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Interpretando o Diagrama de Dispersão

Simplificando 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 utilizado quando se deseja expor o quanto uma variável é afetada por outra, ou seja, a relação entre duas variáveis.

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.

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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josi carvalho

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