89 disponibilidad obtenidos en los meses con la implementación del plan de mantenimiento preventivo se obtuvo 0,808. Así también, la desviación estándar para el primer grupo equivale a 2,557; mientras que para el otro es de 0,899.
90 𝐻𝑂: La distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes de la implementación del plan de mantenimiento no es diferente a una distribución normal.
𝐻𝐴: La distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes de la implementación del plan de mantenimiento es diferente a una distribución normal.
Siendo el valor de significancia propuesto 5% (𝛼 = 0.05); podemos comparar con el valor obtenido de la prueba estadística que equivale a 0,497. El valor de significancia propuesto es menor al valor de significancia calculado, por lo que se niega la hipótesis alterna y afirma la hipótesis nula.
Concluyendo que la distribución de este grupo de datos es similar a una distribución normal.
Con respecto a la distribución de los datos de disponibilidad para los meses después de la implementación del plan de mantenimiento:
𝐻𝑂: La distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes de la implementación del plan de mantenimiento no es diferente a una distribución normal.
𝐻𝐴: La distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes de la implementación del plan de mantenimiento es diferente a una distribución normal.
Para un valor de significancia propuesto de 5%, y siendo comparado con el valor de significancia calculado que es igual a 0,905. Se tiene qué, el valor de significancia calculado, para el grupo de datos de disponibilidad
91 después de la implementación del plan de mantenimiento preventivo, es mayor que el valor de significancia propuesto. Esto significa que se puede negar la hipótesis alterna y aceptar la hipótesis nula, por lo que se concluye que este grupo de datos es similar a una distribución normal.
Al asegurar que la distribución de los datos de disponibilidad es igual a una distribución normal, se puede asegurar que su medición fue independiente a factores externos, por lo que se puede pasar a realizar la prueba estadística inferencial para determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de los grupos y en qué medida se ha logrado incrementar la disponibilidad del equipo en cuestión.
La prueba inferencial seleccionada es la t de Student, ya que este test permite comparar las medidas de dos grupos de datos. Esta prueba asume que la distribución de los datos es normal, sin embargo, en los párrafos anteriores ya se ha comprobado la normalidad para los datos presentados en este documento. El estadístico de la prueba y el valor de significancia para contrastar se encuentra en la tabla 32.
Tal como en la prueba de normalidad, es necesario escribir las hipótesis estadísticas para la prueba a realizar. Estas hipótesis son:
𝐻𝑂: No existe una diferencia significativa entre las medias de la distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes y después de la implementación del plan de mantenimiento.
92 𝐻𝐴 : Existe una diferencia significativa entre las medias de la distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes y después de la implementación del plan de mantenimiento.
Tabla 32 Prueba t de Student para los datos de disponibilidad
gl
Sig.
(bilate ral)
Diferenc ia de medias
Diferencia de error estándar
95% de intervalo de confianza de la
diferencia Inferior Superior
Disponibilidad
Se asumen
varianzas iguales 22 ,000 11,47 ,78262 9,85 13,10
No se asumen
varianzas iguales 13,68 ,000 11,47 ,78262 9,79 13,16
Nota: Elaborado por el autor.
El valor de significancia propuesto equivale a 5% (𝛼 = 0.05); al ser comparado con el valor de significancia calculado que equivale a cero para los supuestos donde las varianzas son y, no son iguales; podemos decir que el valor de significancia propuesto es mayor al valor de significancia calculado por lo que se puede afirmar la hipótesis alterna y negar la hipótesis nula.
La comparación entre los valores de significancia tiene como significado que existe una diferencia significativa entre las medias de la distribución de los datos de disponibilidad para los meses antes y después de la implementación del plan de mantenimiento, por lo que podemos responder a nuestro problema generar afirmando que un plan de mantenimiento preventivo influye positivamente en la mejora de la disponibilidad de la máquina Small Bolter 99 de la Sociedad Minera Corona.
93 Para identificar el tamaño del efecto del plan de mantenimiento implementado para la máquina es necesario utilizar alguna propuesta de tamaño de efecto sugerida por algún investigador. Dominguez (2016) propone utilizar el tamaño de efecto de Cohen, que es además de ser efectivo para datos que proporcionan medias, desviaciones estándar, entre otros indicadores estadísticos.
Cohen (1998), sugiere la ecuación que se expresa como:
𝑑 =𝑥̅1 − 𝑥̅2 𝑠
Donde:
𝑑: Tamaño de efecto mediante la d de Cohen. Cuando d se encuentra por debajo de 0,20 se puede decir que el efecto no es significativo. Al encontrarse por encima de 0,20; pero por debajo de 0,50 se concluye que el efecto es bajo. Si se ubica siendo mayor a 0,50 y menor que 0,80; se puede interpretar como un efecto moderado. Finalmente, cuando el valor es mayor a 0,80; el significado quiere decir que se presenta un efecto grande. Cabe resaltar que el indicador de tamaño de efecto mediante la d de Cohen puede ser mayor que 1.
𝑥̅1: Media de la primera población.
𝑥̅1: Media de la segunda población.
𝑠 : Varianza combinada que depende de información de las poblaciones comparadas. Se calcula mediante:
𝑠 = √
(𝑛1−1)𝑠12+(𝑛2−1)𝑠22𝑛1+𝑛2−2
.
94 𝑛1: Número de datos de la primera población.
𝑛2: Número de datos de la segunda población.
𝑠1: Varianza de la primera población.
𝑠1: Varianza de la segunda población.
Resolviendo tenemos que el tamaño de efecto mediante la d de Cohen equivale a:
𝑠 = √(10 − 1)0,8082+ (10 − 1)6,5422
10 + 10 − 2 = 4,661
𝑑 = 88,2567 − 76,7833
4,661 = 2,412
El valor obtenido para la d de Cohen se encuentra por encima de 0,8;
por lo que podemos decir que el efecto que tuvo la implementación del plan de mantenimiento preventivo fue grande para mejorar la disponibilidad de la máquina Small Bolter 99 de la empresa Pegama Ingenieros SAC.