¿Qué es la estratificación de datos?

Caso de estudio

Michelle dirige el departamento de recursos humanos de una planta de envasado de carne. La planta está compuesta principalmente por hombres, pero el número de mujeres que presentan cargos en todos los niveles ha crecido en los últimos años. A pesar de esto, informes recientes muestran una mayor tasa de rotación entre las empleadas.

Michelle decidió asociarse con Dana, la jefa del departamento de investigación, para encontrar algunas respuestas sobre por qué. Esta mañana, Michelle recibió los datos de una encuesta de empleados de toda la empresa que Dana completó la semana pasada. La tarea de Michelle es utilizar los datos recopilados para encontrar un vínculo entre la información proporcionada por los empleados y la creciente tasa de rotación entre las mujeres en la planta.

Cuando Michelle comenzó a revisar las encuestas recopiladas, se dio cuenta de que no tenía idea de cómo interpretar los datos. Michelle llamó rápidamente a Dana, quien la ayudó a clasificar la información realizando una estratificación de datos. ¿Datos qué?

Estratificación de datos

La estratificación de datos es la separación de datos en estratos más pequeños y definidos en función de un conjunto predeterminado de criterios. Una forma más sencilla de ver la estratificación de datos es verla como una carga gigante de ropa que debe clasificarse. Así como la ropa se clasifica por color, delicadeza de la tela y otras preferencias, los datos se pueden clasificar de la misma manera.

Para Michelle y Dana, se espera que los datos resalten una disparidad o diferencia entre los empleados masculinos y femeninos, por lo que la primera forma en que se ordenan los datos es por género. Michelle y Dana comienzan dos pilas, una para empleados masculinos y otra para empleadas femeninas. Esto no es suficiente para identificar problemas, por lo que los datos deben clasificarse en características más distinguibles. La siguiente categoría es la educación.

Michelle y Dana toman un montón de encuestas y las clasifican de acuerdo con el nivel de educación de cada empleado: abandono de la escuela secundaria, graduado de la escuela secundaria, algo de educación universitaria, título universitario y título avanzado.

Los datos todavía no cuentan mucha historia en este punto, por lo que Michelle y Dana deciden subcategorizar los datos un paso más allá: ingreso anual promedio. Tomaron cada pila de encuestas y calcularon el ingreso anual promedio para hombres y mujeres en cada nivel educativo. Las piezas del rompecabezas finalmente se estaban uniendo. Los datos ahora se veían así:

Cómo se pueden estratificar los datos de la encuesta

Interpretación de los datos

Según los datos, los empleados masculinos ganaban más que las empleadas en todos los niveles educativos. Los hombres sin un título universitario ganaban casi lo mismo que las mujeres con un título universitario; Además, las empleadas experimentaron un tope salarial de $ 60,000, mientras que los empleados masculinos obtuvieron $ 100,000.

Aplicación Six Sigma

Six Sigma es un enfoque de resolución de problemas que utiliza hechos obtenidos mediante datos de investigación. Una vez que se ha aislado o identificado un problema, se deben recopilar datos para analizar la causa del problema. Luego, esos datos se filtran o se dividen en pequeñas categorías y subcategorías, hasta que se define la causa raíz del problema.

Aquí es donde entra en juego la estratificación de datos. El proceso de estratificación de datos es una parte esencial de la aplicación Six Sigma, ya que permite a Michelle y Dana buscar diferencias de un estrato al siguiente.

La separación de los participantes por género reveló qué encuestas respondieron los empleados masculinos y cuáles las empleadas. La separación adicional de los datos por el nivel de educación y el ingreso anual promedio reveló cuál de los empleados avanzó en su educación y el ingreso anual promedio de los empleados masculinos frente al de las mujeres.

La diferencia significativa en el ingreso anual promedio entre empleados masculinos y femeninos puede proporcionar una idea de por qué está aumentando la tasa de rotación entre las empleadas en la planta. Aislar el problema de esta manera crea un punto de ataque para el enfoque Six Sigma al resaltar un problema específico para solucionar.

Resumen de la lección

Todas las organizaciones encuentran problemas y cuando estos problemas ocurren, la solución a veces se puede encontrar dentro de la organización. Six Sigma es un enfoque de resolución de problemas que utiliza datos recopilados dentro de la empresa para identificar los problemas que deben resolverse. Si bien este enfoque puede ser muy beneficioso, una gran cantidad de datos puede ser difícil o demasiado confusa de interpretar.

La estratificación de datos divide una gran cantidad de datos en grupos más pequeños de información. Una vez que los datos se han categorizado, los fragmentos más pequeños de información pueden ayudar a contar una historia de por qué pueden ocurrir ciertos problemas.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador