Histograma: como a ferramenta ajuda a gestão da qualidade

Número de desvios, tempo de paradas de operação, tempo de tratamento de não conformidades etc. Nenhuma organização deseja que esses valores saiam do controle. Por isso, é crucial gerenciá-los dentro da gestão da qualidade. É aí que entra o histograma.

Como uma das 7 ferramentas da qualidade, o histograma também está entre as mais simples. Sendo uma exposição gráfica de um somatório de dados que caem dentro de um valor ou de uma faixa de valores estabelecida. Logo, esse gráfico não tem cálculos complexos para ser construído.

Ainda assim, o histograma é muito confundido com outras ferramentas, como o gráfico de barras, o que pode levar a um uso equivocado no dia a dia.

Então, como se usa essa ferramenta dentro de um sistema de gestão da qualidade? Como ela se relaciona com outras ferramentas?

Neste artigo, trazemos uma explicação completa do histograma, do básico ao avançado, para você ter tudo o que precisa saber para usar essa ferramenta.

O que é histograma e qual a sua função?

Histograma é um gráfico que representa visualmente a frequência relativa de uma mesma variável, exibindo seu padrão e tendência de distribuição estatística de acordo com valores fixos ou limites de variação estabelecidos previamente.

Com isso, ele facilita a visualização, comparação e comunicação dessas informações – tendo um caráter descritivo –, mas também proporciona uma previsão sobre certos resultados – tendo um caráter prescritivo.

É nesse sentido que ele permite o gerenciamento.

Exemplo de histograma

Qual a diferença entre um gráfico de barras e um histograma?

Se no visual o histograma se parece muito com um gráfico de barras, conceitualmente ele não é um gráfico de barras. Mas essa confusão é muito comum, e merece um aprofundamento.

Enquanto o histograma mostra a distribuição relativa de uma mesma variável, agrupando-a com base em faixas de variação, o gráfico de barras compara o número absoluto de ocorrências de diferentes variáveis ou categorias.

Na prática, isso significa que o eixo x de um histograma sempre será uma variável quantitativa (tempo de ocorrência, temperatura da cabine, pressão dentro do reator, valor gasto pelo cliente etc.) de uma única categoria, enquanto que o eixo x de um gráfico de barras será composto por vários parâmetros ou categorias (por exemplo, causas de ocorrências, produtos adquiridos etc.).

Isso se nota de duas maneiras visualmente: as barras de um histograma não têm espaço entre si (a não ser que não haja ocorrências em uma faixa ou valor) e não podem ser rearranjadas. Diferentemente das de um gráfico de barras, que costumam estar separadas e podem ser rearranjadas de acordo com a necessidade de exibição (do parâmetro mais frequente para o menos frequente, por exemplo).

Tipos de histograma

De acordo com o padrão formado pelas barras do gráfico, temos os seguintes tipos de histograma:

Simétrico

Com formato de uma colina, o histograma simétrico tem o centro elevado a partir do qual as extremidades descendem. Ele representa a frequência de desvio em relação a um valor médio, fazendo uma representação dos desvios em relação a ela.

Distorcido à direita ou à esquerda

Nos histogramas distorcidos, a frequência está concentrada ou do lado esquerdo (menor valor) ou do lado direito (maior valor). Nesse caso, normalmente, o pico mais alto não se trata de uma média, e sim de uma variação frequente.

Bi ou multimodal

Este tipo de histograma tem dois ou mais grandes picos, mostrando uma concentração de ocorrências em dois ou vários pontos do gráfico.

Platô

Quando o formato das torres forma um relevo estável, sem picos e vales, você tem o platô. Os dados não se concentram em uma das torres, mostrando equilíbrio nas faixas de valor.

Como interpretar o histograma?

Sabendo que o histograma exibe a distribuição de uma variável de acordo com faixas de valor e quais as formas que ele pode ter, identificamos rapidamente a densidade dessa frequência. Em alguns casos, você saberá que tipo de histograma deverá encontrar, em outros você faz o histograma para descobrir esse padrão.

No exemplo de nossa figura, vimos que a maioria dos visitantes fica de 60 a 120 minutos no parque (multimodal distorcido à esqueda). No gráfico de barras, vimos que normalmente fazem parte dos grupos B, F e D.

Com essas informações podemos gerenciar nossos recursos a fim de que permaneçam mais tempo, por exemplo. Podemos descobrir as causas de ficarem no máximo duas horas (é por que falta sombra em certos horários, por que o parque fecha cedo?) e criar um plano de ação para fiquem mais horas ou aproveitem outros espaços.

Agora, imagine que fizemos o mesmo histograma do tempo de visita no parque, mas que quisemos avaliar se havia diferença no padrão de tempo de permanência entre visitantes do período matutino e vespertino. Podemos colocar os dois histogramas lado a lado, a fim de verificar variações por amostra, desde que o volume delas seja igual.

O histograma também permite que você identifique pontos fora das faixas esperadas. Esses outliers sempre precisam ser avaliados caso a caso, pois podem indicar alguma condição sobre seus dados.

Como fazer um histograma?

Com o conceito de histograma em mente, temos ideia de como esse gráfico pode ser construído. Veja como é simples:

1. Construa seu conjunto de dados

Folhas de verificação são uma ótima fonte de informação para histogramas, principalmente quando você precisa mergulhar mais a fundo na análise de uma ocorrência. Você pode criar faixas de dados a fim de agrupar seu conjunto de dados de acordo com essas variações. Mas as folhas não são as únicas fontes.

Em certos casos, você não vai dispor de medidas de antemão. Dependendo do caso, sua população será muito grande, e você deverá trabalhar com amostras de dados a fim de caracterizá-la por meio do histograma.

Um ponto importante é o tamanho da amostra. Se ela for muito pequena, as barras podem não conter dados suficientes para mostrar a distribuição padrão. Isso pode modificar radicalmente a aparência de um histograma, trazendo análises tendenciosas. Tome o cuidado de selecionar um volume de amostras tão grande possível, tendo um volume mínimo de 20 medições.

2. Crie faixas de dados

Depois que você coletou os dados, pode calcular a variação. Para isso, diminua o valor da maior medida do valor da menor.

Divida o valor da variação em faixas de igual valor, criando uma escala.

No nosso exemplo, dividimos o tempo de visita no parque nas seguintes faixas: 0 a 15 minutos, 15 a 30 minutos, 30 minutos a 45 minutos, e assim por diante.

Construa o gráfico. No eixo horizontal, você vai dispor os valores e, no vertical, o número de ocorrências. Você também poderá usar porcentagens no eixo vertical. Nesse caso, a soma de todos os valores não deverá exceder 100%.