. POBLACION (estadísticamente)
En todo estudio estadístico referimos a un conjunto o colección de personas o cosas como población y las personas o cosas que forman parte de la población se denominan elementos.
En sentido estadístico un elemento puede ser algo con existencia real, como un automóvil o una casa, o algo más abstracto como la temperatura, un voto, o un intervalo de tiempo.
Población Finita: es medible
Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar, y que posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones; por ejemplo el número de alumnos de un centro de enseñanza.
Población Infinita: imposible de medir
Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo. Son poblaciones infinitas porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de ellos puede generar; por ejemplo si se realizara un estudio sobre los productos que hay en el mercado. Hay tantos y de tantas calidades que esta población podría considerarse infinita. Cálculo del Tamaño de la Muestra Tamaño de la muestra para la población infinita o desconocida:
Tamaño de la muestra para la población finita y conocida: Donde: n: tamaño muestral N: tamaño de la población z: valor correspondiente a la distribución de gauss, zα= 0.05 = 1.96 y zα= 0.01 = 2.58 p: prevalencia esperada del parámetro a evaluar, en caso de Desconocerse (p =0.5), que hace mayor el tamaño muestral q: 1 – p (si p = 70 %, q = 30 %) i: error que se prevé cometer si es del 10 %, i = 0.1 Cálculo del Tamaño de la Muestra Tamaño de la muestra para población finita cuando losdatos son cualitativos, es decir para análisis de fenómenossociales o cuando se utilizan escalas nominales paraverificar la ausencia o presencia del fenómeno a estudiar:
s2 = p(1-p) y σ2 = (se)2 Donde: n: tamaño muestral N: tamaño de la población s2: varianza muestral σ2: varianza poblacional se: error standard p: % de confiabilidad
OBJETIVO DE MUESTREO DE TRABAJO: Determinación de porcentaje de producción de tiempo productivo, determinación tolerancias y calculo del tiempo estándar.El método de muestreo del trabajo tiene varias ventajas en comparación con el procedimiento convencional de estudio de tiempos: 1.No requiere la observación continua del analista durante largos periodos de tiempo. 2.Los tiempos de trabajo de oficina disminuyen. 3.El total de horas-trabajo dedicadas por el analista, en general, son menos. 4.El operario no está sujeto a largos periodos cronometrados. 5.Un sol analista puede estudiar con facilidad las operaciones por brigadas. La teoría de muestreo de trabajo se basa en la ley fundamental de probabilidad: en un momento dado, un evento puede estar presente o ausente. La siguiente expresión muestra la probabilidad de x ocurrencias de un evento en n observaciones:
(p + q)n = 1
Donde: p = probabilidad de una sola ocurrencia, q = (1 – p) = probabilidad de una ausencia de ocurrencia, n = número de observaciones.
La medición del trabajo se puede utilizar para diferentes propósitos. Es responsabilidad del gerente de operaciones definir este propósito y asegurar el uso de técnicas apropiadas para medir el trabajo. OBJETIVO: 1. Evaluar el comportamiento del trabajador. Esto se lleva a cabo comparando la producción real durante un periodo de tiempo dado con la producción estándar determinada por la medición del trabajo. 2. Planear las necesidades de la fuerza de trabajo. Para cualquier nivel dado de producción futura, se puede utilizar la medición del trabajo para determinar que tanta mano de obra se requiere. 3. Determinar la capacidad disponible. Para un nivel dado de fuerza de trabajo y disponibilidad de equipo, se pueden utilizar los estándares de medición del trabajo para proyectar la capacidad disponible. 4. Determinar el costo o el precio de un producto. Los estándares de mano de obra obtenidos mediante la medición del trabajo, son uno de los ingredientes de un sistema de cálculo de precio. En la mayoría de las organizaciones, él calculo exitoso del precio es crucial para la sobre vivencia del negocio. 5. Comparación de métodos de trabajo. Cuando se consideran diferentes métodos para un trabajo, la medición del trabajo puede proporcionar la base para la comparación de la economía de los métodos. Esta es la esencia de la administración científica, idear el mejor método con base en estudios rigurosos de tiempo y movimiento. 6. Facilitar los diagramas de operaciones. Uno de los datos de salida para todos los diagramas de sistemas es el tiempo estimado para las actividades de trabajo. Este dato es derivado de la medición del trabajo. 7. Establecer incentivos salariales. Bajo incentivos salariales, los trabajadores reciben más paga por más producción. Para reforzar estos planes de incentivos se usa un estándar de tiempo que define al 100% la producción. Estándar de tiempo. Los resultados principales de algunos tipos de actividad de medición del trabajo es un estándar de producción, llamado también un estándar de tiempo o simplemente un estándar. Un estándar se puede definir formalmente como una cantidad de tiempo que se requiere para ejecutar una tarea o actividad cuando un operador capacitado trabaja a un paso normal con un método preestablecido. Características de un estándar de tiempo. Un estándar es normativo. Esto define la cantidad de tiempo que debe requerirse para trabajar bajo ciertas condiciones. Un estándar también requiere que se pre establezca un método para el trabajo o actividad. Generalmente el "mejor" método se desarrolla para eliminar movimientos desperdiciados y para dar forma continua al trabajo cuando sea posible. El método prescrito generalmente se pone por escrito. Por último un estándar requiere que un operador capacitado realice el trabajo a un paso normal. Un operador que es apropiado para el tipo de trabajo en cuestión debe seleccionarse y este operador se debe de capacitar cuidadosamente para seguir el método. Un "paso normal" significa que el operador no está trabajando ni demasiado rápido ni demasiado lento sino a un paso que puede ser sostenido por la mayoría de los trabajadores durante todo un día. Un estándar se puede expresar en dos formas: ya sea como el tiempo requerido por unidad de producción o él reciproco: producción por unidad de tiempo.
Antes de hacer las observaciones reales del estudio de muestreo del trabajo es necesario realizar una planeación detallada. Los planes se inician con una estimación preliminar de las actividades para las que se busca información. Esta estimación puede incluir una o más actividades, y a menudo se hace a partir de datos históricos Si el analista no puede hacer una estimación razonable, deberá muestrear el área durante dos o tres días y usar esa información como la base de estas estimaciones Una vez hechas las estimaciones preliminares, el analista puede determinar la exactitud deseada de los resultados. Esta se puede expresar como una tolerancia o un límite de error dentro del nivel de confianza establecido. Después debe estimar el numero de observaciones que tomara y determinar la frecuencia de esas observaciones. Por último, el analista diseña la forma de muestreo del trabajo en la cual se tabulan los datos, así como las graficas de control que se usaran durante el estudio. Para determinar el número necesario de observaciones, el analista debe conocer la exactitud con que se desean los resultados. Entre más observaciones, mayor validez tendrá la respuesta final. Es decir Tres mil observaciones dan un resultado considerablemente más confiable que 300. Sin embargo, debido al costo de obtener tantas observaciones y la mejora marginal de la exactitud, 300 observaciones pueden considerarse amplias. METODOLOGÍA DEL MUESTREO DEL TRABAJO
Para poder utilizar el método de muestreo de trabajo, es necesario realizar lo siguiente: •Definir lo que es trabajo y lo que no es trabajo. •Observar el trabajo o actividad en forma intermitente, registrando si la persona está o no trabajando. •Determinar la proporción de tiempo que el trabajador está dedicado al trabajo. •Estimar el tiempo estándar de la operación. Plan detallado del muestreo del trabajo:
1.Pasos preliminares: ›Definición de los objetivos. ›Estimación del número satisfactorio de observaciones. ›Selección de la longitud del estudio
2. Recopilación de los datos. 3. Procesado de los datos. 4. Presentación de los resultados |
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El analista necesitará idear una forma de registro de observaciones para anotar de la mejor manera posible los datos que serán recopilados en la realización del estudio de muestreo de trabajo. (García Criollo/Estudio del trabajo - 2005)
En esta prueba, como en el resto de pruebas de muestreo, estaremos analizando una muestra representativa de la población y deberemos aceptar que existe un porcentaje de riesgo que debemos medir y aceptar a la hora de realizar dichas pruebas. Riesgo general de auditoría: El riesgo es el complementario de la confianza, es decir, uno menos el porcentaje de Nivel de Confianza de la prueba. En la práctica habitual de auditoría se utiliza un 90% para aquellas auditorías recurrentes o de bajo riesgo y un 95% para aquellas auditorías nuevas o de riesgo. El Nivel de Confianza o Riesgo Alfa es la seguridad que desea obtener el auditor en el resultado de sus pruebas. Es la probabilidad de que las conclusiones estadísticas del auditor sean correctas. El nivel de confianza se determina teniendo en consideración el máximo riesgo de muestreo que el auditor pueda tolerar. El complemento del nivel de confianza es el riesgo de que se acepte como bueno un sistema de control interno no efectivo. El auditor debe prestar su mayor atención a este tipo de riesgo. (“Aplicación del Muestreo Estadístico a la Auditoría”, Juan Antonio de Agustín Melendro). Ejemplo: De una muestra de 100 con una confianza del 95% sólo 95 muestras serán representativas y 5 muestras no serán representativas de la población de origen. Por tanto, las conclusiones del auditor acerca de la población objeto de muestreo estarán equivocadas en un 5% de los casos. Como regla general, se suele utilizar el nivel de confianza complementario al riesgo general de auditoría asumido al principio en la planificación. Tipo de Trabajo de Auditoría | Confianza Requerida | Riesgo de Auditoría Asumido | NORMAL | 90% | 10% | ESPECIAL | 95% | 5%
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