Informe Estadistica Diagrama De Dispersion

Introducción

Este documento describe el proceso completo a seguir para analizar la existencia de una relación lógica entre dos variables.

Describe la construcción de los Diagramas de Dispersión a partir de la recogida de datos acerca de dichas variables y el análisis posterior necesario para confirmar la correlación que puede mostrar dicho diagrama, ya que ésta no implica la existencia de una relación lógica.

Objetivo.

Definir las reglas básicas a seguir para la construcción e interpretación de los Diagramas de Dispersión, resaltando las situaciones en que pueden, o deben, ser utilizados.

Es de aplicación a todos aquellos estudios en los que es necesario analizar relaciones entre fenómenos o efectos y relaciones de causalidad.

Su utilización será beneficiosa para el desarrollo de los proyectos abordados por los Equipos y Grupos de Mejora y por todos aquellos individuos u organismos que estén implicados en la mejora de la calidad.Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las

actividades habituales de gestión.

Responsabilidades.

a) Grupo de trabajo o persona responsable del estudio:

 Recoger los datos.

 Seguir las reglas que se señalan en el procedimiento para la construcción del Diagrama de Dispersión y para su correcta interpretación.

b) Dirección de Ingeniería de Calidad

 Asesorar, a quien así lo solicite, en las bases para la construcción y utilización de los Diagramas de Dispersión.

Diagrama de dispersión

Un diagrama 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 y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical.1 Un diagrama de dispersión se llama también gráfico de dispersión.

Descripción

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 = eje de x y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La variable medida o dependiente = eje de y usualmente se representa a lo largo del eje vertical. 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).

Características principales.

A continuación se comentan una serie de características que ayudan a comprender la naturaleza de la herramienta.

Impacto visual

Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad de la existencia de

correlación entre dos variables de un vistazo.

Comunicación

Simplifica el análisis de situaciones numéricas complejas.

Guía en la investigación

El análisis de datos mediante esta herramienta proporciona mayor información que el simple análisis matemático de correlación, sugiriendo posibilidades y alternativas de estudio, basadas en la necesidad de conjugar datos y procesos en su utilización.

Correlación

.

Se entiende por correlación el grado de relación existente entre dos variables.

Cuando entre dos variables existe una correlación total, se cumple que a cada valor de una, le corresponde un único valor de la otra (función matemática).

Es frecuente que dos variables estén relacionadas de forma que a cada valor de una de ellas le correspondan varios valores de la otra.

En este caso es interesante investigar el grado de correlación existente entre ambas.

Estratificación.

Definición

Separar un conjunto de datos en diferentes grupos o categorías, de forma que los datos pertenecientes a cada grupo comparten características comunes que definen la categoría

Proceso.

Diagrama de flujo.

Construccion.

Pasos previos a la construcción de un Diagrama de Dispersión.

Paso 1:

Elaborar una teoría admisible y relevante sobre la supuesta

relación entre dos variables

Este paso previo es de gran importancia, puesto que el análisis de un Diagrama de Dispersión permite obtener conclusiones sobre la existencia de una relación entre dos variables, no sobre la naturaleza de dicha relación.

Paso 2:

Obtener los pares de datos correspondientes a las dos variables

Al igual que en cualquier otra herramienta de análisis de datos, éstos son la

base de las conclusiones obtenidas, por tanto cumplirán las siguientes

Condiciones:

 En cantidad suficiente: Se consideran necesarios al menos 40 pares de datos para construir un Diagrama de Dispersión.

 Datos correctamente emparejados: Se estudiará la relación entre ambos.

 Datos exactos: Las inexactitudes afectan a su situación

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