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Mediciones y valores anómalos
13 May

Mediciones y valores anómalos

El análisis estadístico de datos es una forma muy potente de identificar tendencias, confirmar que los procesos operen en condiciones de calidad y encontrar oportunidades de mejora. Sin embargo, en muchas ocasiones los datos que no encajan son desechados. ¿Esta práctica es razonable?

Para prestar servicios de calidad mediante la operación de procesos definidos en unos rangos de operación concretos (por ejemplo el tiempo medio de primera respuesta ante una incidencia) el uso de herramientas estadísticas es muy potente.

Estas herramientas -matemáticas- suelen manejar datos de múltiples orígenes, ya sean automáticos (por ejemplo tiempos medidos por Proactivanet) o manuales (por ejemplo encuestas realizadas a los usuarios).

Estos datos suelen mostrar la peculiaridad de encontrarse en un rango previsible de valores y, a la vez, que exista algún valor “extraño” que se salga de los rangos. En esta situación, ¿qué hacemos con estos valores?

La tendencia más habitual es considerar que hay algún tipo de error en la captura de datos o incluso en su recopilación previa al tratamiento matemático y se opta por prescindir de él.

Esta solución es la más idónea si estamos en lo cierto pero si el valor “extraño” es correcto, ¿qué sucede si prescindimos de él?

Obviamente si prescindimos de un dato correcto porque “nos molesta” o “no lo entendemos” entonces estaremos perdiendo información útil, seguramente la más útil.

Supongamos que todas las incidencias se recepcionan en menos de 15 minutos, si una incidencia necesitó tres horas en lugar de prescindir de ella (incluso aunque no afecte significativamente a nuestros cálculos) lo que debemos hacer es averiguar por qué esa incidencia fue tan distinta. Quizás encontremos un potencial problema a abordar y que, por poco infrecuente, no tiene por qué ser menor (la demora en la atención podría haber provocado un incumplimiento del nivel de servicio y tener una penalización económica).

Por tanto, antes de rechazar un dato que estemos analizando por ser “extraño” debemos estar seguros de que el valor es un error (por ejemplo alguien que anotó minutos en un campo que realmente se mide en horas) y no una situación real pero poco común.

José Luis Fernández Piñero 

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