Patrones de Distribución de Datos y Diagramas de Dispersión: Identificación y Análisis

Patrones de Distribución de Datos

Distribución Plana

Una gran parte plana, sin ningún pico y con dos ligeras colas a los lados. Esta forma puede ser el resultado de varias distribuciones en campana con sus centros distribuidos uniformemente a lo largo del recorrido de los datos. Se deberán identificar los diferentes procesos que intervienen dentro del proceso básico. Esta distribución es un caso típico de departamentos u organizaciones que no tienen el trabajo bien definido y cada cual lo hace "a su manera".

Distribución en Peine

Valores altos y bajos se alternan de forma regular. Esta pauta de variación es típica de errores de medición, errores en la forma de agrupar los datos para la construcción del histograma o sesgos sistemáticos de redondeo. En este caso, revisar inicialmente los procesos de recogida de datos y construcción del histograma.

Distribución con un Pico Aislado

Como en el caso de la distribución de dos picos, esta forma sugiere la existencia de dos procesos distintos. El proceso con el pico pequeño será una anormalidad o deficiencia que no sucede a menudo o regularmente. Se deben analizar las condiciones en que se presenta el pico menor tratando de estratificar los datos. Estos picos unidos a distribuciones sesgadas o truncadas indican falta de eficacia en la eliminación de elementos defectuosos.

Distribución con un Pico en el Extremo

Un pico situado en un extremo de una distribución regular. Esta forma se presenta cuando la cola de una distribución regular se ha cortado y acumulado en una sola categoría en el extremo del recorrido de los datos. Suele indicar un registro poco cuidado o sesgado de los datos.

Correlación en Diagramas de Dispersión

Correlación Fuerte

Los puntos se agrupan claramente alrededor de una línea imaginaria que pasa por el centro de la masa de los mismos. Estos casos sugieren que el control de una de las variables lleva al control de la otra. Los datos parecen confirmar la teoría estudiada, pero hay que analizar la existencia de otras posibles explicaciones admisibles y relevantes para dicha relación.

Sin Correlación

Para cualquier valor de la variable "X", "Y" puede tener cualquier valor. No aparece ninguna relación especial entre ambas variables. En este caso, nuestra teoría no es correcta y se deben buscar otros tipos de relaciones.

Correlación Compleja

El valor de la variable "Y" parece estar relacionado con el de la variable "X", pero esta relación no es simple o lineal. En este caso se estudia la relación más profundamente (¿Hay alguna ley no lineal que explique esta relación?, ¿Es esta relación el resultado de componer varias relaciones?). Ej: Horas dedicadas a hacer deporte – Tener buena salud.

Diagrama de Dispersión

Un Diagrama de Dispersión es la forma más sencilla de definir si existe o no una relación causa efecto entre dos variables y qué tan firme es esta relación, como estatura peso. Una aumenta al mismo tiempo con la otra. El Diagrama de Dispersión es de gran utilidad para la solución de problemas de la calidad en un proceso o producto, ya que nos sirve para comprobar qué causas (factores) están influyendo o perturbando la dispersión de una característica de calidad o variable del proceso a controlar. Los motivos más comunes de este tipo de diagrama son analizar:

• La relación entre una causa y un efecto.
• La relación entre una causa y otra.
• La relación entre una causa y otras dos causas.
• Un efecto y otro efecto.