A variação estatística é um indicador importante para as empresas, principalmente da indústria, pois mede o quanto uma amostra é ou não homogênea.
E o que isso significa, em termos mais práticos?
Imagine que você é um gestor ou gestora industrial, trabalhando em uma linha de montagem que fabrica certo produto.
Digamos, nesse caso, que você queira saber se as embalagens desse produto estão uniformes em seus respectivos pesos e volumes.
Uma maneira de saber isso é pelo cálculo da variação estatística, que mede em percentuais o quanto uma amostra se dispersa em relação à sua média.
Avance na leitura para descobrir como aplicar o conceito.
O que é variação estatística?
Mais conhecida como coeficiente de variação (CV), a variação estatística é sobretudo uma forma de analisar a dispersão de uma amostra sob unidades de medida distintas.
Dessa forma, pode-se traçar um parâmetro que permita compará-las a partir da sua homogeneidade.
Por convenção, o CV é avaliado a partir dos seguintes parâmetros:
- < ou = 15%: baixa dispersão (os dados são homogêneos)
- Entre 15 e 30%: média dispersão
- > 30%: alta dispersão (dados são heterogêneos, logo, variam muito entre si).
Para que serve o coeficiente de variação estatística na indústria?
Um dos fatores essenciais para aferir a qualidade é a padronização.
Seria um grande erro para uma indústria produzir um lote de produtos que deveriam ter 500 gramas com apenas 300 gramas em um dia e 400 gramas no outro.
Além de ferir os direitos do consumidor, falhas como essa depõem contra a imagem da empresa.
Felizmente, há formas de minimizar esse tipo de erro.
Um deles é calcular sistematicamente o coeficiente de variação.
Como vimos no exemplo logo no início deste texto, ele pode servir para determinar o quanto duas unidades de medida diferentes podem ser comparadas.
Como calcular o coeficiente de variação estatística?
A fórmula do coeficiente de variação estatística é:
- CV = s/x * 100.
Onde:
- s = desvio padrão
- x = média da amostra.
Vamos então ao exemplo do começo do conteúdo para ver como peso e volume das embalagens podem ser comparados em suas dispersões.
Para o peso, temos s = 0,6 e x = 450.
Para o volume (em litros), temos s = 0,76 e x = 12,4.
- CV (peso) = 0,6/450 * 100 = 0,13%
- CV (volume) = 0,76/12,4 * 100 = 6,12%.
Logo, a dispersão do lote de produtos é maior em termos de volume, sendo mais homogêneo em relação ao peso.
Como aprender mais sobre Six Sigma?
Você pode ser a pessoa que vai ajudar as empresas a manter a variação estatística sob controle, um profissional importante e valorizado.
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Conclusão
O coeficiente de variação é mais um entre tantos indicadores utilizados na indústria.
A partir do que vimos, seu cálculo traz revelações importantes sobre a qualidade dos produtos fabricados.