2019

¿Existe una Relación Aquí?

Un diagrama de dispersión puede ayudar a determinar

si existe una correlación entre dos variables

por la Quality Management Division de ASQ

Un diagrama de dispersión es una grafica en la cual una variable se traza contra otra para determinar si existe alguna correlación entre las dos. Estos diagramas se utilizan para trazar la distribución de la información en dos dimensiones y son útiles para calcular rápidamente una relación entre dos variables.

Un diagrama de dispersión demuestra el patrón de la relación entre dos variables que se piensa son relacionadas. Por ejemplo, ¿existe o no una relación entre el clima exterior y los casos del frío común? A como la temperatura cae, ¿aumentan los casos de frío? Cuanto más abrazan los puntos una línea diagonal, lo mas seguro es de que existe una relación de uno a uno.

El propósito del diagrama de dispersión es de exhibir que sucede a una variable cuando otra variable es cambiada. La cuesta del diagrama indica el tipo de relación que exista.

Figura 1 demuestra el diagrama de dos variables--valores predichos contra valores observados. A como aumenta el valor predicho, el valor medido también lo hace. Estas variables se dicen ser correlacionadas positivamente; es decir, si una aumenta, la otra también. La línea trazada es una línea de regresión que demuestra la relación linear media entre las variables.

Si la línea en un diagrama de dispersión tiene una cuesta negativa, las variables se correlacionan negativamente; es decir, cuando una aumenta la otra disminuye, y viceversa. Cuando ninguna línea de regresión puede ser trazada y el diagrama de dispersión aparece ser simplemente una bola de puntos difusos entonces se dice que los variables no tienen correlación.

La utilidad del diagrama de dispersión para evaluación de calidad yace en su medida de variables en un proceso para ver si cualesquiera dos o más variables son correlacionados o sin correlación. La utilidad especifica de encontrar correlaciones es de deducir relaciones casuales entre variables y encontrar en ultima estancia las causas de la raíz de problemas.

Los pasos básicos implicados en construir un diagrama de dispersión son los siguientes:

  1. Defina la variable de x en la forma de diagrama de dispersión en papel grafico. Esta variable es considerada a menudo como la causa variable y se traza típicamente en el eje horizontal.

  2. Defina la variable de y en el diagrama. Esta variable generalmente es considerada como el componente de efecto y se traza típicamente en el eje vertical.

  3. Numere los pares de medidas variables de x y de y consecutivamente. Registre cada par de las medidas para x e y en las columnas apropiadas. Asegúrese que la medida x y la medida y correspondiente se mantengan apareadas para que los datos sean exactos.

  4. Trace los pares de los datos x e y en el diagrama. Localice el valor de x en el eje horizontal; entonces localice el valor de y en el eje vertical. Ponga un punto en la grafica donde los dos intersecan.

  5. Estudie la figura formada por la serie de puntos de referencia trazados. En general, las conclusiones se pueden hacer sobre la asociación entre las dos variables (x e y) basados en el diseño del diagrama de dispersión. Diagramas de dispersión que exhiben asociaciones entre dos variables tienden a ser como esferas elípticas o hasta como líneas rectas.

  6. Diagramas de dispersión donde los puntos trazados aparecen en forma circular demuestran poca o nada de correlación entre la x e y.

  7. Diagramas de dispersión en los cuales los puntos forman un patrón de valores ascendientes para ambas variables demuestran una correlación positiva; así como los valores de x aumentan, así igual los valores de y. Cuanto más firmemente se arraciman los puntos en una manera linear, más fuerte es la correlación positiva, o la asociación entre los dos variables.

  8. Diagramas de dispersión en los cuales una variable aumenta de valor mientras la segunda variable disminuye de valor demuestran una correlación negativa entre x e y. De nuevo, cuanto más firmemente se arraciman los puntos en una manera linear, más fuerte es la asociación entre las dos variables.

Si parece que existe una correlación entre dos variables, se dice que son correlacionados. Las correlaciones positivas y negativas son útiles para la mejora continua de procesos.

Los diagramas de dispersión demuestran solamente que existe una relación, no que una variable causa la otra. Análisis adicional usando técnicas estadísticas avanzadas pueden cuantificar que tan fuerte es la relación entre las dos variables.

Nota: Esta columna es adaptada de The Quality Improvement Handbook por la Quality Management División y editado por John E. Bauer, Grace L. Duffy y Russell T. Westcott (Milwaukee: ASQ Quality Press, 2002). 

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