Herramienta de la calidad: “Diagrama de dispersion”

FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA[pic 1]

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

INFORME FINAL:

Herramienta de la calidad: “Diagrama de dispersion”

AUTOR (ES):

Felipa De La Cruz, Nayeli Mirella

Botteri Correa, Selene Rosa Elena

Espinoza Paredes, Pedro Gerardo

Hernandez Cisneros, Jorge Luis Rodrigo

Rosas Nación, Luis Daniel

Salas Carpio, Angel Scott

Villanueva Vera, Angel Leonardo

ASESOR:

Ing. Palacios Choque Luis Alberto

Chimbote - Perú

2023

ÍNDICE

I.        INTRODUCCIÓN        3

II.        OBJETIVO DE USO DE LA HERRAMIENTA        3

III.        CARACTERÍSTICAS MÁS RELEVANTES        5

IV.        ASPECTOS A FAVOR EN CONTRA DEL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN        6

V.        UTILIZACIÓN EN LA INDUSTRIA ACTUAL        6

VI.        PRESENTACIÓN DE UN CASO REAL        8

VII.        CONCLUSIONES        9

VIII.        BIBLIOGRAFÍA        10

1. INTRODUCCIÓN

Cuando se habla de Calidad Total, no solamente se trata de la calidad del producto o del servicio que se ofrece al mercado. Es decir que, para lograr un servicio o producto de calidad, los procesos y sistemas utilizados también deben ser de calidad.

El diagrama de dispersión es una herramienta valiosa para explorar y comprender la relación entre dos variables, lo que permite tomar decisiones más fundamentadas en diversos campos, desde la ciencia y la investigación hasta los negocios y la toma de decisiones estratégicas. Teniendo en cuenta la necesidad de la empresa la cual tomamos para el desarrollo del caso propuesto, el diagrama de dispersión es la herramienta más viable, debido a que nos ayudará a estudiar las relaciones que existen entre dos factores, problemas o causas relacionadas con la calidad de la empresa que estaremos trabajando, que a su vez con la interpretación de los datos ayudará en la toma de decisiones y abordaje de los problemas que están presentes en la empresa.

1. OBJETIVO DE USO DE LA HERRAMIENTA

• Identificar correlaciones entre dos variables, es uno de los principales objetivos del diagrama de dispersión. Ayuda a identificar si hay una correlación positiva, negativa o si no hay relación alguna entre ambos factores.
• Detectar tendencias, agrupamientos de puntos en el gráfico que puede proporcionar información sobre la relación entre las variables y como es su comportamiento en conjunto.
• Analizar la variabilidad entre las variables, es decir identifica la dispersión de los datos alrededor de una tendencia central, lo que permite comprender cuan ampliamente se distribuyen los datos y si existen valores atípicos.

Según (Betancourt, 2018) el diagrama de dispersión, consiste en la representación gráfica de dos variables para un conjunto de datos. En otras palabras, analizamos la relación entre dos variables, conociendo qué tanto se afectan entre sí o qué tan independientes son una de la otra. En este sentido, ambas variables se representan como un punto en el plano cartesiano y de acuerdo a la relación que exista entre ellas, definimos su tipo de correlación.

Con base en el comportamiento que toman las variables de estudio, podemos encontrar 3 tipos de correlación:

1. Correlación positiva

Se presenta cuando una variable aumenta o disminuye y la otra también, respectivamente. Hay una relación proporcional.

Por ejemplo, para un vendedor de carros, si él vende más carros (variable 1), va a ganar más dinero (variable 2).

1. Correlación negativa

Se presenta cuando una variable se comporta de forma contraria o a la otra, es decir que si una variable aumenta, la otra disminuye. Hay una relación inversa proporcional.

Por ejemplo, para la construcción de un edificio, entre más trabajadores estén construyendo un edificio (variable 1), menos tiempo se necesitará para tenerlo listo (variable 2)

1. Correlación nula

Si no encuentras un comportamiento entre las variables, existe una correlación nula.

Estos son pues, los tipos de correlación más visibles. Aunque si lo miramos desde una perspectiva que evalúa qué tan fuerte o débil es la correlación, encontramos otra clasificación.

1. CARACTERÍSTICAS MÁS RELEVANTES

Las características que se mencionan a continuación ayudan a entender la naturaleza de la herramienta.

• Representación visual de datos: Muestra de manera gráfica la relación entre dos variables, representando cada observación como un punto en el gráfico. Esta representación visual facilita la interpretación de la relación entre las variables.
• Identificación de patrones: Permite identificar patrones, tendencias o agrupamientos de datos en el gráfico. Estos patrones pueden proporcionar información sobre la relación entre las variables, como correlaciones, linealidades u otras relaciones.
• Análisis de correlación: Es útil para determinar si existe una correlación entre las variables. Puede mostrar si hay una correlación positiva (ambas variables aumentan juntas), una correlación negativa (una variable aumenta mientras la otra disminuye) o la ausencia de correlación.
• Detección de valores atípicos: Facilita la identificación de valores atípicos o anomalías en los datos, aquellos puntos que se desvían significativamente del patrón general en el gráfico.
• Visualización de dispersión: Muestra la dispersión o variabilidad de los datos alrededor de una posible tendencia central. Esto permite entender la dispersión de los datos y la magnitud de la variabilidad entre las variables.
• Facilidad de interpretación: Es una herramienta intuitiva y fácil de interpretar, lo que la hace accesible para analistas y tomadores de decisiones.
• Base para análisis más profundos: A menudo, el diagrama de dispersión es el primer paso en el análisis de dos variables. A partir de este diagrama, se pueden realizar análisis más complejos o modelos estadísticos para profundizar en la relación entre las variables.

1.  ASPECTOS A FAVOR EN CONTRA DEL DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

1. ASPECTOS A FAVOR

• Sirve para estipular una tendencia de diferentes puntos.
• Se obtiene una gráfica con ecuación de tendencia.
• Permite cuantificar el error.
• Nos proporciona datos de los errores por dispersión.
• Es el método más óptimo para mostrar patrones no lineales.
• Aplicando el diagrama de dispersión determinamos el rango de flujo de datos.
• Es de fácil interpretación en cuanto a la observación y lectura.
• Dibujar la gráfica es sencillo.

1. ASPECTOS EN CONTRA

• Se necesitan muchos puntos de estudios.
• La gráfica obtenida es solo una aproximación.
• En algunas zonas de las gráficas hay errores muy grandes.
• A veces no es posible encontrar curva de tendencias.
• No es recomendable usar este tipo de gráficos si lo que queremos es explorar rápidamente la información.

1. UTILIZACIÓN EN LA INDUSTRIA ACTUAL

Los diagramas de dispersión representan una excelente manera de visualizar información relacionada con dos variables y realizar proyecciones basadas en esos datos. A diferencia de los histogramas y los diagramas de caja, los gráficos de dispersión presentan de manera detallada los valores individuales de los datos.
Además, el gráfico de dispersión, también denominado diagrama de dispersión o gráfico de correlación, implica la representación visual de dos variables en un conjunto de datos. En términos simples, este tipo de gráfico nos permite analizar la relación entre dos variables, evaluando el grado de influencia mutua o la independencia entre ellas. 

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