B.F.A. Trabajos de Investigación y/o Extensión
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Publicación Acceso abierto Análisis en fase I y fase II de una carta EWMA con límites de control dinámicos para monitorear datos basados en la distribución Birnbaum-Saunders(Universidad de Cordoba, 2024-07-10) Buelvas Pestana, Luis Miguel; Morales Ospina, Víctor; Martínez Flórez, Guillermo; Morales Rivera, Mario Alfonso; Cogollo Flórez, Miladis RocíoSpa: En el monitoreo de procesos se distinguen claramente dos fases: Fase I y Fase II. La Fase I sirve para estabilizar el proceso y estimar parámetros, principalmente, y resulta fundamental para lograr un eficiente monitoreo del proceso en Fase II, la cual se encarga del monitoreo en linea una vez cumplida la Fase I. Con frecuencia, la distribución del estadístico con el cual se hace el monitoreo del proceso, es conocida, sin embargo, en algunos casos, la distribución del estadístico de monitoreo es desconocida. Una alternativa en estos casos, es el uso de procedimientos Bootstrap, sin embargo, las cartas construidas bajo esta metodología, han mostrado algunas deficiencias en su desempeño en Fase I. En este trabajo se propone una carta de control tipo EWMA con límites dinámicos para monitorear la media de datos Birnbaum-Saunders (BS) agregados y se estudia su desempeño en Fase I y Fase II, usando como criterio sus límites de control, las desviaciones estándar de los mismos y la longitud promedio de corrida (ARL); de lo cual, se encontró que de manera general la carta propuesta funciona mucho mejor a la carta establecida para el monitoreo de un proceso que siga una distribución Birnabum-Saunders.Publicación Restringido Ajuste de modelos de Machine Learning para pronosticar el ausentismo de usuarios en una IPS(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Padilla Avila, Estefani Esther; Cochet Tirado, Brayan Said; Morales Rivera, Mario Alfonso; Perez Cantero, Kevin Luis; Caicedo Castro, Isaac Bernardo; Correa Vanegas, Emelis; Ruiz Sárez, Juan CamiloLa falta de asistencia a citas médicas programadas se refiere a la situación en la que los usuarios de una empresa de servicios de salud no se presentan a su cita acordada. Esta problemática puede estar influenciada por diversos factores, tales como la edad del paciente, el tipo de cita, el perfil socioeconómico, el lugar de residencia entre otros El ausentismo a las consultas médicas tiene importantes implicaciones para la entidad prestadora del servicio, tanto en términos de costos como de eficiencia. Por lo tanto, es crucial poder estimar la probabilidad de que los usuarios de una institución prestadora de salud (IPS) no se presenten a la cita previamente programada, para proponer soluciones efectivas basadas en esta información. En esta ponencia se presentarán los resultados del entrenamiento de modelos de Machine Learning (ML) para clasificar a los usuarios de la IPS según el riesgo de no asistir a una cita médica previamente programada, considerando algunas características tanto del paciente como de la cita. Además, explica una estrategia de sobre agendamiento de citas basadas en las predicciones hechas por los modelos, que brinde confianza a la IPS para administrar de manera más eficiente la programación de la agenda de los médicos, lo que a su vez contribuirá a la reducción de costos y aumento de la eficiencia de la organización. Esta aplicación de los modelos de ML proporciona una oportunidad para que la empresa optimice la asignación de citas, reduciendo el ausentismo y lo cual se vería reflejado en una atención más oportuna para los afiliados a esta entidad, con tiempos de espera más cortos al solicitar los servicios.Publicación Acceso abierto Estimación de percentiles mediante el software r-project(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Sánchez Medrano, Dayana; Martínez Flórez, Guillermo; Barón Cárdena, Jorge; Tovar-Falón, Roger; Morales Rivera, Mario AlfonsoLa estimación de percentiles es un procedimiento poco común, lo que hace que no se tenga mucha información sobre la aplicación para las diferentes estrategias muestrales, por lo cual, usando la estrategia de estimación de la mediana, propuesta en Sarndal et al. (1992), y algunas funciones del paquete ProbSamplingI del software R-project, se propone la programación de un código en R para llevar a cabo la estimación de percentiles e intervalos de confianzas de tales parámetros para distintos diseños muéstrales, tales como el muestreo aleatorio simple sin reposición y con reposición (MAS y MCR), muestreo sistemático, también de aquellos diseños de muestreo con probabilidades proporcionales al tamaño como el PPT y PiPT y en muestreos bietápicos. La creación de estos códigos es muy importante, ya que se obtendría de manera inmediata la estimación de estos parámetros, sin verse el usuario en la necesidad de realizar manualmente el cálculo de estas estimaciones.Publicación Restringido Análisis de la deserción estudiantil en los programas Licenciatura en Educación Física, Recreación y Deportes, y Matemáticas de la Universidad de Córdoba, desde un enfoque de género(Universidad de Córdoba, 2024-07-10) Velasquez Arteaga, Carolina; Morales Ospina, Víctor Hugo; Cogollo Flórez, Myladis; Robles González, Juana RaquelLa deserción universitaria impacta directamente a la institución, al individuo y a la sociedad en general, ya que puede afectar la economía local y nacional al reducir el número de trabajadores calificados disponibles y limitar el potencial de innovación y desarrollo económico del país o la región. Este y otros motivos generan la importancia de estudiar e investigar las razones más relevantes por las cuales un estudiante decide abandonar su proceso educativo. En este estudio se analiza la deserción estudiantil en los programas de Licenciatura en Educación Física, Recreación y Deportes, y Matemáticas de la Universidad de Córdoba, Colombia, desde un enfoque de género. El objetivo es identificar los principales factores asociados a este fenómeno desde una perspectiva de género. Se consideran dos tipos de deserción: la deserción definitiva y la deserción por programa. Para esto, se emplean modelos de regresión logística binaria con el fin de examinar las relaciones entre los diferentes tipos de deserción y variables sociodemográficas, incluyendo el sexo como factor. Entre los resultados más relevantes, se destaca que el factor sexo no mostró significancia en ninguno de los ajustes realizados. Sin embargo, en algunos casos se observó una mayor probabilidad de deserción entre las mujeres en comparación con los hombres. El promedio académico surgió como una de las variables más influyentes en este fenómeno, demostrando significancia en ambos tipos de deserción. Además, en la mayoría de los ajustes realizados para ambos tipos de deserción, las mismas variables resultaron significativas.Publicación Restringido Estimación del índice de capacidad de procesos Cpm usando un enfoque prescriptivo(Universidad de Córdoba, 2024-06-26) Jiménez Peña, Elis Loana; Cogollo Flórez, Myladis Rocío; Morales Ospina, Victor; Arteaga Sierra, MónicaLos procedimientos industriales requieren de acciones y decisiones efectivas para monitorear y mejorar la calidad de cualquier tipo de producto, manteniendo la competitividad y el cumplimiento de las especificaciones preestablecidas. Los índices de capacidad de procesos son una herramienta empleada para ello, sin embargo, generalmente requieren que se satisfaga el supuesto de normalidad de los datos del proceso, y no se ha abordado un análisis de sensibilidad del efecto que pueden tener cambios en los parámetros claves del proceso sobre el valor del índice. En este estudio se propone un análisis prescriptivo para la estimación del índice de capacidad Cpm cuando los datos del proceso no se distribuyen normalmente. Se consideran métodos de optimización tradicional y heurísticos, junto con optimización no lineal. Con la metodología propuesta se logra identificar, a partir de datos históricos, los valores óptimos de los percentiles que conllevan a obtener un valor del índice Cpm de un proceso capaz. En particular para el conjunto de datos experimental analizado, el cual se puede ajustar a una distribución Gamma, se encuentra que los valores del índice que denotan procesos capaces aumentan a medida que aumenta el parámetro de escala, mientras que el parámetro de forma se mantiene cercano a cero.Publicación Acceso abierto Análisis comparativo del desempeño de modelos de series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbridos para pronosticar los casos por infecciones respiratorias agudas (IRA) en la ciudad de Montería(Universidad de Córdoba, 2023-12-07) Moreno Santamaría, Iván Josué; Varilla Mendoza, Fernando Arturo; Cogollo Flórez, Myladis Rocío; Bru Cordero, Osnamir Elias; Robles González, Juana RaquelEn este trabajo investigativo, se ha llevado a cabo el modelado de los casos de IRA en la ciudad de Montería en el periodo 2012-2023 presentados por semana epidemiológica, mediante tres diferentes técnicas de pronóstico: Series de tiempo tradicionales, redes neuronales artificiales y modelos híbridos, con el objetivo de comparar sus desempeños y encontrar la metodología que mejor modela los datos. Para ello, se consideraron cinco horizontes de pronóstico: 52, 35, 17, 9 y 4 semanas epidemiológicas, donde el primer horizonte corresponde al periodo de la serie y los cuatro valores restantes corresponden a horizontes que se han sido sugeridos en la literatura para datos similares a los aquí analizados (véase por ejemplo Becerra et al. (2020), Cogollo et al. (2021)). Se encuentra que el desempeño de las tres técnicas de pronóstico consideradas en este estudio, mejora a medida que se incrementa la cantidad de datos para entrenar el modelo. Con respecto a los modelos tradicionales el más adecuado para modelar los casos de IRA es el modelo autorregresivo integrado de media móvil estacional (SARIMA) debido a la presencia de tendencia y estacionalidad. Por otra parte, se evidencia que el modelo de redes neuronales artificiales es el que presenta mejores resultados, en los distintos horizontes, en términos de la calidad del pronóstico. Adicionalmente, se demuestra que el uso de una metodología híbrida no mejora la calidad del pronóstico de los casos de IRA hallados con el modelo autorregresivo integrado de media móvil (ARIMA) y SARIMA. Se demuestra que es posible emplear los datos históricos reportados de los casos de IRA para proporcionar información estadística verídica a las entidades de salud en la ciudad de Montería, que pueda apoyar la elaboración del organigrama de prevención y control de la enfermedad.Publicación Acceso abierto Análisis de la Implementación de la Política de Bilingüismo de la Universidad de Córdoba como Estrategia de Enseñanza del Idioma Inglés(Universidad de Córdoba, 2023-11-16) Huertas Madrid, Martha Liliana; Tovar-Falón, Roger; Jerez Rodríguez, Sonia MaríaEste trabajo se enfoca en evaluar la estrategia aplicada en el Plan Institucional de Bilingüismo (PLIB) de la Universidad de Córdoba y dar a conocer una metodología estadística para medir el impacto en la Facultad de Educación y Ciencias Humanas, a través de la metodología del PLIB para reforzar el nivel de inglés de cada estudiante. El estudio se dio bajo un enfoque cuantitativo con un diseño cuasiexperimental, con un Pretest y un Post test. En una misma población donde es intervenida por la estrategia planteada en el PLIB. El análisis se llevó a cabo mediante el Software R versión 4.3.1 y Microsoft Excel licencia institucional, con el uso de pruebas de hipótesis, modelo de regresión logístico y análisis de correspondencias. Entre los resultados obtenidos en el pretest se observó que la población obtiene un bajo nivel de inglés, mientras que en el post test la población mejoró luego de su participación en el PLIB, así mismo se encontró que variables como el nivel de esfuerzo, el sexo, el tipo de institución están asociadas al nivel de inglés obtenido por el estudiante. Todo esto permitió concluir que luego ser intervenido con la estrategia del PLIB alcanzaron mejor nivel de inglés.Publicación Acceso abierto Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para clasificar estudiantes en posibles desertores o no desertores, en programas académicos de la Universidad de Córdoba(Universidad de Córdoba, 2023-11-10) Hoyos Vega, Jhon Jeiller; Morales Rivera, Mario Alfonso; Pérez Cantero, Kevin LuisEl objetivo de esta investigación se fundamenta en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado como el de regresión logística, Naive Bayes, gradient boosting y redes neuronales, para clasificar a los estudiantes de los programas de matemáticas y estadística de la Universidad de Córdoba, en el lugar de desarrollo ubicado en Montería, en posibles desertores o no desertores del programa, a partir de información de variables socioeconómicas y académicas de los estudiantes al momento de ingresar, como la edad, el puntaje ICFES en matemáticas, el promedio acumulado ponderado y otras que resultan significativas en los estudios de deserción estudiantil y que se tenían disponibles. El estudio contó con una muestra de 852 estudiantes de estos programas que presentaron matrícula académica durante las cohortes de 2015-1 hasta 2021-2, con lo cual se dispuso de un tamaño de muestra suficiente para el entrenamiento y evaluación de los modelos por medio de la aplicación de validación cruzada. Los principales hallazgos en esta investigación muestran que los cuatro algoritmos considerados alcanzan precisiones similares y por encima del 73 %, evidenciando que la información disponible es suficiente para hacer una buena clasificación de estos estudiantes, entre los que pueden optar por abandonar o no sus estudios universitarios.Publicación Acceso abierto Metodología para modelar la asociación entre dos variables aleatorias continuas a través de funciones cópula: aplicación en datos biomédicos(Universidad de Córdoba, 2023-11-02) Martinéz Hernandez, Maira Alejandra; Bru Cordero, Osnamir Elias; Martínez Flórez, Guillermo ; Brango, HugoLa estimación de la fuerza de la dependencia entre dos variables aleatorias es importante en el análisis de los datos. Un método para hallar dicha asociación son las funciones cópulas, representada como una forma paramétrica conveniente para modelar la estructura de dependencia en distribuciones conjuntas de variables aleatorias. Existe una amplia gama de funciones cópulas, por lo que la elección de una cópula adecuada es uno de los grandes retos al que se enfrenta el investigador. Con este trabajo se busca proponer un mecanismo de selección de cópula usando pruebas analíticas y gráficas, entre las pruebas gráficas se encuentran los gráficos Chi-Plot y K-Plot. Entre sus resultados relevantes se encontró que para marginales normal, la mejor cópula es gaussiana con parámetro ρ = 0.88, para marginales log-normal, la cópula que mejor ajustó fue una frank con un parámetro de 4.438, para las marginales t-student, la cópula que mejor ajustó fue una gaussiana con parámetro ρ = 0.87 y para para marginales weibull, la copula que mejor ajustó fue frank. Haciendo uso de esta metodología, fue posible encontrar la asociación de dos variables aleatorias, por medio de las funciones cópula.Publicación Acceso abierto Índices de capacidad aplicados a la prueba saber pro en los programas académicos de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba(2022-11-10) López Muñoz, Over José; Morales Ospina, Víctor HugoEn el presente trabajo, se ofrece una propuesta para cuantificar la habilidad de un proceso social para cumplir ciertos estándares, usando índices de capacidad tradicionales, los cuales son comúnmente utilizados en la industria de productos. El trabajo esta centrado en la estimación de la capacidad de los procesos al interior de los programas de la Facultad de Ciencias Básicas, para cumplir con ciertos estándares o permitir el acceso de los estudiantes a determinados beneficios, por medio de los puntajes obtenidos en las pruebas Saber Pro. Se consideraron distintos escenarios, a partir de los cuales, se derivaron distintos limites de especificación, y se determinó la capacidad del procesos en cada caso. Haciendo uso de los datos de los resultados en las pruebas Saber Pro de los programas de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Córdoba entre los años 2016 y 2020, se ofrece una metodología detallada de la aplicación de los índices de capacidad a procesos sociales cuando los datos tienen distribución normal, con el fin de mostrar el uso de dicha metodología en la evaluación de la capacidad de este tipo de procesos.Publicación Acceso abierto Uso de los índices de capacidad fuzzy como estrategia para evaluar los resultados de la prueba saber pro de los programas de pregrado de la facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba(2022-06-14) Llorente Espitia, Daniel Esteban; Cogollo Flórez, Myladis Rocıo; Morales Ospina, Víctor HugoLos índices de capacidad de procesos (ICP) son una herramienta clave para comprender la capacidad de los procesos con miras a su mejoramiento, puesto que son estadísticas resumidas que miden el rendimiento real o potencial de las características del proceso en relación con el objetivo y los límites de especificación (Mohammad et al., 2011). Un ICP resume cuantitativamente el comportamiento de una característica de un producto o proceso en relación con las especificaciones. Por otra parte, otra característica que tienen los ICP tradicionales, es que tanto los límites de especificación a validar como las mediciones tomadas, corresponden a números concretos. No obstante, en la práctica hay procesos asociados a incertidumbre (Parchami et al., 2016), que conllevan al uso los números difusos, los cuales son una generalización de un número real concreto, en el sentido de que no se refiere a un único valor, sino a un conjunto conectado de valores posibles. En este trabajo, se propone y aplica una metodología basada en la fusión de la teoría del control estadístico de la calidad y la lógica difusa, para monitorear y evaluar la capacidad que tienen los programas de pregrado de la Facultad de Ciencias Básicas de la Universidad de Córdoba, para cumplir con los limites de especificación dados en el Acuerdo N◦104, donde se define el plan de estímulos a los mejores resultados Saber PRO. Así como la capacidad de superar los mejores puntajes globales promedios obtenidos por programas Nacionales afines.Publicación Acceso abierto Estudio del efecto de la selección de los números triangulares sobre el desempeño de los índices de capacidad de procesos fuzzy(2022-10-05) Mejía López, Einer David; Cogollo Flórez, Myladis Rocio; Cogollo Flórez, Juan MiguelLa evaluación del grado de cumplimiento de las especificaciones de los procesos de producción, es una labor continua y de interés para distintas industrias para determinar si el proceso es valido en la producción de un articulo bajo ciertos requisitos de calidad prefijados. Para ello, una de las herramientas empleadas son los índices de capacidad de procesos, los cuales permiten evaluar la capacidad de un proceso. Se utilizan varias estadísticas como Cp, Cpk, Cpm y Cpmk para estimar la capacidad de un proceso que en la mayoría de los casos se supone que se tiene una muestra grande con población Normal. Cuando los límites de especificación o los estadísticos no son números concretos, la mejor elección es emplear un enfoque difuso para calcular dichos índices. Se realiza una revisión de la literatura sobre los índices de capacidad de procesos difusos y se encuentra que hasta la fecha, no se han explorado técnicas diferentes a los intervalos de confianza para elegir los números triangulares que intervienen en la construcción de los mismos. En esta investigación se calcula formalmente el Cpm, bajo enfoques distintos de construcción de los números triangulares USL, LSL y T, asumiendo a su vez la imprecisión de la media y dispersión del proceso. Este estudio se realiza vía simulación considerando las distribuciones Log − normal y Gamma debido a la variedad de formas asimétricas sesgadas positivamente y dos conjuntos de datos recolectados durante 27 semanas en la Universidad de Valparaíso-Chile para estudiar el efecto de estas selecciones en el desempeño de dicho índice. Los resultados hallados al examinar las diferentes formas de construcción de los números triangulares usando datos reales, demuestran que este es un enfoque útil y confiable para aplicar en las diferentes industrias.Publicación Acceso abierto Extensiones de la distribución normal-potencia para datos bimodales asimétricos con soporte positivo(2022-07-21) Ceña Tapia, Isaías Enrique; Tovar Falón, Roger JesúsIn many fields of science it is assumed that the observations under study are normally distributed, which frequently generates errors in the results since this assumption does not always coincide with the characteristics that the data actually present. Additionally, in some cases, the data can have degrees of asymmetry and/or kurtosis greater or lower than the normal distribution can capture, and in others, the data can present two or more modes. Although an alternative to deal to the particular case of the asymmetric data is reparametrization or transformation, this can generate difficulties in the interpretation of the results. In this work, new families of asymmetric distributions to fit bimodal data with positive support and high and/or low degrees of kurtosis are presented. The new families are obtained from extensions of the power-model distribution (PN) introduced by Durrans (1992), called; bimodal log-power-normal distribution and elliptical bimodal log-power-normal distribution. For the proposed models, the main properties are studied such as: the probability density function, cumulative distribution function, survival function, hazard function; moments and moment-generating function. The process of estimating the parameters is carried out by using the maximum likelihood method, and the usefulness of the proposed distributions are illustrated using a data set consisting of 85 observations on nickel concentration in soil samples that have been analyzed at the Department of Mines of the University of Atacama, Chile.Publicación Acceso abierto DistribuciónWeibull Unitaria Bivariada(2022-04-20) Páez Martínez, Luis Iván; Tovar Falón, Roger JesúsLos datos cuya respuesta se encuentran en el intervalo (0,1) tales como proporciones, tasas o índices surgen muchas veces en la investigaciones en diferentes áreas del conocimiento. La proporción de muertes causadas por el tabaquismo, la tasa de incidencia o prevalencia de una determinada enfermedad en una comunidad, el porcentaje de votos a favor de un candidato después de una campaña presidencial, él indice de desarrollo humano en un determinado país y la proporción de los ingresos que se gastan en educación, son algunos ejemplos de este tipo de respuestas. Para modelar este tipo de datos, existen varias propuestas, siendo la distribución beta la más conocida y aplicada en este tipo de situaciones. Entre otras propuestas, se incluyen las distribuciones Kurumaraswamy, Birmbaum-SaundersUnitaria, Weibull Unitaria, Normal-potencia unitaria y gamma unitaria, en cambio, en la teoría de distribuciones existe poca literatura estadística acerca de distribuciones para ajustar datosmultivariados cuyas respuestas se encuentran en el intervalo unitario. En este trabajo, se propone una extensión bivariada de la distribución univariada Weibull unitaria introducida porMazucheli,Menezes y Ghitany. [The Unit-Weibull distribution and Associated Inference. Journal of Applied Probability and Statistics, 13 (2018), págs. 1-22], la cual ha demostrado ser una alternativa viable a las otras distribuciones utilizadas para ajustar datos en el intervalo (0,1). La cópula de Farlie-Gumbel-Morgenstern y la distribución Weibull unitaria se utilizan para producir una distribución bivariada denominada distribución Weibull unitaria bivariada. Se estudian algunas propiedades de la distribución WUB tales como las funciones de: densidad de probabilidad conjunta, distribución acumulada, supervivencia, generadora demomentos, entre otras. En la estimación de los parámetros de la distribución propuesta se considera un enfoque clásico utilizando el método de máxima verosimilitud junto con el método de estimación por inferencia de funciones marginales (Joe, 2005). Para evaluar el desempeño de los estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros en la distribución, se realiza un estudio de simulación de Monte Carlo y se presenta una aplicación con un conjunto de datos reales para mostrar la utilidad del modelo.Publicación Acceso abierto Monitoreo de datos binomiales con límites de control dinámicos cuando el tamaño de muestra varía en el tiempo(2021-03-24) Blanco Muñoz, Javier Andres; Morales Ospina, Víctor HugoEl control estadístico de procesos (CEP) se ha venido implementando desde hace algún tiempo en muchas áreas, incluidas aplicaciones relacionadas con la industria, la gestión de operaciones, servicios, y salud, entre otros, siendo las cartas de control una de las herramientas más utilizadas. En muchos de estos casos, las características relacionadas con la calidad no se puede representar con una variable cuantitativa continua que fuese el resultado de una medición, por ejemplo, como la longitud, el peso o el tiempo. Por lo que puede ser necesario o conveniente, usar conteos de los productos o servicios defectuosos o no conformes de una muestra aleatoria de n elementos, como indicador de si un proceso está bajo control o no. En estos casos, por lo general se supone que el recuento de productos no conformes es una variable aleatoria binomial con parámetros n y p, donde p es la fracción real de productos no conformes producidos y n el tamaño de la muestra. La carta de control Shewhart para atributos p es la carta de control que tradicionalmente se ha utilizado para monitorear recuentos binomiales. Sin embargo, el diseño de esta carta se basa en alguno supuestos distribucionales que en muchas ocasiones no se cumplen, tales como el supuesto de aproximación a la normalidad sobre las fracciones observadas y el supuesto de independencia entre las observaciones. En esta investigación se estudia el uso de límites de control dinámicos en el monitoreo de datos binomiales, y comparamos el desempeño de esta carta con el de la carta p tradicional. Los estudios muestran un desempeño superior de la carta propuesta, teniendo en cuenta como medida de desempeño la métrica ARL.Publicación Acceso abierto El efecto de la estimación de la matriz de covarianzas en el desempeño de la carta |s|(2020-07-31) Pérez Sánchez, Maryoris Mairen; Morales Ospina, Víctor HugoWhen designing a control chart, it is usual that the parameters should be estimated from a preliminary sample of observations. Numerous studies have shown the effect that the estimation of the parameters can have on the performance of the control charts. It has been found that only for relatively large preliminary samples, the performance of control charts with estimated parameters can be considered satisfactory, in terms of the rate of false alarms that the chart produces in Phase II. In this work we evaluate the effect of the estimation of parameters on the performance of the |S| chart. For this, the number of preliminary samples and the size of subgroups from which the performance of the chart is considered adequate were determined approximately, finally a model is was adjusted that allows the size of the preliminary sample to be related to the false alarm rate observed. For our study, simulation procedures were used to observe the false alarm rate for different sizes of the preliminary sample.