Histograma

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O que é o Histograma?

Considerado uma das 7 Ferramentas da Qualidade, o Histograma ou Gráfico de distribuição de frequências é uma representação gráfica para distribuição de dados numéricos, ou seja, um modelo estatístico para a organização dos dados, exibindo a frequência que uma determinada amostra de dados ocorre. Estamos sempre lidando com variáveis quantitativas como: peso, largura, comprimento, temperatura, volume, tempo, entre outras grandezas. Após coletarmos esses dados em um determinado intervalo de tempo, podemos fazer uma análise gráfica do comportamento dessa variável, que pode ser de números absolutos ou não. Se falarmos, por exemplo, de uma pesquisa de satisfação onde os clientes avaliam o seu produto de 1 a 5, o Histograma te ajudará a visualizar graficamente quantas vezes cada nota foi dada.

O histograma é uma variação do gráfico de barras. Enquanto o gráfico de barras descreve os dados em barras e categorias separadas, o histograma representa os dados  da mesma categoria no intervalo analisado, por isso, sem espaço entre as barras.

Quando os dados são dispostos no histograma, o gráfico pode apresentar vários formatos:

histograma-simetrico-ou-normal

Histograma simétrico ou normal: acontece quando o processo é padronizado e os dados são estáveis, permitindo variações pequenas. O pico dos dados fica ao centro do gráfico, e suas variações vão decrescendo de maneira simétrica dos dois lados.

histograma-assimetrico

Histograma assimétrico: acontece geralmente quando os dados são tolerados até um número limite, não podendo ultrapassar este limite. Seu pico é concentrado em um dos lados, e os dados fora de padrão decrescem para o lado oposto.

histograma-com-dois-picos

Histograma com dois picos: acontece quando são apresentadas duas coletas de dados diferentes para comparação. A análise deve ser feita separadamente, observando ao desenho dos dois gráficos.

histograma-plato

Histograma “platô”: acontece geralmente quando há anormalidade nos dados decorrentes de falhas. As barras têm praticamente os mesmos tamanhos.

histograma-aleatorio

Histograma aleatório: acontece quando os dados analisados não apresentam nenhum padrão. As barras sobem e descem sem critério

Quando utilizar o Histograma?

O histograma é usado para analisar a frequência de vezes que as saídas de um processo estão padronizadas, atendendo aos requisitos estabelecidos e qual a variação que elas sofrem.

Com os dados dispostos graficamente, o Histograma permite a visualização de resultados históricos e a análise de evidências para a tomada de decisão da variação de frequências de maneira visual facilmente

Como fazer?

  1. Colete a amostra com um número significativo de dados dados, usando a folha de verificação.
  2. Organize os dados;
  3. Determine o número de categorias e o intervalo entre as categorias (caso faça no Excel, esse valor é calculado automaticamente);
  4. Organize os dados, colando-os dentro das categorias, de acordo com o intervalo.
  5. Coloque os dados no gráfico, com as categorias no eixo horizontal e a frequência de ocorrência no eixo vertical;
  6. Verifique e analise a forma do gráfico.

Exemplo de Histograma

O responsável de uma linha de produção queria saber se a densidade do produto metálico estavam conforme o esperado. Ele coletou 80 amostras do produto.

Amostras do Produto
40,9 43,6 41,3 39,9 40,6 39,8 44,2 37,9
40,8 36,6 42,3 43,5 41,0 39,6 41,3 43,5
41,5 43,7 39,9 41,0 41,8 42,3 40,2 39,1
43,2 38,4 41,9 39,2 38,0 40,4 40,1 39,4
38,7 41,3 41,4 40,9 40,3 39,2 39,0 40,7
42,3 40,6 41,2 40,2 40,4 39,5 45,0 39,9
43,4 40,4 41,6 40,6 40,2 42,8 43,7 39,7
41,5 40,1 41,7 41,8 42,9 43,4 43,3 41,9
43,4 41,7 40,0 38,3 42,1 39,3 37,2 43,8
39,6 41,0 42,3 39,2 40,4 35,4 39,2 42,6

 

Colocando os dados no gráfico, a disposição ficou conforme a seguir:

exemplo-de-histograma

Assim, ele pode perceber que as saídas estavam seguindo o padrão normal de variação. As amostras do produto analisadas ficaram dispostas próximas do centro em (torno de 80%), e que alguns frascos (em torno de 20%) apresentam concentração próxima dos valores mínimos. Ou seja, nessa amostra coletada a maior parte dos produtos estão em conformidade com o esperado.

Entretanto, se o valor entre 35,4 a 36,8 fossem considerados não conformes, por exemplo, teríamos uma pequena quantidade de produtos fora das especificações planejadas, e a partir de então, poderíamos aplicar ações corretivas nesse processo.

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