3) Algunas variaciones

Es posible introducir algunas variaciones en la construcción de estos diagramas, dependiéndo del tipo de estudio y de la información disponible. La caja o rectángulo contiene un porcentaje de la muestra y puede construirse con diferentes rangos de variación. En Mar Molinero y Ezzamel (1990) contiene el 80% de los datos y es cortada por la media, sin embargo preferimos cortar por la mediana por ser un estadístico que se ve menos afectado por la existencia de valores atípicos como vimos anteriormente.

Encontramos interesante que la caja contenga un 50% de los datos. En este caso la caja refleja el comportamiento del 50% de las empresas del sector, por lo tanto si el ratio de la empresa a analizar cae dentro de la caja significa que el valor de ese ratio es aceptable. Cada línea suele contener un 25% de los datos. También puede contener cada línea un 20%, con lo que sumando al 50% de la caja el 40% de ambas líneas, tenemos un 90% de la muestra. El resto lo formará un 10% de los datos. Finalmente, es recomendable señalar con una marca los valores atípicos.

4) Simetría o no

Los diagramas de caja proporcionan una idea intuitiva de la simetría de la distribución de los datos: si la media no está en el centro del rectángulo eso significa que la distribución no es simétrica, conociendo además a qué lado se escora.

5) Comparar con el sector

Estos sencillos gráficos son una poderosa herramienta que sirve para facilitar la comparación de una empresa con su sector; para ello basta con superponer el valor del ratio de la empresa sobre el diagrama de caja del sector. De esta forma podemos igualmente estudiar la evolución temporal de una empresa dentro de un sector, pudiendo contrastar por ejemplo la hipótesis de Lev (1969) que muestra en su estudio cómo los ratios de las compañías tienden a lo largo del tiempo a la media del sector.

6) Detectar valores atípicos y otros usos

Además, como se muestra en el estudio de Mar Molinero y Ezzamel (1990), también son útiles para detectar la presencia de empresas con valores atípicos y el efecto de su eliminación, estudiar las reacciones a cambios en la economía y ayudar en la definición de sector. La comparación entre sectores es sencilla de realizar ya que simplemente se construye un diagrama para cada sector. Asimismo, en este trabajo los diagramas de caja permiten descubrir diferencias en el comportamiento de los ratios. De forma gráfica e intuitiva, como paso previo a test más rigurosos, dan una idea aproximada de la función de distribución de los ratios.

Si en la muestra de empresas analizada disponemos de varios grupos, como en los típicos estudios de fracaso empresarial, en los que disponemos de una muestra de

empresas quebradas y ota de empresas solventes, es sencillo estudiar las diferencias entre los ratios de los diferentes grupos y su evolución a lo largo del tiempo.

7) Reconocimiento de patrones

En general, pueden descubrirse diferentes patrones con este tipo de gráficos:

a) Ambas líneas largas implica una situación de desequilibrio. Significa que hay firmas en el sector que tienen valores extremos de ese ratio.

b) Cajas grandes y líneas cortas indican que en dicho sector ese ratio presenta valores similares para las empresas.

c) Una línea larga y la otra corta. Puede depender de la definición del ratio, si este tiene un límite superior o inferior, como por ejemplo en los ratios de endeudamiento o liquidez.

d) Al construir los diagramas de caja de un sector para varios años, la caja se hace cada vez más grande o más pequeña. Puede ser una señal de cambios generales en la economía.

Un diagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas

cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.

Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable

que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable determinado por la

posición en el eje vertical.1 Un diagrama de dispersión se llama tambiéngráfico de dispersión.

Descripción[editar]

Se emplea cuando una variable está bajo el control del experimentador. Si existe un

parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el experimentador, se le

denomina parámetro de control o variable independiente y habitualmente se representa a lo

largo del eje horizontal (eje de las abscisas). La variable medida o dependiente usualmente se

representa a lo largo del eje vertical (eje de las ordenadas). Si no existe una variable

dependiente, cualquier variable se puede representar en cada eje y el diagrama de dispersión

mostrará el grado de correlación (no causalidad) entre las dos variables.

Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las variables con

un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa

(descenso), o nula (las variables no están correlacionadas). Se puede dibujar una línea

de ajuste (llamada también "línea de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las

variables. Una ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por

procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste es conocido

como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo finito.

Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es su

capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además, si los datos son

representados por un modelo de mezcla de relaciones simples, estas relaciones son

visualmente evidentes como patrones superpuestos.

El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de calidad, que

incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de verificación, los gráficos de

control, el diagrama de Ishikawa y el diagrama de flujo.