Gráfico de dispersão

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Scatter diagram for quality characteristic XXX.svg

Os Diagramas de dispersão ou Gráficos de Dispersão são representações de duas ou mais variáveis que são organizadas em um gráfico, uma em função da outra. Foi descrito pela primeira vez por Francis Galton

A figura abaixo mostra um gráfico de variáveis que representam uma medida experimental de um determinado produto, sendo que os dados do eixo Y representam a medição feita no laboratório “A” e os dados do eixo X, as medições feitas no laboratório “B”.

Este tipo de Diagrama é muito mais utilizado para correlacionar dados, como as influências de um fator em uma propriedade, dados obtidos em diferentes laboratórios ou de diversas maneiras (predição X medição, por exemplo).

Quando uma variável tem o seu valor diminuído com o aumento da outra, diz-se que elas são negativamente correlacionadas. Por exemplo, a venda de carros é negativamente correlacionada com o aumento de desemprego. Quanto maior o índice de desemprego, menor a venda de carros.

Este gráfico permite que façamos uma regressão linear e determinemos uma reta, que mostra o relacionamento médio linear entre as duas variáveis.

Com essa reta, acha-se a função que nos dá o "comportamento" da relação entre as duas variáveis.

Dentre vários benefícios da utilização de diagramas de dispersão como ferramenta da qualidade, um de particular importância é a possibilidade de inferirmos uma relação causal entre variáveis, ajudando na determinação da causa raiz de problemas.

O diagrama de dispersão é também utilizado como ferramenta de qualidade .Um método gráfico de análise que permite verificar a existência ou não de relação entre duas variáveis de natureza quantitativa, ou seja, variáveis que podem ser medidas ou contadas, tais como: sinergia, horas de treinamento, intenções, número de horas em ação, jornada, intensidades, velocidade, tamanho do lote, pressão, temperatura, etc…

  • Nesta − forma, o diagrama de dispersão é usado para se verificar uma possível relação de causa e efeito.
  • Isto não prova que uma variável afeta a outra, mas torna claro se a relação existe e em que intensidade

Na pratica muitas vezes temos a necessidade de estudar a relação de correspondência entre duas variáveis.

Gráficos[editar | editar código-fonte]

Os gráficos podem se relacionar e serem interpretados como:

Correlação positiva: quando um aumento de x acarreta em um aumento em y, assim se controlarmos x, y será também controlado.

Possível correlação positiva: quando um aumento de x acarreta em um aumento em y, assim se controlarmos x, y será também controlado. Porém podem existir outros fatores que influenciam no comportamento das variáveis.

Correlação negativa: quando um aumento de x acarreta em um diminuição em y, assim se controlarmos x, y será também controlado.

Possível correlação negativa: quando um aumento de x acarreta em uma tendencia de diminuição em y, assim se controlarmos x, y será também controlado. Porem podem haver outros fatores.

Nenhuma correlação: quando uma variável não se relaciona com a outra.

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