Diagrama de dispersion

diagrama de dispersion

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN.

Se ha visto que el diagrama de causa y efecto ayuda a identificar las posibles causas de una característica de calidad; y que el diagrama de Pareto, al ordenar las causas, facilita ver cuáles de estas deben eliminarse en forma prioritaria, a fin de reducir en gran medida el número de productos defectuosos.

Pues bien, con el propósito de controlar mejor el proceso, y, por consiguiente, de mejorarlo resulta a vces indispensable conocer la forma como se comportan entre si algunas variables; esto es, si el comportamiento de unas influye en el comportamiento de otras, o no, y en que grado. Los diagramas de dispersión muestran la existencia, o no, de esta relación.

Un diagrama de dispersión es una representación gráfica dela relación entre dos variables, permite analizar la relaciónque existe entre los valores de una variable que nos interesa(dependiente) y los valores de otra variable que sea fácil demedir (independiente), muy utilizada en las fases deComprobación de teorías e identificación de causas raíz y enel Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultadosobtenidos. Tres conceptos especialmente destacables sonque el descubrimiento de las verdaderas relaciones de causa-efecto es la clave de la resolución eficaz de un problema, quelas relaciones de causa-efecto casi siempre muestranvariaciones, y que es más fácil ver la relación en un diagramade dispersión que en una simple tabla de números.

El análisis de un diagrama de dispersión consta de unproceso 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 correlaciónfuerte positiva (Y aumenta claramente con X), correlaciónfuerte negativa (Y disminuye claramente con X), correlacióndébil positiva (Y aumenta algo con X), correlación débilnegativa (Y disminuye algo con X), correlación compleja (Yparece relacionarse con X pero no de un modo lineal) ycorrelación nula (no hay relación entre X e Y). Errorescomunes son no saber limitar el rango de los datos y elcampo de operación del proceso, perder la visión gráfica alsintetizarlo todo en resúmenes numéricos.

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