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Estudio de trabajo II: Muestreo de trabajo en un entorno educativo, Ejercicios de Ingeniería Industrial

Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo Ingeniería Industrial

Una práctica de muestreo de trabajo realizada en tres aulas de una carrera de ingeniería industrial. El objetivo era recopilar datos sobre el uso del proyector en cada aula seleccionada durante un período determinado. Los resultados mostraron una clara predominancia de respuestas negativas en cuanto al uso del proyector como herramienta didáctica, con una proporción mucho menor de respuestas positivas. Se identificaron patrones de comportamiento en el uso del proyector y se hicieron recomendaciones para mejorar su uso en el aula.

Tipo: Ejercicios

2023/2024

Subido el 10/04/2024

johana-mora-1 🇲🇽

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TECNOLOGICO NACIONAL DE MEXICO

INSTITUTO TECNOLOGICO DE NUEVO LAREDO

DEPARTAMENTO DE INGENIERIA

INDUSTRIAL Y MECANICA

CARRERA:

INGENIERIA INDUSTRIAL

MATERIA: ESTUDIO DE TRABAJO II

TEMA:

PRACTICA 1 MUESTREO DE TRABAJO

PRESENTA:

JOHANA RUBI MORA CERVANTES

TITA MICHELLE MARTINEZ SIMUTA

JOSE ANGEL PONCE ALANIZ

ELIAS JOAB RUIZ AGUIÑAGA

DOCENTE: ING. FERNANDO VALENZUELA

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muestreo de trabajo muestreo de trabajo

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Muestreo de Trabajo en Ingeniería Industrial: Conceptos Básicos

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TECNOLOGICO NACIONAL DE MEXICO

INSTITUTO TECNOLOGICO DE NUEVO LAREDO

DEPARTAMENTO DE INGENIERIA

INDUSTRIAL Y MECANICA

CARRERA:

INGENIERIA INDUSTRIAL

MATERIA: ESTUDIO DE TRABAJO II

TEMA:

PRACTICA 1 MUESTREO DE TRABAJO

PRESENTA:

JOHANA RUBI MORA CERVANTES

TITA MICHELLE MARTINEZ SIMUTA

JOSE ANGEL PONCE ALANIZ

ELIAS JOAB RUIZ AGUIÑAGA

DOCENTE: ING. FERNANDO VALENZUELA

INTRODUCCION

El "Muestreo de Trabajo" es una técnica estadística utilizada para recopilar datos

sobre el desempeño y uso de recursos en un entorno laboral específico. Esta

metodología implica la selección de una muestra representativa de la población en

estudio para obtener información relevante y precisa sobre el proceso de trabajo, la

eficiencia y otros aspectos pertinentes.

Se llevará a cabo una práctica de muestreo aleatorio destinada a determinar con

qué frecuencia se utiliza el cañón en un entorno educativo. Este ejercicio se centra

en la recopilación de datos relevantes para comprender el uso del cañón, una

herramienta fundamental en el ámbito educativo.

Para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados obtenidos, se tomarán en

cuenta el margen de error y el nivel de confianza apropiados, asegurando así que

las conclusiones derivadas del muestreo sean sólidas y confiables para la toma de

decisiones.

Tamaño de la muestra

Una muestra es un subconjunto representativo de una población más grande que

se utiliza para realizar inferencias sobre esa población.

El tamaño de la muestra se calcula teniendo en cuenta varios factores, incluyendo

el margen de error deseado, el nivel de confianza y la variabilidad esperada en los

datos. Aquí hay una descripción general de cómo se calcula el tamaño de la

muestra:

1. Margen de error (E): Es la medida de la precisión deseada en la estimación. Se

expresa generalmente como un porcentaje del valor estimado. Por ejemplo, si se

quiere que el margen de error sea del 5%, entonces E = 0.05.

2. Nivel de confianza (Z): Es la probabilidad de que el intervalo de confianza

contenga el parámetro poblacional. Comúnmente se utiliza un nivel de confianza del

95%, lo que corresponde a un valor de Z de aproximadamente 1.96 para una

distribución normal estándar.

3. Desviación estándar poblacional (σ): Si se conoce la desviación estándar

poblacional, se utiliza en el cálculo del tamaño de la muestra. En muchos casos, la

desviación estándar poblacional no es conocida y se estima a partir de una muestra

piloto o se utiliza una estimación conservadora.

Con estos elementos, el tamaño de la muestra (n) se puede calcular utilizando la

fórmula:

Si la desviación estándar poblacional no es conocida, se utiliza la fórmula:

Donde:

n es el tamaño de la muestra.
Z es el valor Z correspondiente al nivel de confianza deseado.
σ es la desviación estándar poblacional (si es conocida).
p es la proporción estimada en la población.
E es el margen de error deseado.

Margen de error

El margen de error es la cantidad de variabilidad permitida en una estimación

basada en una muestra. Se expresa como un porcentaje del valor estimado y

representa la diferencia entre el valor real de la población y la estimación realizada

a partir de la muestra.

Se calcula utilizando la fórmula:

Donde:

E es el margen de error.

Z es el valor Z correspondiente al nivel de confianza deseado.

σ es la desviación estándar poblacional (si se conoce).

n es el tamaño de la muestra.

Nivel de confianza

El nivel de confianza es la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el

parámetro poblacional. Comúnmente se utiliza un nivel de confianza del 95%, lo que

significa que existe un 95% de probabilidad de que el intervalo de confianza

contenga el valor real del parámetro.

Para calcular el nivel de confianza, primero se determina el valor crítico Z

correspondiente al nivel de confianza deseado. Por ejemplo, para un nivel de

confianza del 95%, el valor crítico Z es aproximadamente 1.96 para una distribución

normal estándar.

Una vez que se ha determinado el valor crítico Z, el nivel de confianza se expresa

como la probabilidad de que una estimación caiga dentro de un intervalo alrededor

del valor real del parámetro.

Por ejemplo, con un nivel de confianza del 95%, hay un 95% de probabilidad de que

la estimación esté dentro de ±1.96 veces el error estándar de la media.

Conocer de donde viene el cálculo para determinar estos criterios son

fundamentales en un estudiante, sin embargo, para optimizar el tiempo en un

ambiente laboral existen variedad de softwares donde ya facilitan estos cálculos,

dando así el tamaño de muestra, nivel de confianza y margen de error.

Martes

232 12:05 Michelle Sin clase 233 12:06 Michelle Sin clase 234 12:15 Michelle Sin clase 235 12:37 Michelle Sin clase

1 07:00 J. Mora I No. De muestra Hora Analista Si No Salón
2 07:06 J. Mora I
3 07:29 J. Mora I
4 07:39 J. Mora I
5 07:57 J. Mora I
6 07:59 J. Mora I
7 08:06 J. Mora H
8 08:07 J. Mora H
9 08:10 J. Mora H
10 08:11 J. Mora H
11 08:13 J. Mora H
12 08:35 J. Mora H
13 08:36 J. Mora H
14 08:41 J. Mora H
15 08:45 J. Mora H
16 08:54 J. Mora H
17 09:25 J. Mora H
18 09:43 J. Mora H
19 09:45 J. Mora H
20 09:48 J. Mora H
21 09:52 J. Mora H
22 10:08 J. Mora H
23 10:31 J. Mora H
24 10:39 J. Mora H
25 10:45 J. Mora H
26 10:51 J. Mora H
27 10:54 J. Mora H
28 11:18 J. Ponce H
29 11:22 J. Ponce H
30 11:32 J. Ponce H
31 11:33 J. Ponce H
32 11:36 J. Ponce H
33 11:39 J. Ponce H
34 11:46 J. Ponce H
35 11:57 J. Ponce H
36 12:00 J. Ponce S
37 12:09 J. Ponce S
38 12:12 J. Ponce S
39 12:16 J. Ponce S
40 12:24 J. Ponce S
41 12:26 J. Ponce S
42 12:29 J. Ponce S
43 12:30 J. Ponce S
44 12:48 J. Ponce S
45 12:49 J. Ponce S
46 13:15 J. Ponce H
47 13:17 J. Ponce H
48 13:29 J. Ponce H
49 13:32 J. Ponce H
50 13:40 J. Ponce H
51 13:42 J. Ponce H
52 13:46 J. Ponce H
53 13:49 J. Ponce H
54 13:57 J. Ponce H
55 13:59 J. Ponce H
56 07:07 Elias I Miercoles
57 07:08 Elias I
58 07:18 Elias I
59 07:27 Elias I
60 07:47 Elias I
61 07:51 Elias I
62 07:52 Elias I
63 07:54 Elias I
65 07:56 Elias I
66 07:58 Elias I
67 07:59 Elias I
68 08:06 Elias H
69 08:08 Elias H
70 08:21 Elias H
71 08:23 Elias H
72 08:37 Elias H
73 08:38 Elias H
74 08:53 Elias H
75 08:54 Elias H
76 09:02 Elias H
77 09:03 Elias H
78 09:05 Elias H
79 09:15 Elias H
80 09:21 Elias H
81 09:25 Elias H
82 09:29 Elias H
83 09:32 Elias H
84 09:39 Elias H
85 09:45 Elias H
86 10:04 Elias H
87 10:10 Elias H
88 10:11 Elias H
89 10:28 Elias H
90 10:33 Elias H
91 10:40 Elias H
92 10:46 Elias H
93 10:50 Elias H
94 11:00 Elias H
- 95 11:13 Elias H
- 96 11:29 Elias H
- 97 11:34 Elias H
- 98 11:36 Elias H
- 99 11:37 Elias H
100 11:54 Elias H
110 13:08 Elias H 109 12:53 Elias Sin clase
111 13:10 Elias H
112 13:15 Elias H
113 13:18 Elias H
114 13:33 Elias H
115 13:46 Elias H
116 13:50 Elias H
117 13:53 Elias H
118 07:02 J. Mora I Jueves
119 07:08 J. Mora I
120 07:24 J. Mora I
121 07:28 J. Mora I
122 07:47 J. Mora I
123 07:54 J. Mora I
124 08:10 J. Mora H
125 08:12 J. Mora H
126 08:16 J. Mora H
127 08:19 J. Mora H
128 08:23 J. Mora H
129 08:32 J. Mora H
130 08:34 J. Mora H
131 08:37 J. Mora H
132 08:39 J. Mora H
133 08:43 J. Mora H
134 08:44 J. Mora H
135 08:48 J. Mora H
136 08:59 J. Mora H
137 09:07 J. Mora H
138 09:23 J. Mora H
139 09:32 J. Mora H
140 09:33 J. Mora H
141 09:45 J. Mora H
142 09:47 J. Mora H
143 10:01 J. Mora H
144 10:09 J. Mora H
145 10:19 J. Mora H
146 10:24 J. Mora H
147 10:36 J. Mora H
148 10:44 J. Mora H
149 10:48 J. Mora H
150 11:05 J. Ponce H
151 11:06 J. Ponce H
152 11:10 J. Ponce H
153 11:24 J. Ponce H
154 11:26 J. Ponce H
155 11:31 J. Ponce H
156 11:32 J. Ponce H
157 11:34 J. Ponce H
158 11:41 J. Ponce H
159 11:47 J. Ponce H
160 11:49 J. Ponce H
161 11:53 J. Ponce H
162 12:19 J. Ponce H
163 12:20 J. Ponce H
164 12:27 J. Ponce H
165 12:33 J. Ponce H
166 12:37 J. Ponce H
167 12:38 J. Ponce H
168 12:50 J. Ponce H
169 12:54 J. Ponce H
170 12:56 J. Ponce H
171 12:57 J. Ponce H
172 12:58 J. Ponce H
173 13:00 J. Ponce H
174 13:08 J. Ponce H
175 13:09 J. Ponce H
176 13:13 J. Ponce H
177 13:16 J. Ponce H
178 13:19 J. Ponce H
179 13:31 J. Ponce H
180 13:34 J. Ponce H
181 13:35 J. Ponce H
182 13:39 J. Ponce H
183 13:43 J. Ponce H
184 07:02 Michelle I Viernes
185 07:10 Michelle I
186 07:13 Michelle I
187 07:17 Michelle I
188 07:19 Michelle I
189 07:22 Michelle I
190 07:28 Michelle I
191 07:34 Michelle I
192 08:01 Michelle I
193 08:16 Michelle I
194 08:20 Michelle I
195 08:23 Michelle I
196 08:24 Michelle I
197 08:31 Michelle I
198 08:38 Michelle I
199 08:39 Michelle I
200 08:41 Michelle I
201 08:48 Michelle H
202 09:01 Michelle H
203 09:07 Michelle H
204 09:10 Michelle H
205 09:12 Michelle H
206 09:27 Michelle H
207 09:30 Michelle H
208 09:31 Michelle H
209 09:32 Michelle H
210 09:33 Michelle H
211 09:46 Michelle H
212 09:53 Michelle H
213 09:56 Michelle H
214 10:07 Michelle H
215 10:16 Michelle H
216 10:31 Michelle H
217 10:39 Michelle H
218 10:44 Michelle H
219 10:52 Michelle H
220 10:54 Michelle H
221 10:55 Michelle H
222 10:58 Michelle H
223 11:00 Michelle H
224 11:07 Michelle H
225 11:20 Michelle H
226 11:24 Michelle H
227 11:29 Michelle H
228 11:30 Michelle H
229 11:35 Michelle H
230 11:53 Michelle H
231 11:57 Michelle H

RESULTADOS

A continuación, se mostrarán gráficos por día sobre la toma de observaciones.

Comenzando por el día “martes”, por el grafico circulas podemos apreciar que casi

el 80% de un total de 55 muestras registradas predomina la respuesta “No”. Debido

a que no se cumplían con las reglas establecidas y los docentes o alumnos no

usaban el proyector como herramienta didáctica en su clase.

Día "miércoles", podemos observar que, de un total de 62 muestras registradas,

aproximadamente el 60% corresponden a la respuesta "No". Esto sugiere que en

una mayoría de las observaciones realizadas ese día, el proyector no se utilizaba

como herramienta didáctica en la clase. Además, que del 14 % de las muestras

indican que no hubo clase, lo que podría influir en la baja cantidad de respuestas

"Sí". Es importante destacar que solo alrededor del 26% de las observaciones

indicaron que

el proyector sí

se utilizó en el

contexto de la

clase.

22%

78%

Martes

Si No Sin clase

Si 26%

No 60%

Sin clase 14%

Miercoles

Si No Sin clase

Al examinar los datos del día "jueves", notamos que, de un total de 66 registros,

alrededor del 21% muestran la respuesta "Sí", lo que sugiere que el proyector fue

utilizado como herramienta didáctica en una minoría de las clases observadas. Por

otro lado, el 79% de las respuestas corresponden a "No", indicando que en la

mayoría de las ocasiones el proyector no se empleó con ese propósito. Es

interesante destacar que no se registraron casos en los que no hubiera clase

durante ese día, lo que significa que todas las observaciones se llevaron a cabo

durante sesiones de clase regulares. Esto resalta aún más el predominio de

respuestas negativas respecto al uso del proyector para fines didácticos.

Respecto al último día de

observación, es decir,

viernes, observamos que

el total de observaciones

fue de 63. De estas

observaciones, el 22%

indicaron que el proyector

se utilizó como

herramienta didáctica

("Sí"), mientras que el 54%

de las respuestas

correspondieron a "No", lo

que sugiere que en la

mayoría de las ocasiones el proyector no fue utilizado con este propósito. Es

importante destacar que el 24% de las respuestas indicaron que no hubo clase ese

día, lo que podría haber influido en la baja proporción de respuestas positivas. Esto

sugiere que el viernes podría ser un día en el que las actividades planificadas no

requieren tanto el uso del proyector como herramienta de enseñanza, o bien, que

21%

79%

Jueves

Si No Sin clase

22%

54%

24%

Viernes

Si No Sin clase

A lo largo de la semana se observó una consistente predominancia de respuestas

negativas en cuanto al uso del proyector como herramienta didáctica, con una

proporción mucho menor de respuestas positivas. Además, en general, no se

registraron casos en los que no hubiera clase durante los días observados. Esto

sugiere que podría haber un patrón de comportamiento consistente en relación con

el uso del proyector en el contexto de la enseñanza durante esos días de la semana,

posiblemente relacionado con la planificación de las actividades o la dinámica de

las clases programadas para esos días.

CONCLUSION

Los datos recopilados a lo largo de la semana muestran una tendencia consistente

en cuanto al uso del proyector como herramienta didáctica. En general, se observa

una predominancia de respuestas negativas, indicando que en la mayoría de las

observaciones el proyector no se utilizaba con ese propósito. Aunque hubo algunas

mejoras leves en la proporción de respuestas positivas en ciertos días, como el

miércoles, la tendencia general de baja utilización del proyector para fines didácticos

persistió.

Es interesante destacar que no se registraron casos en los que no hubiera clase

durante los días observados, lo que sugiere que las observaciones se llevaron a

cabo durante sesiones regulares de clase. Esto refuerza la idea de que el bajo uso

del proyector como herramienta didáctica no se debe a la ausencia de clases, sino

a otros factores que podrían influir en la planificación de las actividades o en la

dinámica de las clases programadas para esos días.

Estos datos señalan la necesidad de analizar más a fondo los factores que pueden

estar afectando el uso del proyector como herramienta didáctica en el contexto

educativo observado. Identificar y abordar estos factores podría ayudar a promover

un mayor aprovechamiento de esta tecnología para mejorar la calidad de la

enseñanza.

Porque fue importante llevar a cabo este muestreo.

La recopilación de datos a través del muestreo proporciona información objetiva

sobre cómo se está utilizando el proyector en el aula.

Los datos recopilados a lo largo de varios días de la semana permiten identificar

patrones de comportamiento en el uso del proyector. Por ejemplo, se puede

observar si hay días específicos en los que se utiliza más o menos esta

herramienta, o si hay momentos del día en los que su uso es más frecuente.

Los problemas y áreas de mejora, analizar los resultados del muestreo puede