
Comparar recuentos por categoría
Compara A 40, B 30, C 20 y D 10, con porcentajes acumulados del 40 %, 70 %, 90 % y 100 %.
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diagrama de Pareto online
Un diagrama de Pareto ordena las categorías por valor y añade el porcentaje acumulado.
Crea un diagrama de Pareto online con categorías y valores no negativos. DataChart suma las etiquetas repetidas, ordena los totales de mayor a menor y calcula el porcentaje acumulado. La línea de referencia ayuda a identificar qué categorías representan la mayor parte del total. Usa el ejemplo o tu tabla, comprueba las unidades y continúa en DataChart para editar, guardar el proyecto y exportar el gráfico.

Un diagrama de Pareto ordena las categorías por valor y añade el porcentaje acumulado.
Las filas con la misma etiqueta se suman antes de ordenar.
La curva termina en el 100 % en la última categoría.
El 80 % es una referencia; los datos no tienen que cumplir la regla 80/20.
Usa el flujo habitual de edición, proyectos y exportación.
Introduce tus datos y revisa el resultado antes de exportar.
Las filas con la misma etiqueta se suman antes de ordenar.
La curva termina en el 100 % en la última categoría.
El 80 % es una referencia; los datos no tienen que cumplir la regla 80/20.
Usa el flujo habitual de edición, proyectos y exportación.
Elige un ejemplo y adáptalo a tu tarea.

Compara A 40, B 30, C 20 y D 10, con porcentajes acumulados del 40 %, 70 %, 90 % y 100 %.
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Suma las dos filas A, 20 + 20 = 40, antes de ordenar los totales.
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Compara los valores de inactividad: calibración 12, limpieza 8, software 5 y alimentación 3.
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Compara los defectos: etiqueta 18, sellado 12, superficie 7 y otros 3.
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Las cuatro categorías valen 10; los porcentajes acumulados son 25 %, 50 %, 75 % y 100 %.
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Nuestro registro de ensayos fallidos contenía etiquetas repetidas que ocultaban las causas principales. Usé la herramienta de diagrama de Pareto online con los recuentos registrados y revisé cómo agrupaba las categorías coincidentes. Las barras ordenadas y la línea acumulada dieron a la reunión de calidad una base clara para elegir qué problemas investigar primero.
Marta Silva
Coordinadora de calidad de laboratorio, University of Porto
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