O Histograma é uma ferramenta gráfica da distribuição de frequências geradas por valores originados de uma coleta de dados, apresentando uma grande quantidade de valores que são difíceis de serem interpretados em uma tabela.
Esta ferramenta revela e ilustra a centralização, dispersão e a forma de distribuição dos dados.
O Histograma pode fornecer previsão de desempenho futuro de processos e auxiliar na identificação da ocorrência de alguma mudança no processo e também ajuda a responder se o processo é capaz de atender os requisitos do cliente.
Para construir um Histograma você deve seguir os passos abaixo.
1- Decidir sobre a medição do processo: Os dados devem ser variáveis, medidos sobre uma escala contínua. Por exemplo: Temperatura, tempo, dimensões, peso e velocidade.
2- Coletar dados: Realize a coleta de pelo menos 50 a 100 pontos de dados se você planejar procurar, padrões ,centralização (média), dispersão (variação),e forma. Você também pode coletar estes dados para um período ou especificação de tempo: hora ,turno ,dia, semana, etc...
3- Preparar uma tabela de frequência para os dados a seguir.
- Decidir sobre a medição do processo: Os dados devem ser variáveis, medidos sobre uma escala contínua. Por exemplo: Temperatura, tempo, dimensões, peso e velocidade.
- Coletar dados: Realize a coleta de pelo menos 50 a 100 pontos de dados se você planejar procurar, padrões ,centralização (média), dispersão (variação),e forma. Você também pode coletar estes dados para um período ou especificação de tempo: hora ,turno ,dia, semana, etc...
- Preparar uma tabela de frequência para os dados a seguir.
- a- Contar o número de dados n, na amostra. No exemplo existem 125 dados, n=125.
- b- Agora devemos determinar a amplitude , R, para conjunto de dados da amostra. A amplitude é o valor mais alto da amostra subtraído do valor mais baixo, para nosso exemplo:
R=Xmax – Xmin = 10,7 – 8,9 = 1,7
- c- Determinar o número de intervalos de classe, k necessários.
Método 1: Tire a raiz quadrada do número total de ponto de dados, e arredonde para números inteiros mais próximos.
K=√125 = 11,18 = 11 intervalos
Método 2: Use a tabela abaixo como referência para dividir sua amostra dentro de um número razoável de classes.
Para nossa amostra de 125 dados seriam divididos dentro de 7-12 intervalos de dados de classe.
- d- Determine a largura (amplitude de classe) de classe H.
A fórmula para isto é:
H=R/k=1,7/10=0,17
Onde R é a amplitude geral dos dados e k é o número de classes.
Arredonde primeiro o seu número para o valor mais próximo, com a mesma quantidade de decimais dos dados da amostra. Depois acrescente mais uma casa decimal, no exemplo, poderíamos ajustar para 0,20.
- e- Determinar as fronteiras de classes, ou pontos finais.
Use o menor ponto de medição individual de amostras, ou arredonde para o próximo número inferior. Este será o ponto final inferior para o primeiro intervalo de classe. No nosso exemplo deveria ser 9,0.
Adicione a largura de classe, H, ao ponto final inferior. Este seria o ponto final inferior para o próximo intervalo de classe.
No nosso exemplo:
9,0 + H = 9,0 + 0,20 = 9,20
Sugestão: Cada intervalo de classe deve ser mutuamente exclusivo, isto é, cada dado (medição) irá se ajustar dentro de um e apenas um intervalo de classe.
Consecutivamente adicione a largura de classe ao limite inferior de classe até que os k intervalos ou a amplitude de todos os números sejam obtidos.
- f- Construir uma tabela de frequências baseado nos cálculos do item e. A tabela de frequências baseado no nosso exemplo é apresentada abaixo.
4- Desenhar um histograma de tabela de frequência:
Sobre a linha vertical (eixo y), desenhe a escala de contagem considerando o intervalo de classe com contagem mais alta;
Na linha horizontal (eixo x), desenhe a escala relacionada com a variável que esta sendo medida.
Para cada intervalo de classe, desenhe uma barra com altura igual à conta daquela classe.
Exemplo: Histograma diâmetro de uma peça
Especificações 9+/-1,5
a- Centralização: Onde a distribuição está centrada? O processo está rodando muito acima? Muito abaixo?
Requisitos do cliente
b- Variação: Qual a variação ou dispersão dos dados? A variabilidade é grande ou pequena?
Sugestão: Alguns processos são naturalmente inclinados, não espere que toda distribuição tenha a forma de sino.
Dois ou mais pinos podem indicar que os dados podem vir de fontes diferentes, isto é, turnos,pessoas,fornecedores,máquinas. Se isto for evidente, os dados devem ser estratificados.
Compare os resultados do seu histograma com as especificações ou requisitos de seus clientes. O seu processo é capaz de atender os requisitos, isto é, o processo centrado no objetivo e dentro dos limites especificados?
Dica: O histograma tem diferentes formas de interpretações tais como normal, multimodal, bimodal, positivamente inclinada e negativamente inclinada.
Compare os resultados do seu histograma com as especificações de seu cliente. O seu processo é capaz de atender os requisitos? Ou está dentro dos limites especificados?
Fonte: Portal Qualidade Brasil
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