DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

¿ QUÉ ES UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN ?

El diagrama de dispersión es una herramienta de control de la calidad que mediante un diagrama matemático utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos

Es una representación grafica del grado de relación entre dos variables cuantitativas.

CARACTERÍSTICAS IMPACTO: muestra la posibilidad de la

existencia de correlación entre dos variables.

COMUNICACIÓN: simplifica el análisis de situaciones numéricas complejas.

GUÍA DE INVESTIGACIÓN; siguiere posibilidades y alternativas de estudio, por medio de la conjugación de los datos en su utilización.

CORRELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES

Correlación directa o positiva

La recta corresponde a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente

Correlación inversa o negativa

La recta corresponde a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.

Correlación nula

En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tienen una forma redonda.

GRADO DE CORRELACIÓN CORRELACIÓN

FUERTE

Se observa como la nube de puntos obtenida adquiere una forma de recta creciente, cuando los puntos de la nube se encuentra próximos a la recta se le conoce como fuerte, en el caso que se encuentren distantes a la recta es conocida como débil.

CORRELACIÓN NEGATIVA

Al contrario del caso anterior se observa como la nube de puntos obtenida adquiere una forma de recta decreciente, cuando los puntos de la nube se encuentra próximos a la recta se le conoce como fuerte, en el caso que se encuentren distantes a la recta es conocida como débil.

CORRELACIÓN COMPLEJA 

La nube de puntos obtenidas adquiere forma de curva, elipse u otra forma geométrica.

CORRELACIÓN NULA Se observa una distribución de la nube de puntos con una forma circular, indicándonos la no existencia de relación entre ambas variables.

INTERPRETACIÓN Relaciones causa-efecto.

Este es el caso más común en su utilización para la mejora de la calidad. Se utiliza el diagrama a partir de la medición del efecto observado y de su posible causa.

Relaciones entre dos efectos.

Sirve para contrastar la teoría de que ambos provienen de una causa común desconocida o difícil de medir.

Posibilidad de utilizar un efecto como sustituto de otro.

Se puede utilizar para controlar efectos difíciles o costosos de medir, a través de otros con medición más simple.

Relaciones entre dos posibles causas.

Sirve para actuar sobre efectos de forma más simple o adecuada y para analizar procesos complejos.

Los patrones pueden revelar una asociación entre las variables y pueden ayudarle a determinar el siguiente paso de sus análisis de datos.

Utilice para explorar la relación potencial entre un par de variables continuas. Cuando usted crea una gráfica de dispersión, usualmente muestra la variable de respuesta en el eje y y la variable predictora en el eje x para cada observación.

EJEMPLO