Diagrama de Dispersión

1. DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN
ALISON ALVAREZ
LIZBETH AVENDAÑO
XIMENA CAJAMARCA
INTEGRANTES CATEDRA
CONTROL DE CALIDAD

2. Un diagrama de dispersión es un tipo de representación
gráfica en la cual se puede conocer la correlación que
existe entre dos variables haciendo uso del plano
cartesiano, para ello se asignan los valores o datos de
las variables a los ejes (X, Y) y cada intersección entre
ambas variables se representa un punto en la gráfica del
plano
QUE ES UN DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN

3. Representa la relación entre dos
variables de forma gráfica, lo que
hace más fácil visualizar e
interpretar los datos.
Calculando la correlación de dos
variables, permite cuantificar el
grado de relación entre ambas, asÍ
como su signo.
VENTAJAS DEL DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN
1. 2.

4. Los diagramas de dispersión no
permiten analizar la relación
entre más de dos variables.
Este tipo de diagramas no son
útiles para representar variables
cualitativas
DESVENTAJAS DEL DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN
1. 2.

5. Obtener información para
determinar si dos variables
están relacionadas
Comprobar cómo
afecta a una variable
los cambios producidos
en otra.
UTILIDADES DEL DIAGRAMA
DE DISPERSIÓN
1. 2. 3.
Probar las posibles
relaciones causa /
efecto.

6. DESARROLLO DEL DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN
1.
3.
2.
4.
Identificar la situación y las variables
Graficar las variables por par
mediante circulos
Analizar los datos
Ubicar los datos en el plano
El primer paso es que detectes el problema
que deseas analizar. Lo siguiente es
determinar las variables dependientes e
independientes que definan la situación.
Cuando dos pares de datos cumplen con
el mismo valor, ambos deben ser
dibujados uno al costado del otro o
trazar el segundo punto a corta distancia.
Se expresan los datos en el eje de
coordenadas para analizar la relación
entre las variables. Los datos deben
ubicarse dentro del mismo periodo de
tiempo.
En este punto debes analizar el
diagrama para definir la correlación
entre las variables,

7. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Permite determinar con más precisión el grado de relación, ya
que expresa la intensidad de la correlación entre dos variables.
Este coeficiente puede calcularse mediante la fórmula
correspondiente o a través de aplicaciones informáticas que permiten
realizar esta tarea mediante la introducción de las series de valores.
El coeficiente de correlación, que se expresa mediante la letra “r”, es
el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones
típicas de ambas variables

8. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
El valor de este coeficiente puede estar comprendido entre −1 y 1. Cuando
toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa. Si el valor es
cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva. Si el coeficiente de
correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la correlación es débil
Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas variables. A su
vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1 señalaría que entre ambas
variables hay dependencia funcional, positiva o negativa según el signo del
coeficiente.

9. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

10. EJEMPLO

11. Una empresa de fabricación de jabón plantea cambiar la composición de uno de sus productos utilizando
una nueva materia prima. Antes de tomar una decisión, la empresa decide realizar un ensayo para estudiar
la posible relación entre la utilización de dicha materia prima y el numero de no conformidades. Para ello
analiza lotes con diferentes porcentajes de la nueva materia prima y toma los siguientes datos:

12. RESULTADOS
Tendremos una correlación negativa (a medida que
aumentamos el % de la nueva materia prima, disminuye el
número de productos no conformes).
Con estos resultados la empresa podría plantearse la
introducción de la nueva materia prima, aunque debería
combinarlo con otras herramientas para una mejor toma de
decisiones.

13. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Fiallos, G. (2021). La Correlación de Pearson y el proceso de
regresión por el Método de Mínimos Cuadrados. Ciencia Latina
Revista Científica Multidisciplinar, 5(3), 2491-2509.
Gea, M. M., Batanero, C., Arteaga, P., Cañadas, G. R., & Contreras, J.
M. (2019). Análisis del lenguaje sobre la correlación y regresión en
libros de texto de bachillerato. Suma, 76, 37-45.
Batanero, C., González-Ruiz, I., & López-Martín, M. D. M. (2020). La
dispersión como elemento estructurador del currículo de estadística y
probabilidad. Revista Épsilon, 32(90), 7-22.
Cevallos, M. G. O., & Baena, M. D. G. (2021). Gestión de calidad y
crecimiento empresarial: Diagramas de Dispersión. Revista
Venezolana de Gerencia: RVG, 26(93), 318-333.

14. GRACIAS