Al administrar un equipo, es esencial poder estimar cuánto tiempo lleva completar una tarea. Lo más probable es que haya tenido una experiencia en la que sus estimaciones resultaron estar equivocadas; El proyecto tardó más de lo esperado, o su equipo de productos no pudo entregar a tiempo.
Si las estimaciones a menudo son inexactas, ¿por qué molestarse con ellas? ¿Imagina pasar tiempo creando una estimación de costos, pero pasar por un presupuesto en una gran cantidad una vez que el proyecto está en marcha? La realidad es que las estimaciones ayudan a establecer expectativas y determinar cuánto trabajo puede completar su equipo dentro de un plazo específico. Como gerente de proyecto, es útil mejorar las habilidades de estimación de su proyecto y llevar a su equipo junto con usted.
Los gerentes en entornos ágiles mejoran su proceso de estimación utilizando la escala Fibonacci o una secuencia Fibonacci modificada para evaluar las tareas que se completan en un sprint. Aprenda cuál es la escala Fibonacci y cómo puede aplicarla para determinar el tiempo necesario para sus proyectos.
La escala Fibonacci es una serie de números que aumentan exponencialmente para estimar el esfuerzo requerido para completar una tarea o implementar una historia del usuario.
Los equipos ágiles discuten las próximas tareas y asignan puntos a cada uno usando la escala Fibonacci para priorizar las tareas que se incluirán en el próximo sprint. A las tareas complejas se les asignan puntos de historia más ágiles, mientras que las tareas más pequeñas se asignan menos.
¿Qué es una escala estimativa ejemplos?
- Uno de los ejemplos más comunes de una escala de relación es la escala Kelvin. Una escala Kelvin posee el verdadero punto cero. Esto significa que, mientras que 40 grados no se calientan dos veces como 20 grados en una escala Celsius o Fahrenheit. En una escala de Kelvin, 40k es dos veces más caliente que 20k debido a la presencia de verdadero cero.
- Una escala de relación generalmente se usa para recopilar datos sobre la edad en una encuesta social. Utiliza la escala de la siguiente manera para recopilar datos
- La escala de relación también se usa para recopilar encuestas en línea para descubrir cuánto tiempo pasa en videojuegos.
Una escala de relación es una escala ampliamente utilizada en estudios de investigación de mercado debido a su característica especial; el cero absoluto. El cero no arbitrario permite calcular fácilmente el valor detrás de los atributos recopilados en los datos para la investigación. También da un valor más preciso.
Los datos de relación poseen todas las características de los datos de intervalo. Esto crea confusión entre las dos escalas. Entonces, señalemos algunas diferencias entre las escalas de intervalo y relación.
En una escala de intervalo, la diferencia entre los datos tiene significado. Sin embargo, la relación entre las variables no tiene significado.
En una escala de relación, la diferencia entre las variables y la relación tienen significado.
El cero en la escala de intervalo no significa que sea absoluto. Esto significa que si bien puede medir la altura como cero, también puede medirla en negativos. Esto no le da a la escala de intervalo las características cero absolutas.
En una escala de relación, sin embargo, un cero indica cero absoluto. Esto significa que si sus datos muestran cero, no existe.
¿Qué es escala de estimacion ejemplo?
Esta revisión básicamente proporcionó un marco conceptual para el cálculo del tamaño de la muestra en estudios epidemiológicos con varios diseños y resultados. El requisito de fórmula del tamaño de la muestra se dibujó en base a principios estadísticos para estudios descriptivos y comparativos. El tamaño de la muestra requerido se estimó y se presentó gráficamente con diferentes tamaños de efecto y potencia de la prueba estadística al nivel de confianza del 95%. Esto ayudaría a los médicos a decidir y determinar un tamaño de muestra adecuado en el protocolo de investigación para detectar un efecto de interés.
En el diseño de estudios epidemiológicos, el cálculo del tamaño de la muestra tiene un papel importante para detectar un efecto y lograr una precisión deseada en las estimaciones de los parámetros de interés (1-4). Es un paso clave que debe considerarse temprano en un protocolo de estudio (2). Esto particularmente ayuda a los investigadores a dedicar presupuesto y recursos para el estudio. Un pequeño tamaño de muestra no proporcionará una estimación precisa y respuestas confiables para estudiar hipótesis (5). Por otro lado, un gran tamaño de muestra tiene dificultades en la gestión del estudio, por lo tanto, desperdiciando el tiempo y los recursos (2). La mayoría de las revistas y las agencias de financiación ahora requieren una justificación para el tamaño de la muestra inscrito en un estudio y los investigadores deben presentar los principios del cálculo del tamaño de la muestra para justificar estos números (4).
Los investigadores clínicos frecuentemente preguntan cuántos sujetos son realmente necesarios para un estudio. Los cálculos para responder a esta pregunta no son obviamente atractivos y, a veces, la determinación del tamaño de muestra adecuado es misteriosa para los médicos. Conceptualmente, los cuatro determinantes principales del tamaño de la muestra son: i) la magnitud del efecto del interés que se detecta en estudios comparativos o el grado de error marginal de estimación en el diseño descriptivo; Es intuitivamente obvio que si uno desea detectar un tamaño de efecto pequeño, se necesita un tamaño de muestra más alto; ii) la variación (es decir, error estándar) del resultado del estudio; Con una mayor variación, se requiere un mayor tamaño de muestra; iii) nivel de confianza; Un mayor nivel de confianza para detectar un efecto deseado, se debe incluir un mayor tamaño de muestra en el estudio; El nivel de confianza generalmente se fija en 95%; iv) poder de estudio; Dado un tamaño de efecto deseado para detectarse con un nivel de confianza (por ejemplo, 95%), y cuánta potencia se necesita (4-5). Si uno desea tener más potencia para la prueba estadística para detectar una diferencia deseada, se requiere un tamaño de muestra más alto. Además, el ancho del intervalo de confianza se asocia inversamente al número de sujetos estudiados, cuantos más sujetos estudiemos, más precisos obtendremos sobre dónde se encuentra el verdadero parámetro de la población (4-8). Por lo tanto, ¿cuántos sujetos necesitamos estudiar para obtener una estimación tan cercana como el verdadero valor del parámetro de interés? En los ensayos clínicos, se plantea una pregunta similar sobre cuántos sujetos se necesitan para ser tratados para obtener un efecto de tratamiento clínico útil (9-12). A pesar del marco conceptual de estos cuatro elementos esenciales del cálculo del tamaño de la muestra, la fórmula para el cálculo del tamaño de la muestra puede variar en diferentes diseños de estudio con diferentes resultados e hipótesis.
¿Cómo crear una escala estimativa?
Cuando las organizaciones se escala ágil, se enfrentan al desafío de administrar múltiples equipos. Y si tiene varios equipos trabajando en el mismo proyecto, esa coordinación se vuelve más compleja, particularmente cuando se crea estimaciones.
Los equipos deberán estimar y planificar, y luego rastrear el progreso contra el plan para que el propietario del producto pueda priorizar el trabajo y comunicarse con las partes interesadas cuando se entregará algo.
Pero trabajar con múltiples equipos agrega algunos desafíos adicionales, que incluyen:
- ¿Cómo se trata con equipos que tienen diferentes niveles de habilidad y experiencia?
- ¿Puedes estimar con precisión el trabajo sin involucrar a todos en cada equipo?
- ¿Es posible crear estimaciones con anticipación si no sabe qué equipo hará qué trabajo?
Hay una solución que voy a compartir con usted, pero antes de eso echemos un vistazo a dos errores clave que cometen la mayoría de las organizaciones al estimar para múltiples equipos (y en base a una discusión dentro de mi comunidad de mentores ágiles, estos errores aún son prevalentes. Este Dia):
El primer error tiende a ocurrir cuando una empresa muestra a un conjunto de personas para estimar toda la cartera de pedidos. Esto en sí mismo no es una mala idea (de hecho, voy a abogar por usted que haga esto un poco más tarde). Ciertamente es más rápido y más eficiente que tener a todos en un equipo grande estiman cada elemento. Y podría pensar que si puede seleccionar a las personas adecuadas, el resultado será una estimación perspicaz.
¿Qué criterios debo tomar para usar una escala?
Las listas de verificación, las escalas de calificación y las rúbricas son herramientas que indican criterios específicos y permiten a los maestros y estudiantes recopilar información y hacer juicios sobre lo que los estudiantes saben y pueden hacer en relación con los resultados. Ofrecen formas sistemáticas de recopilar datos sobre comportamientos específicos, conocimientos y habilidades.
La calidad de la información adquirida mediante el uso de listas de verificación, escalas de calificación y rúbricas depende en gran medida de la calidad de los descriptores elegidos para la evaluación. Su beneficio también depende de la participación directa de los estudiantes en la evaluación y comprensión de los comentarios proporcionados.
El propósito de las listas de verificación, las escalas de calificación y las rúbricas es:
- Proporcionar herramientas para el registro sistemático de las observaciones
- proporcionar herramientas para la autoevaluación
- Proporcionar muestras de criterios para los estudiantes antes de recopilar y evaluar datos sobre su trabajo
Registre el desarrollo de habilidades, estrategias, actitudes y comportamientos específicos necesarios para demostrar el aprendizaje - Aclarar las necesidades de instrucción de los estudiantes presentando un registro de los logros actuales.
Consejos para desarrollar listas de verificación, escalas de calificación y rúbricas
- Proporcionar herramientas para el registro sistemático de las observaciones
- proporcionar herramientas para la autoevaluación
- Proporcionar muestras de criterios para los estudiantes antes de recopilar y evaluar datos sobre su trabajo
Registre el desarrollo de habilidades, estrategias, actitudes y comportamientos específicos necesarios para demostrar el aprendizaje - Aclarar las necesidades de instrucción de los estudiantes presentando un registro de los logros actuales.
¿Cuáles son las escalas de estimación?
Probablemente estés familiarizado con el beso de inicialismo. Significa mantenerlo simple, estúpido. Bueno, esta estimación no podría ser mucho más simple. ¿Quieres hacer un primer pase de múltiples elementos en tu acumulación? Esto podría ser un buen contendiente.
Grande, pequeño e incierto es una técnica de estimación ágil que se enfoca rápidamente en las cosas que necesita discutir. Los artículos pequeños se marcan adecuadamente y no necesitan ser discutidos. Los elementos grandes se pueden asignar para futuras sesiones de estimación, utilizando una escala más refinada. Eso deja elementos inciertos como el enfoque principal de su conversación.
Grande, incierto, pequeño, le da permiso al equipo para simplemente decir «No sé si es grande o pequeño». A veces eso significa que el artículo cae en el medio. Otras veces, puede indicar áreas en las que el equipo tiene menos contexto para basar su decisión.
Luego puede proceder a tener una discusión abierta sobre la historia del usuario:
- ¿Cuáles son las grandes incógnitas que nos impiden tomar una decisión?
- ¿Qué datos o información necesitamos para dar a conocer esas cosas?
Cuándo usarlo: vale la pena probar este método de estimación cuando tiene una gran cantidad de historias para estimar, pero desea concentrarse en áreas donde el equipo carece de contexto. Esta técnica de estimación es simple y la escala es limitada, lo que lo convierte en un buen candidato para equipos recién formados que tienen menos datos previos para tomar decisiones basadas.
Con tantas opciones, podría ser desalentador tratando de averiguar qué técnica de estimación ágil es la adecuada para su equipo y su cartera de pedidos.
¿Qué son las escalas de estimación?
Los practicantes ágiles a menudo aportan diferentes puntos de vista sobre sus escalas de dimensionamiento para la estimación de características y cuentos. Es importante que los maestros de scrum, los propietarios de productos y los equipos no sean demasiado granulares o se burlen de sí mismos al desarrollar sus escalas de dimensionamiento relativo. Los equipos ágiles efectivos deben llegar a una escala de estimación ágil simple y repetible para el dimensionamiento a nivel de funciones y para la estimación del punto de historia.
Hay muchas razones por las cuales la característica y la escala de dimensionamiento de la historia desarrollada por un equipo ágil es tan importante para la entrega exitosa de lanzamiento. Esta escala de estimación toca cada faceta de la liberación, así como cada sprint. Dada su importancia, vale la pena revisar algunas razones específicas por las cuales los equipos ágiles necesitan desarrollar y refinar una escala de estimación de punto de historia viable:
- Para el tamaño rápido de las características de alto nivel para la ranura inicial en los planes de lanzamiento.
- Para reconocer las incertidumbres inherentes involucradas en la estimación de proyectos mediante el uso de una escala de dimensionamiento relativo y mediante la reestima iterativa.
Foragile para trabajar de manera efectiva y entregar los beneficios de realización de valor rápido esperados, los equipos deben ser capaces de estimar rápidamente y simplemente y sentirse seguro en sus estimaciones para hacer compromisos. Los profesionales y entrenadores ágiles experimentados recomiendan una escala de estimación menos granular versus más granular para el tamaño de características e historias de usuarios. Por ejemplo, las escalas que abarcan 1 a 100 son demasiado granulares para ser efectivas. El dimensionamiento de una historia en «59 puntos» y otra en «62 puntos» implica un nivel de precisión y certeza que no es realista ni necesario al dimensionar las características e historias. Los equipos nuevos en el tamaño relativo funcionarían mejor para comenzar con un enfoque como el tamaño de la camiseta (XS, S, M, L, XL) y eventualmente convertirlos a una escala numérica con la ayuda de un maestro o entrenador experimentado de Scrum.
Las organizaciones y equipos nuevos en Agile a menudo luchan con el concepto de dimensionar su trabajo utilizando métodos distintos de horas de esfuerzo. Entrenadores ágiles experimentados, maestros Scrum y entrenadores saben esto y trabajan con equipos para ayudarlos a hacer frente a esto. Enseñan a los equipos que la estimación del punto de historia considera el esfuerzo, la duración, el riesgo y la complejidad general para el tamaño de las características e historias de los usuarios entre sí. Las estimaciones del esfuerzo en las horas son apropiadas cuando los equipos dividen sus historias comprometidas en tareas más pequeñas en los pasos finales de la planificación de sprint. Estimación de las horas para las tareas requeridas para cada historia es un punto de control antes de finalizar el sprint. Le da al equipo la oportunidad de ver cómo se alinea la escala de punto de la historia con las horas y garantiza de manera práctica que esas horas estén disponibles en el próximo sprint.
¿Cómo se califica una escala estimativa?
Una escala de calificación de la entrevista es importante porque minimiza el potencial de sesgo en el proceso de contratación. El uso de la escala de calificación puede ayudarlo a comprender lo que está buscando en un candidato más allá de lo bien que se lleva bien con alguien. Tener una lista de requisitos puede ayudarlo a mantenerse enfocado durante la entrevista, y puede proporcionarle un lugar para tomar notas para que pueda recordar información importante sobre la entrevista después.
Centrarse en estos aspectos de la entrevista puede mejorar su selección de posibles candidatos. Tener un equipo fuerte y competente que funcione bien juntos es esencial para hacer crecer su negocio. La incorporación de una escala de calificación de entrevista puede mejorar su proceso de reclutamiento al ayudar a los entrevistadores a centrarse en las competencias de los candidatos. Usando este sistema, puede tener más éxito que coincida con los candidatos con las posiciones correctas en función de sus habilidades.
Una escala de calificación de la entrevista es algo que puede personalizar en cada posición para la que entrevista para que pueda concentrarse en las necesidades de cada posición. Puede seguir estos pasos para crear una escala de calificación de la entrevista que lo ayude a realizar entrevistas productivas:
Al establecer qué criterios debe tener una nueva contratación, incorpore las necesidades del equipo. Pregunte a los miembros del departamento qué esperan de la persona que ocupa el puesto abierto, incluidas las habilidades técnicas que necesitan, así como cualquier habilidad blanda que el equipo use regularmente. Recopilar información del equipo puede asegurarse de abordar todas las competencias necesarias en la entrevista. El equipo puede tener ideas de lo que necesita que no haya considerado. También puede ayudar al equipo a aceptar la nueva contratación más fácil porque se sienten involucrados en el proceso de contratación.
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