Gráfico de Dispersão

 

 

Também é chamado de Diagrama de Dispersão, Gráfico XY e de Gráfico de Correlação, apresenta de forma gráfica a relação entre duas variáveis numéricas, uma dependente e outra independente, dentro de um eixo cartesiano.

Essa ferramenta é utilizada para representar quantitativamente medidas simultâneas entre dois pontos, entre duas variáveis. Normalmente, a relação vem de uma variável independente e a outra de uma variável dependente da primeira, ou seja, a variável independente indica normalmente a causa, origem do efeito enquanto a dependente se relaciona com a consequência gerada.

Entre suas aplicações está a busca pela identificação de causas e efeitos de problemas. No lugar de suposições, realiza uma validação listando hipóteses de causas raiz com bases em fatos e dados. Por exemplo, na determinação de uma causa e efeito, podemos discutir sobre o atraso no processo de entrega, surge o como causa o “dia de chuva”, assim é possível fazer um diagrama de dispersão da relação entre “dia de chuva” e números de atrasos de entrega.

No processo de validação, se dois efeitos ocorrem a partir de uma mesma causa, vale verificar se existe alguma correlação entre elas.

Em sua representação gráfica básica, se propunha representar no eixo X as causas dos problemas e no eixo Y seus efeitos. Dessa forma é possível inferir e perceber correlações entre as variáveis, que podem ser de intensidade, direção e de significância.

As correlações de direção são verificadas quando se observam deslocamentos gráficos em um mesmo sentido, que podem ser positivas, negativas ou nulas.

As correlações positivas se apresentam quando há aglomerações dos pontos indicando uma tendencia crescente positiva, ou seja, conforme se registra o aumento de uma variável a oura também cresce positivamente.

 

Correlação positiva

 

Enquanto na correlação negativa, os dados se apresentando concentração que indica movimento decrescente, ou seja, conforme verificamos o aumento de uma variável a outra diminui, enquanto um aumenta o outro diminui.

 

Correlação negativa

 

Contudo, há casos onde a correlação não consegue ser identificada, ou seja, quando se apresenta uma grande dispersão entre os pontos, não sendo possível identificar qualquer tipo de tendência entre as vaiáveis, o que caracteriza uma correlação nula, o que também fica claro na representação gráfica do gráfico.

 

Correlação nula

 

Relativamente ao aspecto da dispersão entre os pontos, se podem inferir sobre a intensidade da relação entre eles, se forte, com menor dispersão entre os pontos, ou se fraca, com maior dispersão. Quanto maior a dispersão verificada, menores serão os graus de correlação entre os dados

 

Exemplos de diagramas com forte intensidade e com fraca intensidade de dispersão

 

A montagem do gráfico pode ser feita usando o Excel, bastando apenas produzir uma tabela indicando a variável independente (X) e a variável dependente (Y), sabendo que a relação se dará pela função:

Onde

y	Indica a variável dependente, o efeito
x	Indica a variável independente ou causa

 

Basta montar a tabela indicando as duas variáveis, como no exemplo abaixo, e inserir o gráfico de dispersão

 

Exemplo de tabela com duas variáveis

 

Contudo, antes de inserir o gráfico é importante selecionar primeiramente a coluna da viável independente X e só depois da varável independente Y, o Excel entende a ordem de seleção para montagem correta do gráfico

Gráfico de dispersão

 

Adicionando uma linha de tendência é possível ainda inserir a equação do gráfico e o valor de R²:

Gráfico de dispersão com linha de tendência, equação e R²

 

As equações apresentadas nos gráficos revelam aspectos significativos, como a inclinação gráfica de tendência das ocorrências, e probabilidade de resultados futuros em função do ocorrido, além da relação do R² nos dá a convergência dos dados e permite verificar o grau de interação entre os pontos levantados.