“He conocido algunos grandes gerentes, no muchos. Un gran gerente es aquel que entiende la variación”
W. Edwards Deming
Esta frase la dijo W. Edwards Deming en 1990 durante una conferencia para estudiantes de ingeniería en la Universidad de Massachusetts, Lowell cuando se le preguntó sobre el perfil de un gran gerente.
En nuestros cursos de Green Belt y Black Belt introducimos a nuestros estudiantes a los conceptos de variación, los tipos y la forma de abordarlos. ¿Por qué? Porque de “juniors” van para “seniors” y hoy en día una gran cantidad de nuestros estudiantes son ya gerentes de firmas reconocidas en la región y esperamos siempre que cumplan con el perfil de gran gerente definida por Deming.
Variación
Cuando se evalúan muestras de un fenómeno, uno no espera que todos los datos sean idénticos, sino que exista variación entre ellos. La variación de los datos de un conjunto de valores numéricos es lo que se llama la dispersión, la cuál puede ser medidas de diferentes maneras: rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación.
Tipos de variación
Los fenómenos se pueden ver sujetos a dos tipos de variación: variación aleatoria o casual y variación especial o asignable.
En el control estadístico de procesos (SPC) se estudian los patrones que indican si un proceso está funcionando normalmente o si ocurrieron cambios deseables o indeseables en el tiempo.
Para comprender todos estos conceptos utilicemos datos facilitados por el INEC para entender los conceptos de variación analizando la pobreza en Costa Rica.
En los registros del INEC se pueden conseguir los datos de pobreza en Costa Rica desde el año 1989 hasta el año 2017. Estos son producto de la Encuesta Nacional de Hogares.
El primer patrón que se encuentra en los datos es un cambio en el comportamiento de la pobreza que agrupa los datos en un intervalo de 1989-1993 y otro distinto en el periodo 1994-2017. Para hacer más evidente el cambio, haremos uso de una gráfica de control para puntos individuales. ¿Por qué utilizar una gráfica de individuales y no una gráfica p al ser proporciones? La explicación se puede encontrar en el siguiente enlace sobre algunas debilidades de la gráfica p: https://www.smartersolutions.com/resources/p-chart-issues-and-resolution.
Al realizar un corte en la pobreza antes de 1994 y después de 1994, se encuentra que la variabilidad de la pobreza entre los años 1989-1993 fue mucho mayor al periodo 1994-2017. Es en 1994 donde se da una reducción importante de la pobreza respecto al patrón que traíamos desde la crisis de los años 80.
Cuando la variabilidad de mantiene alrededor de las 3 desviaciones estándar, la conclusión es que lo que estamos observando es variación aleatoria o casual, mientras que cuando esta se sale de estos límites es que podemos concluir que existe una causa asignable de variación.
Llama la atención los puntos anómalos en los años 2007 y 2008. Es en este momento que en SPC nos damos a la tarea de comprender las causas asignables a esa variación excesiva. Para efectos prácticos, lo que muestran los datos es un escenario ideal, porque se logró reducir la pobreza en el periodo 2007-2008, por lo que sería interesante identificar la causa de ese cambio para replicar las buenas prácticas.
¿Qué pasa si desagregamos los datos por administración?
Para corroborar esta pregunta, realizaremos una prueba de inferencia estadística.
a.Primer análisis de significancia por administración
i. Objetivo: Determinar si existen diferencias significativas en la pobreza por administración desde Calderón hasta Solís.
ii. Hipótesis:
H0:Las medidas de pobreza son iguales para todas las administraciones.
H1:Al menos una de las medias entre administraciones es diferente
iii. Prueba: ANOVA
iv. Conclusión: Con un 95% de confianza, la evidencia estadística muestra que al menos una de las medias de pobreza por administración difiere de manera significativa de las demás. Observando los datos, la mayor mediana fue la de la administración Calderón, mientras que la menor fue la de la administración Arias. Para corroborar si es Calderón el que genera las diferencias, vamos a eliminar esta muestra.
b. Segundo análisis de significancia ahora eliminando la administración Calderón
i. Objetivo: Determinar si existen diferencias significativas en la pobreza por administración desde Figueres hasta Solís.
ii. Hipótesis:
Ho: Las medidas de pobreza son iguales para todas las administraciones.
H1: Al menos una de las medidas entre administradores es diferente.
iii. Prueba: ANOVA:
iv. Conclusión: Con un 95% de confianza, la evidencia estadística muestra que existen diferencias significativas entre las medias de pobreza entre las administraciones. Vamos ahora a eliminar la muestra de Arias.
c. Tercer análisis de significancia ahora eliminando la administración Calderón y Arias
i. Objetivo: Determinar si existen diferencias significativas en la pobreza por administración desde Figueres hasta Solís sin incluir la administración Arias.
ii. Hipótesis:
H0: Las medidas de pobreza son iguales para todas las administraciones.
H1: Al menos una de las medidas entre administraciones es diferente.
vi. Prueba: ANOVA
iv. Conclusión: Con un 95% de confianza, la evidencia estadística muestra que no existe diferencias significativas entre las medias de pobreza entre las administraciones.
Conclusión
La última gran reducción en la pobreza en Costa Rica fue entre los años 1992 y 1994 cuando pasó de 31.9% a 20%. Luego de esta época, la pobreza ha fluctuado aleatoriamente alrededor del 20.32% sin reducciones sostenibles. Existen dos puntos anómalos entre los años 2007 y 2008 producto de la bonanza económica y las políticas sociales implementadas en la administración Arias (Avancemos, Pensiones al Régimen no Contributivo, etc.) que produjo otra reducción significativa de la pobreza. A partir del año 2009 se sienten los efectos de la crisis económica mundial y la pobreza regresa a su comportamiento histórico. Durante los últimos 24 años, las políticas de lucha contra la pobreza han sido inefectivas para reducir la pobreza de manera sostenible. Cabe aclarar que tal y como lo establece el INEC en sus estudios, durante este periodo se han dado cambios en la metodología que hace que los datos entre administraciones no sean estrictamente comparables (una metodología entre 1987-2009 y otra desde 2010 hasta la fecha).
Desde la perspectiva de Deming, en la mayoría de los cambios en la pobreza que hemos encontrado en los últimos años se debe a variación aleatoria y no necesariamente a variación que se pueda asignar a las políticas sociales aplicadas para ese fin. ¿Habrá mejor forma de canalizar la inversión social (22.3% del PIB para 2016 según Estado de la Nación) para lograr los resultados de principios de los años 1990?
