Interpretando o Diagrama de Dispersão
Interpretando o Diagrama de Dispersão
Considerado uma das 7 Ferramentas da Qualidade, o Diagrama de Dispersão, também conhecido como Gráfico de Dispersão ou de Correlação, é uma ferramenta que auxilia na melhoria dos processos de produção, sendo utilizada quando se deseja expor o quanto uma variável é afetada por outra, ou seja, a relação entre duas variáveis.
Essa ferramenta tem uma grande relevância para evitar, escapar de eventuais dificuldades e erros na produção, distinguindo a relação entre causa e efeito de duas variáveis quantitativas, variáveis que podem ser contadas e medidas. O gráfico de dispersão nos permitem entender muito rapidamente relacionamentos que seriam muito difícil de reconhecer numa mesa ou em outro tipo de gráfico.
Frequentemente essa relação parte de uma variável independente e uma variável dependente da primeira. A variável independente é a causa, a razão e a variável dependente é o efeito, a consequência. Portanto, se formos analisar a relação entre o clima e a venda de guarda-chuvas em um diagrama de dispersão, notaremos que em dias de chuva a venda desse produto aumenta se comparado aos dias de sol. Dessa forma, a variável independente é o clima e a variável dependente é a quantidade de guarda-chuvas vendido.
A relação entre variáveis é chamada de correlação, e existem três tipos:
Correlação Positiva: ocorre quando há uma concentração dos pontos em tendência crescente, ou seja, conforme a variável independente aumenta, a dependente também aumenta. Seria o caso do exemplo da venda de guarda-chuvas, mencionado acima.
Correlação Negativa: ocorre quando há uma concentração dos pontos em tendência decrescente, ou seja, conforme a variável independente aumenta, a variável dependente diminui. Por exemplo: quanto mais pessoas vacinadas contra o vírus da gripe, menor a taxa de pessoas infectadas.
Correlação Nula: ocorre quando os pontos não seguem uma tendência positiva nem negativa, há uma dispersão entre os pontos. Isso significa que não há correlação aparente entre as variáveis.
No Diagrama de Dispersão, podemos ainda analisar se a correlação é forte ou fraca:
Forte: quanto maior a correlação entre as variáveis, maior será a proximidade dos pontos, ou seja, estarão menos dispersos.
Fraca: quanto menor a correlação entre as variáveis, mais dispersos estarão os pontos.
Agora que você já sabe que o Diagrama de Dispersão serve para analisar a relação entre variáveis e em que intensidade essa relação acontece, vamos ver alguns exemplos de onde podemos aplicar essa ferramenta?
- Para auxiliar na identificação de possíveis causas raiz: utilize o Diagrama de Dispersão para validação das causas e efeitos levantados.
- Após um brainstorming usando o Diagrama de Ishikawa: utilize o Diagrama de Dispersão para analisar a relação entre causa e efeito;
- Validação: utilize o Diagrama de Dispersão para verificar se dois efeitos ocorrem a partir de uma mesma causa, por exemplo quando se tem várias não conformidades e percebe-se uma mesma causa raiz. Será que a correlação é verdadeira??
O Diagrama de Dispersão nos permite aumentar a eficiência dos métodos de controle dos processos, a detecção de problemas e planejamento de ações de melhoria.
Mas atenção: O fato de existir correlação entre as variáveis não significa que há relação entre causa e efeito. Quer um exemplo?
Aumento no número de doentes mentais e o aumento na venda de aparelhos rádio na Inglaterra no período de 1924 a 1937.
O Gráfico de Dispersão será positivo, mas na verdade não relação alguma entre os fatos.
Vantagens do Gráfico de Dispersão:
- Os Diagramas de Dispersão são fáceis de desenhar;
- Tem muita facilidade para ser entendido e interpretado ( de forma rápida);
- Mantém um valor de dados específico no gráfico;
- A correlação gráfica negativa e positiva são simples ao analisadas;
- O gráfico é muito prático e fácil para ser monitorado.
Desvantagens
- Essa ferramenta não é aplicável para expor a relação de mais de duas variáveis.
- O diagrama não consegue medir o grau preciso da correlação.
Como fazer o Diagrama de Dispersão?
- Escolha as variáveis que deseja descobrir se há relação;
- Colete os dados das variáveis para posteriormente fazer o gráfico (você poderá utilizar a folha de verificação);
- Coloque a variável dependente no eixo vertical e a variável independente no eixo horizontal;
- Coloque os dados no gráfico, desenhando um ponto para cada uma das ocorrências dos dados;
- Verifique a disposição dos pontos no gráfico para identificar se há correlação positiva, negativa ou nula, e qual a intensidade da correlação, se houver.
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Comentários (2)
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Gillian
Excelente post. Parabéns!
Ana Carolina - Marketing 8Quali
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