Como descobrir o relacionamento entre suas variáveis? Use o Diagrama de Dispersão

O Diagrama de Dispersão

A Tomada de decisão baseada em evidência é um dos mais relevantes princípios da Gestão da Qualidade. Sua aplicação é porém complexa, uma vez que possuir dados não é suficiente para ela. Além de uma coleta estruturada deve-se analisar o que é possível concluir dados, os transformando em informação.

Para ajudar nessa conversão um dos principais métodos utilizados é o estudo da correlação entre dois fatores. Ou seja, descobrir o que acontece com um deles caso o outro for alterado. Dessa forma é imprescindível que sejam utilizados testes em ambientes controlados, coleta de dados estruturada e embasamento teórico para entendimento do relacionamento entre variáveis.

Surge então o Diagrama de Dispersão nesse contexto, como a Ferramentas da Qualidade utilizada para a visualização do comportamento entre duas variáveis.

O que é o Diagrama de Dispersão

Diagrama de Dispersão (também conhecido como Gráfico de Dispersão, Gráfico de correlação ou Gráfico XY), é uma representação gráfica de um possível relacionamento entre duas variáveis, mostrando de forma gráfica os pares de dados e sua relação.

Exemplo de diagrama de dispersão

Quando usar a ferramenta

Diagrama de Dispersão é utilizado para analisar a relação entre duas variáveis e a força da correlação. Assim ele é útil para:

Identificar causas raiz dos problemas, para fazer uma validação das hipóteses de causas raiz com base em fatos e dados;
Após o uso do Diagrama de Ishikawa, para determinar se uma causa e um efeito estão relacionadas;
Na validação, se 2 efeitos ocorrem a partir de uma mesma causa. Isso é muito útil quando você tem várias não conformidades com uma mesma causa raiz e você quer validar se a correlação entre elas é verdadeira;
Ao testar a autocorrelação antes de construir um gráfico de controle.

Como analisar a Correlação e a Dispersão dos dados

Correlação positiva: quando há uma aglomeração dos pontos em tendência crescente, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável também aumenta.

Correlação negativa: quando os pontos se concentram em uma linha que decresce, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável diminui, ou seja, quanto maior for a ocorrência de um dos dados, menor será a ocorrência do outro dado.

Correlação nula: quando há uma grande dispersão entre os pontos ou eles não seguem tendência positiva nem negativa, significa que não há nenhuma correlação aparente entre as variáveis.

Baixa dispersão: Quanto menor for a dispersão dos pontos, maior será a correlação entre os dados.

Alta dispersão: Quanto maior for a dispersão dos pontos, menor será o relacionamento entre os dados.