Liderança e Gestão

Comente 06.04.20 434 Visualizações Imprimir Enviar
Gráficos de dispersão

Gráficos de Dispersão:   recentemente publicamos aqui no Blogtek o artigo “Sete ferramentas da qualidade”. Algumas destas ferramentas já haviam sido abordadas, mais recentemente comentamos sobre o Controle estatístico de Processo. Hoje vamos abordar os gráficos de dispersão. Se você quiser ser notificado dos próximos artigos, cadastre seu e-mail aqui ao lado, em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

Gráficos de dispersão – o que são

Em qualquer processo, as variáveis têm valores numéricos. Quando trabalhamos com 2 ou mais variáveis, essas variáveis podem ter ou não alguma correlação. Quando associamos os valores numéricos às variáveis, geralmente duas, iremos ter pares ordenados compostos pelos valores de ambas variáveis. Esses pares ordenados irão gerar um gráfico, através do qual poderemos verificar se essas duas variáveis têm ou não alguma correlação.

Os gráficos de dispersão são, portanto, uma importante ferramenta da qualidade. Há ferramentas estatísticas que permitem verificar se existe correlação, se essa correlação é positiva, ou seja, quando uma variável aumenta a outra aumenta também, ou se essa correlação é negativa, quando uma variável aumenta, a outra diminui. Por exemplo, se estudarmos a correlação entre a temperatura e o consumo de bebidas geladas, veremos que quanto mais aumenta a temperatura, mais aumentará o consumo de bebidas geladas. Esta é uma correlação positiva. O outro exemplo seria a correlação entre o aumento do preço dos automóveis e a quantidade de vendas. Provavelmente, quando o preço dos automóveis aumenta, a quantidade de veículos vendidos diminui. Essa seria uma correlação negativa.

Ao lançarmos esses pares ordenados em um gráfico Excel, por exemplo, podemos solicitar uma linha de tendência, a qual poderá ser exponencial, linear, logarítmica, polinomial. Mais frequentemente buscamos uma linha de tendência linear. Há o coeficiente de determinação, R2, o qual nos permite verificar quão bem ou não estão relacionadas as duas variáveis. Este coeficiente de determinação varia de 0 a 1, e quanto mais próximo de um, mais ajustadas, mais bem correlacionadas estarão as duas variáveis.  

A seguir, você verá três gráficos: um com correlação positiva, outro com correlação negativa, ambos com as variáveis muito bem com relacionadas, observem que o coeficiente de determinação está bastante próximo de 1, e o terceiro onde as duas variáveis não apresentam nenhuma correlação. Verifique que neste gráfico, o coeficiente de determinação está próximo de 0.

Gráficos de dispersão - Correlação positiva
Gráficos de dispersão – Correlação positiva
Gráficos de dispersão - Correlação negativa
Gráficos de dispersão – Correlação negativa
Gráficos de dispersão - Sem correlação
Gráficos de dispersão – Sem correlação

Gráficos de dispersão – cuidados na análise

Observe que, apesar de eventualmente haver alguma forte correlação aparente, é necessário verificar com cuidado se há causalidade entre as 2 variáveis. Por exemplo, imaginemos que alguém queira estabelecer a correlação entre o consumo de chá verde e o emagrecimento. Para tanto, lista os dias em que se está consumindo uma determinada quantidade de chá verde, e o peso aferido em cada um desses dias. Pode haver uma aparente correlação, no caso negativa, ou seja, quanto mais dias se está tomando chá verde, mais a pessoa está emagrecendo. Porém, pode ser também devido a outros fatores. Se a pessoa está tomando chá verde com o propósito de emagrecer, muito provavelmente também estará cuidando de algum tipo de restrição alimentar. Portanto, ainda que exista uma correlação forte entre as variáveis, será que existe causalidade? Ou seja, foi o chá verde que fez a pessoa emagrecer, ou foram os cuidados com a dieta que fizeram a pessoa emagrecer? Portanto é necessário além da análise estatística, sensibilidade por parte do analista em interpretar os dados analisados. Leia mais sobre o assunto em Cuidados na Análise de Indicadores.

A cada semana, publicamos novos artigos aqui no Blogtek, sobre Gerenciamento de Projetos, Gestão da Manutenção, e tópicos sobre Liderança e Gestão. Também semanalmente publicamos um vídeo, os quais podem ser acessados em youtube.com/c/Blogtek. Para manter-se informado sobre os próximos artigos, cadastre seu e-mail em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

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Stonner

Rodolfo Stonner, Engenheiro Mecânico pela UFRJ, atuou como Engenheiro de Equipamentos Sênior da Petrobras, e foi Gerente de Construção e Montagem das Obras Extramuros da Refinaria Abreu e Lima (RNEST), em Pernambuco. Atualmente aposentado, é consultor e instrutor nas áreas de Gerenciamento de Projetos e Gestão da Manutenção, e está atuando com a Deloitte na implantação do PMO para a Refinaria de Talara, Peru. Gosta de lecionar, trocar experiências e conhecimentos, é certificado como PMP (Project Management Professional) e RMP (Risk Management Professional) pelo PMI, e CRE (Certified Reliability Engineer) pela ASQ.

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