--- title: "Análisis de anormalidades: uso de una prueba de proporción 1 para la evaluación de defectos" description: Descubra cómo realizar una prueba de 1 proporción utilizando el software estadístico Minitab puede ayudar a los gerentes de la cadena de suministro a analizar las piezas defectuosas de los proveedores. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/1-Proportion%20Test%20Blog-Jul-05-2025-09-50-30-3849-PM.jpg --- Español - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=es) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=es) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=es) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=es) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=es) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=es) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=es) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=es) - [Español](https://blog.minitab.com/es/blog/analisis-de-anormalidades-uso-de-una-prueba-de-proporción-1-para-la-evaluación-de-defectos) - 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Haga clic en Continuar para continuar con: Continuar Volver # Análisis de anormalidades: uso de una prueba de proporción 1 para la evaluación de defectos Minitab Guest Blogger | 10/10/2023 Temas: [Minitab Statistical Software](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/minitab-statistical-software), [Cadena de suministro](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/cadena-de-suministro), [Análisis de datos](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/análisis-de-datos) - [Share](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.minitab.com/es/blog/analisis-de-anormalidades-uso-de-una-prueba-de-proporci%C3%B3n-1-para-la-evaluaci%C3%B3n-de-defectos) - [Share](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://blog.minitab.com/es/blog/analisis-de-anormalidades-uso-de-una-prueba-de-proporci%C3%B3n-1-para-la-evaluaci%C3%B3n-de-defectos) En el mundo de la gestión de cadenas de suministro, asegurar la calidad de los productos que usted obtiene es crucial para el éxito. Una sola pieza defectuosa puede alterar la cadena de suministro entera y erosionar la confianza del cliente. En este blog, exploraremos cómo se usa una prueba de proporción 1 en Minitab para evaluar la tasa de defectos de los medidores de combustible producidos por un proveedor de un fabricante de automóviles. **ENTENDAMOS EL PROBLEMA** Imagine una situación en la que su empresa fabrica vehículos y obtiene medidores de combustible de un proveedor. Si bien el proveedor goza de buena reputación, sus automóviles representan la marca de alta calidad de usted, y parte de su promesa a los clientes es su atención a la seguridad.   Aun cuando usted no quiere ninguna pieza defectuosa, entiende la variabilidad normal y establece una tasa de defectos de 2 % como el límite aceptable para un proveedor. Para evaluar a su proveedor, usted realiza una prueba de calibración en un conjunto de muestras de medidores de combustible para determinar si la tasa de defectos excede el límite aceptable. **RECOPILACIÓN DE DATOS** Su personal selecciona 500 medidores de combustible entregados la semana anterior y los somete a pruebas de calibración. De los 500 medidores de combustible, usted identifica 18 que se calibraron incorrectamente. **PRUEBA DE PROPORCIÓN 1: ¿EN QUÉ CONSISTE?** Una [prueba de proporción 1](https://support.minitab.com/es-mx/minitab/21/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/how-to/1-proportion/before-you-start/overview/), también conocida como prueba de proporción de una muestra o prueba de proporción binomial, es una herramienta estadística que se usa para determinar si la proporción de una cierta característica en una muestra, difiere significativamente de una proporción conocida de una población hipotética. En nuestro caso, queremos determinar si la tasa de defectos (proporción de medidores de combustible defectuosos) es superior al 2 % especificado. **ESTABLECIMIENTO DE LA HIPÓTESIS** Las hipótesis para esta prueba son: - Hipótesis nula (H0): La tasa de defectos es igual o inferior al 2 % (p ≤ 0.02) - Hipótesis alternativa (Ha): La tasa de defectos es superior al 2 % (p \> 0.02) **CONDUCCIÓN DE LA PRUEBA EN MINITAB** 1. Seleccione Estadísticas \> Estadísticas básicas \> Proporción 1. 2. Seleccione Datos resumidos. 3. En Número de eventos, escriba 18. 4. En Número de pruebas, escriba 500. 5. Marque Realizar comprobación de hipótesis. 6. En Proporción hipotética, escriba 0.02. 7. Haga clic en Opciones. 8. Llene el cuadro de diálogo como se muestra abajo y haga clic en Aceptar.   ![Screenshot 2023-08-30 at 9.46.44 AM](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Screenshot%202023-08-30%20at%209_46_44%20AM-Jul-05-2025-09-50-28-1328-PM.png?width=381&height=182&name=Screenshot%202023-08-30%20at%209_46_44%20AM-Jul-05-2025-09-50-28-1328-PM.png)   **INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS** Los resultados sugieren que la tasa de defectos es superior al 2 %: - El límite inferior de 95 % de la tasa de defectos es de 2.3395 %, valor que es superior al 2 %. - El valor p (0.013) es inferior a α (0.05) Debido a que el valor p es inferior a 0.05, podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que la tasa de defectos es superior al 2 %. ![Screenshot 2023-08-30 at 9.43.51 AM-1](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Screenshot%202023-08-30%20at%209_43_51%20AM-1-Jul-05-2025-09-50-29-1958-PM.png?width=326&height=380&name=Screenshot%202023-08-30%20at%209_43_51%20AM-1-Jul-05-2025-09-50-29-1958-PM.png) Ahora que ha encontrado que la tasa de defectos es superior a la esperada, tiene que asegurarse de que su sistema de medición está en lo correcto. Si hubo algún sesgo o variación no deseado en su proceso de medición, es posible que haya identificado incorrectamente que los medidores de combustible estaban defectuosos. (Afortunadamente, Minitab tiene un [módulo de Análisis del sistema de medición](https://www.minitab.com/es-mx/products/minitab/measurement-system-analysis-module/?locale=es-MX), diseñado específicamente para este propósito.) No obstante, si confía en su sistema de medición, podría solicitar al proveedor que rediseñe el medidor de combustible para mejorar su exactitud. O bien, quizá es hora de buscar un nuevo proveedor capaz de suministrar las piezas de calidad que usted necesita para hacer funcionar sin contratiempos su cadena de suministro. **RECUERDE TENER EN CUENTA EL TAMAÑO DE LA MUESTRA** La muestra del proceso de fabricación se debe tomar aleatoriamente. Si los 500 medidores de combustible provienen del mismo lote o tenían la misma fecha de fabricación, en el análisis se excluirían la variación de lote a lote o las causas de variabilidad con el tiempo. En tal caso, los resultados podrían estar sesgados, en especial si la muestra consistía de un conjunto de piezas excepcionalmente bueno o malo. **TOME DECISIONES MÁS INTELIGENTES CON MINITAB** Al usar una prueba de proporción 1 en Minitab, los gerentes de cadena de suministro pueden tomar decisiones basadas en datos sobre la calidad de los productos adquiridos. Este tipo de análisis faculta a las empresas para tomar las medidas apropiadas, como trabajar muy de cerca con los proveedores para mejorar los procesos de fabricación, asegurar cadenas de suministro más fluidas y aumentar la satisfacción del cliente.   **¿Listo para poner a prueba a sus proveedores y mejorar la calidad?** **[![¡Pruebe Minitab gratis!](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/c3d6c4c3-19ac-4ea3-9622-b7e29ecf9d04.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/c3d6c4c3-19ac-4ea3-9622-b7e29ecf9d04)** ## Otras publicaciones que podrían interesarte [Seis tendencias que están moldeando las decisiones de negocios en 2026](https://blog.minitab.com/es/blog/6-tendencias-que-estan-dando-forma-a-las-decisiones-empresariales-en-2026?hsLang=es) [Calidad](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/calidad) | 7 Minuto de lectura [Cómo la simulación lo mantiene adelante, desde la industria automotriz hasta la aeroespacial](https://blog.minitab.com/es/blog/la-simulacion-lo-mantiene-adelante?hsLang=es) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/minitab-solution-center) | 3 Minuto de lectura [El pequeño ayudante de Santa: Minitab y la cadena de suministro navideña](https://blog.minitab.com/es/blog/el-peque%C3%B1o-ayudante-de-santa-minitab-y-la-cadena-de-suministro-navide%C3%B1a?hsLang=es) [Cadena De Suministro](https://blog.minitab.com/es/blog/tag/cadena-de-suministro) | 4 Minuto de lectura --- - [Carreras](https://www.minitab.com/es-mx/company/careers/) - [Centro de Confianza](https://www.minitab.com/es-mx/trust-center/) - [Proveedores](https://www.minitab.com/es-mx/suppliers/) - [Mapa del sitio](https://www.minitab.com/es-mx/site-map/) - [![linkedin](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/linkedin-1.png)](https://www.linkedin.com/company/minitab/) - [![facebook](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/facebook.png)](https://www.facebook.com/Minitab/) - [![youtube](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/youtube.png)](https://www.youtube.com/user/MinitabInc) - [![instagram](https://blog.minitab.com/hubfs/WCM/instagram.png)](https://www.instagram.com/minitab/) --- © 2025 Minitab, LLC. 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