Diagrama de Correlação

Diagrama de Correlação

Diagrama de Correlação ou Diagrama de Dispersão é utilizado para descobrir e/ou mostrar a relação entre duas variáveis com a finalidade de verificar o comportamento de um processo e confirmar a relação entre elas.

Esse diagrama é comumente utilizado após a realização do Diagrama de Ishikawa para que se possa verificar se existe uma possível relação entre a causa e o efeito encontrado no diagrama, e se essa relação é forte, fraca ou se não existe qualquer relação.

O único pré-requisito para a construção desse diagrama é a coleta de dados sob forma de pares ordenados, em tempo determinado, das variáveis que se deseja estudar.

Construção do Diagrama

• Planejar a coleta de dados da mesma maneira que é feito na Folha de Verificação;Coletar pelo menos 30 pares de dados (X,Y) da relação que se deseja estudar;
• Designar os eixos X e Y;
• Determinar os valores de máximo e mínimo para determinar a escala dos mesmos;
• Plotar os dados no diagrama e, caso existam dados repetidos, identificá-los de preferência com círculos concêntricos; 
•  Identificar adequadamente cada eixo, suas escalas, e outros dados relevantes.

Vantagens

•  Estabelecer possíveis relações entre as variáveis a serem analisadas;
• Fácil identificação da intensidade de relacionamento;
• Comprova a relação entre dois efeitos.

Desvantagens

• Exige um grande conhecimento do processo que está sendo analisado;
• Não há garantia da relação causa-efeito, pois algumas vezes é necessário reunir mais informações para tirar conclusões, ou a relação pode estar na verdade em uma subcausa.

O Diagrama de Dispersão mostra os dados plotados em forma de nuvem, e essa nuvem pode ser facilmente identificada como relação forte, fraca ou nula apenas visualmente, porém, a utilização de uma linha de tendência confirma se a relação é mesmo forte ou não através do R² (R-quadrado) que corresponde ao grau de correspondência entre os valores estimados para a linha de tendência e os dados reais, porem, não existe uma regra que diz a partir de determinado valor de R² a correlação é forte ou não, isso pode variar de processo para processo. Entretanto, quanto mais próximo de 1 for o valor de R², mais forte a correlação entre as variáveis.

Segue alguns exemplos de gráficos de correlação com suas respectivas linhas de tendência e R²:

Ilustração 1:  Gráficos de correlação Forte (direita), Fraco (esquerda) e Nulo (abaixo)

Podemos ver que no gráfico superior esquerdo o valor de R² é aproximadamente 0,86, nesse processo pode ser considerado uma relação forte entre a quantidade de defeitos por hora, já no gráfico superior direito, R² representa uma correlação baixa com o valor de 0,66 e no gráfico inferior, o R² é muito próximo de 0, ou seja, não existe qualquer relação entre a quantidade de defeito e a hora do dia.

Colocando em prática

Esse tipo de diagrama segue o mesmo processo da folha de verificação, logo, para se ter maiores esclarecimento consulte a post Folha de Verificação nesse link, mas é importante salientar que nesse processo, o conhecimento de Excel é muito importante para facilitar a criação tanto da folha de verificação quanto do diagrama de correlação, e também para a próxima ferramenta que irei postar, o Histograma.

Referência

JATOBÁ, Paulo César. As Ferramentas da qualidade - Aprendendo a aplicar para solucionar problemas: BANAS, 2004. Disponível em <www.banasqualidade.com.br>. Acesso em 12/08/2013 as 09:40.

MARTINS, Rosemary; BASTIANI, J A de. Diagrama de Pareto: Blog da Qualidade, 2012. Disponível em <http://www.blogdaqualidade.com.br/diagrama-de-dispersao-ou-de-correlacao />. Acesso em 18/09/2013, 12:35.