Causa Comum de Variância vs Causa Especial de Variação

Causa Comum de Variância vs Causa Especial de Variação
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Avantika Monnappa

Last updated October 9, 2017


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Cada dado que é medido mostrará algum grau de variação: não importa o quanto tentemos, nunca poderemos obter resultados idênticos para duas situações diferentes - cada resultado será diferente, mesmo que a diferença seja pequena. A variação pode ser definida como “o valor numérico usado para indicar o quanto os indivíduos em um grupo variam”.

Em outras palavras, a variância nos dá uma ideia de como os dados são distribuídos sobre um valor esperado ou a média. Se você atingir uma variação de zero, isso indica que seus resultados são idênticos - uma condição incomum. Uma alta variância mostra que os pontos de dados estão espalhados uns dos outros - e a média, enquanto uma variação menor indica que os pontos de dados estão mais próximos da média. A variação é sempre não-negativa.

Tipos de Variação

A mudança é inevitável, mesmo nas estatísticas. Você precisará saber que tipo de variação afeta seu processo, porque o curso de ação que você tomará dependerá do tipo de variação. Existem dois tipos de variação: causa comum de variação e causa especial de variação. Você precisará saber sobre Causas Comuns de Variação e Causas Especiais de Variação, porque elas são dois assuntos que são testados nos exames PMP® e CAPM®.

Causas Comuns de Variação

Causa Comum de Variância , também conhecida como “Problemas Naturais”, “Ruído” e “Causa Aleatória” foi um termo cunhado por Harry Alpert em 1947. Causas comuns de variação são as variações históricas e quantificáveis ​​usuais em um sistema que são naturais. Embora a variância seja um problema, ela é parte inerente de um processo - a variância eventualmente se infiltra, e não há muito o que se possa fazer a respeito. Ações específicas não podem ser tomadas para evitar que essa falha ocorra. É contínuo, consistente e previsível.

Características de causas comuns de variação são:

  • Variação previsível probabilisticamente
  • Fenômenos que estão ativos no sistema
  • Variação dentro de uma base de experiência histórica que não é regular
  • Falta de significância em valores altos e baixos individuais

Essa variação geralmente está dentro de três desvios padrão da média, onde se espera que 99,73% dos valores sejam encontrados. Em um gráfico de controle, eles são indicados por alguns pontos aleatórios que estão dentro do limite de controle. Esses tipos de variações exigirão ações administrativas, pois não pode haver um processo imediato para corrigi-las. Você terá que fazer uma mudança fundamental para reduzir o número de causas comuns de variação. Se houver apenas causas comuns de variação em seu gráfico, seu processo será "estatisticamente estável".

Quando esse termo é aplicado ao gráfico, o próprio gráfico se torna razoavelmente estável. Seu projeto não terá grandes mudanças e você poderá continuar com a execução do processo sem complicações.

[Related read: A Arte da Análise da Causa Raiz - Tudo o Que Você Precisa Saber ]

Exemplos de Causas Comuns de Variação

Considere um funcionário que demora um pouco mais que o normal para concluir uma determinada tarefa. Ele é dado dois dias para fazer uma tarefa e, em vez disso, ele leva dois dias e meio; isso é considerado uma causa comum de variação. Seu tempo de conclusão não teria se desviado muito da média, já que você teria que considerar o fato de que ele poderia apresentar um pouco tarde.

Aqui está outro exemplo: você estima 20 minutos para ficar pronto e dez minutos para começar a trabalhar. Em vez disso, você leva cinco minutos a mais para ficar pronto porque você teve que embalar o almoço e 15 minutos adicionais para começar a trabalhar por causa de tráfego.

Outros exemplos relacionados a projetos são procedimentos inadequados, que podem incluir a falta de procedimentos padrão claramente definidos, más condições de trabalho, erros de medição, desgaste normal, tempos de resposta do computador, etc. Todas são variações comuns.

Causas Especiais de Variação

Causa Especial de Variância, por outro lado, refere-se a falhas inesperadas que afetam um processo. O termo Causa Especial de Variância foi cunhado por W. Edwards Deming e também é conhecido como uma “Causa Atribuível”. Estas são variações que não foram observadas anteriormente e são variações incomuns e não quantificáveis.

Essas causas são esporádicas e resultam de uma mudança específica que é provocada em um processo, resultando em um problema caótico. Normalmente não faz parte do seu processo normal e ocorre do nada. As causas geralmente estão relacionadas a algum defeito no sistema ou método. No entanto, essa falha pode ser corrigida, fazendo alterações nos métodos, componentes ou processos afetados.

Características das Causas Especiais de Variação são:

  • Episódio novo e imprevisto ou anteriormente negligenciado no sistema
  • Esse tipo de variação é geralmente imprevisível e até problemático
  • A variação nunca aconteceu antes e, portanto, está fora da base da experiência histórica

Em um gráfico de controle, os pontos estão além do limite de controle preferido ou até mesmo como pontos aleatórios dentro do limite de controle. Uma vez identificado em um gráfico, esse tipo de problema precisa ser encontrado e corrigido imediatamente, o que pode ajudar a evitar que ele se repita.

Exemplos de Causas Especiais de Variação

Digamos que você esteja dirigindo para o trabalho e calcule a chegada em dez minutos todos os dias. Um dia, você demorou 20 minutos para chegar ao trabalho porque ficou preso no trânsito de uma zona de acidente e ficou retido.

Exemplos relacionados ao projeto gerenciamento são se um mau funcionamento da máquina, um computador trava, há um corte de energia, etc. Esses tipos de coisas aleatórias que podem acontecer durante um projeto são exemplos de variação de causa especial.

Uma maneira de avaliar a saúde de um projeto é rastrear a diferença entre o plano original do projeto e o que realmente está acontecendo. O uso de gráficos de controle ajuda a diferenciar entre as Causas Comuns e as Causas Especiais de Variação, tornando o processo de fazer alterações e ajustes mais fácil.

Conclusão

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