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Métodos para la Mejora de la Calidad

Objetivos y líneas estratégicas

El objetivo principal de los investigadores adscritos al laboratorio de Métodos Para la Mejora de la Calidad, es el desarrollo de métodos para la mejora de la calidad en el seno de las empresas y otras organizaciones, con especial énfasis en los aspectos cuantitativos y estadísticos. Más en concreto, las investigaciones llevadas a cabo en este laboratorio se pueden englobar en tres diferentes áreas de investigación: a) la construcción de indicadores de calidad, b) el desarrollo de métodos de evaluación de la calidad de la docencia, y c) el análisis de métodos multidimensionales de medición de la calidad. 

 La construcción de indicadores de calidad fue el primer objetivo que se llevo a cabo desde el nacimiento de este laboratorio. Durante los años noventa, el Prof. Peña junto con varios colaboradores internos y externos al laboratorio, estudiaron como construir indicadores de calidad en trabajos en diferentes servicios. Los resultados de estas investigaciones se pueden ver en los artículos Peña, García, Gil y Montes (1998), Peña, Rivera y Lafuente (1998) y Peña y López-Terradas (2000), donde se proponen diferentes maneras de definir indicadores de calidad, especialmente, en servicios informáticos.

El segundo área de especialización del laboratorio es el desarrollo de métodos de evaluación de la calidad de la docencia. Como en el caso anterior, durante los años noventa, el Prof. Peña junto con otros colaboradores analizó e implementó diferentes métodos para el análisis de la calidad de la enseñanza en la Universidad Carlos III de Madrid que permitieron mejorar algunos de los aspectos de la enseñanza en esta universidad. Los resultados de dichas investigaciones condujeron a muchos artículos en revistas especializadas en el control de la calidad en la enseñanza y varios de estos artículos fueron presentados en varios congresos enfocados en este tipo de análisis. Varios de estos trabajos son Peña (1995), Peña y Gil (1996), Peña (1997a), Peña (1997b), Peña (1998), Peña, Álvarez y Carmona (1998a), Peña, Álvarez y Carmona (1998b), Peña y Gil (1998), Peña (1999) y Peña (2006). 

El tercer área de trabajo de los investigadores adscritos al laboratorio de Métodos Para la Mejora de la Calidad es el análisis de métodos multidimensionales de medición de la calidad. Este punto es el más ambicioso de los anteriores en el sentido de que se han derivado en los últimos años y a partir del año 2000 numerosas publicaciones en las más prestigiosas revistas del ámbito de la estadística. En particular, se han analizado problemas relacionados con la detección de datos atípicos y de cambios estructurales en procesos univariantes y multivariantes. La detección de este tipo de datos puede modificar substancialmente el análisis de indicadores de la calidad basados en diferentes componentes que forman el vector de variables. Además esto permite definir estimadores robustos de las distribuciones de este tipo de procesos, que permite hacer inferencia de una manera mucho más eficaz, que ignorando la presencia de este tipo de anomalías. En esta área de investigación podemos reseñar los artículos de Peña (2005), Peña y Sánchez (2005), Galeano y Peña (2006), Peña y Yohai (2006), Peña y Luceño (2007), Galeano y Peña (2007), Peña y Prieto (2007), González y Sánchez (2008a), González y Sánchez (2008b) y Muler, Peña y Yohai (2008). Aplicaciones prácticas de estas técnicas en el ámbito de la calidad alimentaria pueden encontrarse en Ruiz-Capillas, Moral y Villagarcía (2003). 

Por último, aparte de las líneas de investigación anteriores, quisiéramos reseñar que el Prof. Peña actuó como editor junto con otros investigadores de gran prestigio, del libro “Box on Quality and Discovery: with design, control and robustness”, en el que se efectuó un resumen de las aportaciones al control de calidad del prof. George E. P. Box, quien es la persona fundamental en el desarrollo del análisis estadístico de dicho campo.

Principales resultados

  • Galeano, P. y Peña, D. (2006) “Outlier detection in multivariate time series via projection pursuit”. Journal of the American Statistical Association, 101, 654-669.
  • Galeano, P. y Peña, D. (2007) “Covariance changes detection in multivariate time series”. Journal of Statistical Planning and Inference, 137, 194-211.
  • González, I. y Sánchez, I. (2008a) “Principal alarms in multivariate statistical process control using independent component analysis”. International Journal of Production Research, 46, 6345-6366. 
  • González, I. y Sánchez, I. (2008b) “Principal alarms in multivariate statistical process control”. Journal of Quality Technology, 40, 19-30.
  • Muler, N., Peña, D. Y Yohai, V. (2008) “Robust Estimation for ARMA models”. The Annals of Statistics, en prensa.
  • Peña, D. (1995) “Experiencias de Mejora de la Calidad en la Universidad”. Calidad, 12, 19-23, 1995.
  • Peña, D. (1997a) “La mejora de la calidad en la educación: reflexiones y experiencias”. Boletín de Estudios Económicos, 207-226.
  • Peña, D. (1997b) “La Mejora de la Calidad en la Universidad Carlos III de Madrid”. Las Mejores Practicas I,  Club Gestión de Calidad, 169-182.
  • Peña, D. (1998) “La Mejora continua de la Calidad en la Universidad: Algunas experiencias en la Universidad  Carlos III de Madrid”. Gestión y Análisis de Políticas Públicas, 11-12, 83-94.
  • Peña, D. (1999) “Calidad Total en las Universidades”. En Dirección Estratégica y Calidad en las Universidades. Servicio de Publicaciones de la Universidad Politécnica de Cataluña, 235-253.
  • Peña, D. (2005) “A new statistic for influence in regression”. Technometrics, 47, 1-12.
  • Peña, D. (2006) “Contribuciones de Albert Prat a la Estadística Industrial y la Calidad”. SORT, Special Issue Albert Prat in memoriam, 1-8.
  • Peña, D., Álvarez, M. J. y Carmona, S. (1998a) “Evaluación de la Calidad de las titulaciones”. Las Mejores Practicas II.  Club Gestión de Calidad, 145-167. 
  • Peña, D., Álvarez, M. J. y Carmona, S. (1998b) “Experiencias de evaluación de procesos docentes y de titulaciones en la Universidad Carlos III de Madrid”. En  Experiencias y Consecuencias de la Evaluación  Universitaria, 255-277.
  • Peña, D., García, V., Gil, M. P. y Montes, J. L. (1998). “Construcción de indicadores de calidad de servicio: aplicación a un servicio informático”. VII Congreso de la Calidad. Asociación Española de Calidad. pp.: 29-34., 1998.
  • Peña, D. y Gil, J. A. (1996) “Encuestas Docentes: Resultados de los tres últimos años”. Carlos III, 6, 3-4.
  • Peña, D. y Gil, J. A. (1998) “Un modelo para la determinación de la satisfacción de los estudiantes universitarios con la docencia recibida”. VII Congreso de la Calidad. Asociación Española de Calidad, 465-475.
  • Peña, D. y López-Terradas, C. (2000) “La mejora de la calidad mediante la simplificación de procesos”. Las Mejores Prácticas I,  Club Gestión de Calidad, 169-182.
  • Peña, D. y Luceño, A. (2007) “ARIMA models”. En Encyclopedia of Statistics in Quality and Reliability, Ed: Ruggeri, F., Faltin, F. and Kenett, R.
  • Peña, D. y Prieto, J. (2007) “Combining Random and Specific Directions for Outlier Detection and Robust Estimation of High-Dimensional Multivariate Data”. Journal of Computational and Graphical Statistics, 16, 228-254.
  • Peña, D., Rivera, P. y Lafuente, A. (1998) “Un modelo de calidad de servicio”. Actas del Forum Internacional: Las Ciencias, Las Técnicas y el Arte Aplicadas  al Marketing, Universidad Complutense de Madrid, 245-256.
  • Peña, D. y Sánchez, I. (2005) “Multifold predictive validation in time series models”. Journal of the American Statistical Association, 469, 135-146.
  • Peña, D., Tiao, G. C., Bisgaard, S. Hill, W. J. y Stigler, S. M. (Ed.) (2000) “Box on Quality and Discovery: with design, control and robustness”.
  • Peña, D. y Yohai, V. (2006) “A Dirichlet random regression model for quality indicators”. Journal of Statistical Planning and Inference, 136, 942-961.
  • Ruiz-Capillas, C., Moral, A. y Villagarcía, T. (2003) “Use of semi-trained panel members in the sensory evaluation of hake (merluccius merluccius, l) analyzed statistically”. Journal of Food Quality 26, 181-195.