El uso del promedio como indicador de resultados es uso común en diferentes situaciones, como, por ejemplo: el peso promedio de productos, el tiempo promedio de entrega, la nota promedio del curso, etc. Esto por su fácil cálculo e interpretación.
Sin embargo, el promedio se ve afectado por valores externos. Es decir, tenderá hacia arriba o hacia abajo según los datos analizados. Y, obviamente, no muestra la dispersión de los datos.
Por otro lado, la desviación estándar mide la dispersión de los datos con respecto a su promedio; es menos usada, pero mucho más valiosa en información para tomar decisiones.
En la figura 1, se presenta el comportamiento de 30 mediciones por cada día, en un total de 5 días.
Para los valores analizados en los cinco días, se tiene el mismo promedio, representado por la línea de color verde. Sin embargo, como se observa, la dispersión de los datos en los cinco días no es la misma.
El tercer día tiene una dispersión mayor a los otros cuatro días, y el primer día tiene una menor dispersión en comparación a los otros días.
Para hacerlo más interesante, las líneas rojas; inferior y superior, serían las especificaciones. Y como se ve, el segundo y el tercer día sobrepasan las especificaciones, y el quinto día está al borde de estas. Sin embargo, los cinco días tienen el mismo promedio.
Como complemento, en la figura 2, se presentan los histogramas de los cinco días analizados, donde se observa la dispersión alrededor del promedio.
Finalmente, unas recomendaciones:
- La variación es inherente a la naturaleza. Por lo tanto, analízala. No solo la promedies.
- Si analizas el promedio de datos, que estos estén acompañados de la desviación estándar, y analizas ambos estadísticos.
- Identificar los valores mínimo y máximo de los datos, y compararlos con las especificaciones.
- Comparar el promedio muestral contra el valor nominal o valor objetivo.
- Entender y reducir la variación es clave para el éxito de las organizaciones.