DIAGRAMA DE DISPERSIÓN


Un diagrama de dispersión o gráfica de dispersión o gráfico 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 (x) y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical (y)

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.

Ejemplo de Diagrama de Dispersión

El tiempo de espera entre las erupciones y la duración de la erupción del géiser Old Faithful en el Parque nacional Yellowstone, en Wyoming, EE.UU. Este gráfico sugiere que por lo general hay dos "tipos" de erupciones: uno de corta espera y corta duración y otro de larga espera y larga duración.

CARACTERÍSTICAS

- Impacto visual

·       -   Comunicación

·         - Guía en la investigación y toma de decisiones

·       - Observar el grado de intensidad en la relación entre dos variables, esta relación puede ser entre un efecto y una de las supuestas causas que lo producen o para ver la relación entre dos causas que provocan un mismo efecto.

CUESTIONARIO 

¿Qué es un diagrama de dispersión?

 Un diagrama de dispersión es una representación gráfica de la relación entre dos variables, muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos

¿Cómo interpretar un diagrama de dispersion?

El análisis de un diagrama de dispersión consta de un proceso de cuatro pasos, se elabora una teoría razonable, se obtienen los pares de valores y se dibuja el diagrama, se identifica la pauta de correlación y se estudian las posibles explicaciones. Las pautas de correlación más comunes son correlación fuerte positiva (Y aumenta claramente con X), correlación fuerte negativa (Y disminuye claramente con X), correlación débil positiva 

¿Cómo se elabora un diagrama de dispersion?

Obtener tabla de pares de valores con valores máximos y mínimos de cada variable.

Situar la causa sospechada en el eje horizontal.

Dibujar y rotular los ejes horizontales y verticales.

Trazar el área emparejada usando círculos concéntricos en pares de datos idénticos

Poner título al gráfico y rotular.

Identificar y clasificar el modelo de correlación.

Comprobar los posibles fallos en el análisis.

¿Para que se utiliza?

Utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos

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