Aprenda a criar um Diagrama de Dispersão de forma simples, como interpretar os resultados e as vantagens de utilizar esta ferramenta da qualidade.
Diagrama de Dispersão: criação e interpretação
O Diagrama de Dispersão é uma representação gráfica para analisar a relação entre duas variáveis, sendo uma excelente forma de identificar padrões e assim tomar as decisões mais assertivas para o seu negócio.
Neste conteúdo descobrirá o que é o Diagrama de Dispersão, como criar um a partir de um passo a passo simples utilizando o Excel, como analisar os resultados obtidos e quais as vantagens e desvantagens dessa ferramenta.
Boa leitura!
O que é Diagrama de Dispersão
O Diagrama de Dispersão é uma das 7 ferramentas da qualidade, um conjunto de metodologias criadas por Kaoru Ishikawa para identificar, definir, mensurar e propor soluções para problemas organizacionais.
O diagrama também é conhecido como Gráfico de Dispersão ou de Correlação e faz uma representação visual da relação entre duas variáveis (o eixo x e o eixo y). Através disso é possível validar hipóteses relacionadas a causa e efeito.
Para facilitar a compreensão segue um exemplo: uma loja de roupas online acredita que encaminhar um cartão de agradecimento com as encomendas aumenta as chances dos consumidores comprarem os produtos da loja novamente. Para validar essa hipótese pode-se utilizar o Diagrama de Dispersão.
A partir dos resultados obtidos com o uso da ferramenta é possível tomar decisões mais assertivas, seguindo o exemplo, se for identificado que não há correlação entre os cartões de agradecimento e as compras, é possível destinar os recursos para o que de fato é mais atrativo aos consumidores.
Como construir e analisar o Diagrama de Dispersão
Para montar o Diagrama de Dispersão o primeiro passo é identificar qual hipótese, ou seja, qual relação de causa e efeito você deseja analisar. Alguns exemplos são:
O programa de fidelidade da empresa aumenta a retenção dos consumidores?
O tempo de espera na fila impacta negativamente a satisfação dos clientes?
A quantidade de produtos na loja impacta no número de compras feitas pelos clientes?
Depois de definir qual será o tópico analisado, é hora de coletar os dados, em seguida desenhar o gráfico colocando as informações relacionadas a causa (eixo x) na horizontal e o efeito (eixo y) na vertical. Por fim, verificar a disposição dos pontos no gráfico e identificar a correlação.
Exemplificando: O gerente de uma pousada deseja saber se o programa de fidelidade, que oferece um cupom de 10% na próxima hospedagem, de fato está aumentando a recorrência dos hóspedes na pousada.
Para isso ele coleta os dados dos últimos 6 meses e verifica quantas reservas foram realizadas em cada um dos meses (causa) e dessas, quantas utilizaram o cupom do programa de fidelidade (efeito).
Os dados foram estes:
Escolha os dados que você deseja analisar. Os dados que você definir serão usados no eixo X e no eixo Y. Certifique-se de que os dados estejam organizados em colunas separadas.
Com os dados selecionados, vá até a aba "Inserir" na barra de ferramentas do Excel.
Na aba "Inserir", procure e clique na opção "Gráfico de Dispersão".
- Para melhorar a compreensão do diagrama, adicione títulos aos eixos X e Y. Para fazer isso, clique nos rótulos dos eixos e insira os títulos relevantes.
Para analisar a correlação entre os dados, adicione uma linha de tendência ao gráfico clicando com o botão direito do mouse no gráfico e escolha "Adicionar Linha de Tendência". A Linha de Tendência é uma representação linear que mostra o comportamento dos dados.
O resultado ficará desta forma:
Como analisar do Diagrama de Dispersão
Agora com o Diagrama de Dispersão concluído é o momento de interpretar as informações obtidas através da correlação e também da dispersão dos pontos.
Tipos de correlação
Em relação às interações há 3 tipos de correlação: positiva, negativa e nula.
Correlação Positiva
Quando podemos observar um aumento que segue a linha tendência, isso significa que quando uma variável cresce, a outra também cresce.
Isso fica evidente no exemplo anterior, em que o aumento no número de reservas está diretamente relacionado ao aumento no número de reservas com o cupom do programa de fidelidade.
Correlação Negativa
Neste caso há uma linha de tendência decrescente, conforme uma variável aumenta a outra diminui. Isso aconteceria, por exemplo, se o número de reservas geral aumentasse enquanto o número de reservas efetuadas com o cupom de fidelidade diminuísse.
Correlação Nula
Como o nome já indica, é quando há uma grande dispersão dos dados, não sendo possível traçar uma linha de tendência para identificar se há uma correlação positiva ou negativa.
Outra maneira de analisar o Diagrama de Dispersão é a distribuição dos pontos dentro do gráfico, podendo ser: perfeita, forte ou fraca.
Dispersão Perfeita: quando há uma dispersão sequencial nos pontos do gráfico fazendo com que eles formem uma linha quase perfeita.
Dispersão Forte: é identificado quando os pontos estão bastante próximos, o que mostra uma grande correlação entre os dados.
Dispersão Fraca: quando as informações ficam bastantes espalhadas pelo diagrama, indicando que a correlação entre os pontos é pequena.
Vale destacar que além das dispersões já citadas, é possível encontrar os outliers, pontos isolados que estão distantes de onde a maioria dos pontos estão concentrados. Normalmente eles representam uma situação atípica ou erros na medição de dados.
Vantagens e desvantagens de utilizar a ferramenta
Um dos principais benefícios de fazer uso do Diagrama de Dispersão é a facilidade com que ele pode ser aplicado, ainda mais se você utilizar ferramentas como o Excel que criam os gráficos a partir dos dados coletados. Também é muito simples de ser interpretado já que é possível identificar se há uma correção entre as informações e se ela é positiva ou negativa apenas de olhar o gráfico.
No entanto, há um grande limitante que é o fato de analisar apenas duas variáveis, o que restringe bastante as opções relacionadas, outra desvantagem é que para ter uma medição mais precisa é necessário uma grande quantidade de dados.
Além disso, não é porque o Diagrama de Dispersão indicou uma conexão entre os dados que eles têm uma relação de causa e efeito, podendo ser influenciada por um terceiro fator, sendo necessárias outras ferramentas para confirmar a hipótese.
Bom trabalho e grande abraço.
Rafael José Pôncio, PROF. ADM.
Conheça também:
Nenhum comentário:
Postar um comentário