Si aumenta el número de clases en un histograma, las columnas se vuelven más estrechas, los intervalos de clase se vuelven más redondos y la tendencia central se vuelve más obvia, lo que significa que los datos se vuelven más precisos y cualquier información subyacente se vuelve más detallada a medida que puede recopilar más datos y el histograma se vuelve más claro. más informativo.
Un histograma es una herramienta de calidad básica. Se utiliza para resumir y mostrar gráficamente la distribución y variación de un conjunto de datos de proceso. El propósito principal de un histograma es aclarar los datos presentados para asegurarse de que sean precisos y correctos.
Las aplicaciones típicas de los histogramas en el análisis de la causa raíz incluyen:
- Presentar datos para determinar qué causas dominan
- Comprender la distribución de ocurrencias de diferentes problemas, causas, consecuencias, etc.
Un histograma es un tipo especializado de gráfico de barras, las barras altas pueden indicar más puntos en una clase, mientras que las barras bajas pueden indicar menos puntos.
Sin embargo, existen debilidades al analizar los datos de esta manera. Estos son:
- Si hay muy pocas o demasiadas barras, los datos pueden ser engañosos.
- Los histogramas pueden mostrar muchas imágenes diferentes, por lo que pueden manipularse.
Entonces, dependiendo del tipo de datos presentados, necesita aclarar, un histograma puede no ser el método más adecuado, ya que a veces puede contar una historia diferente, pero a veces solo puede contar una parte de una historia.