Trabalho de disperção e correlação

Diagrama de Dispersão ou Correlação: São utilizados para determinar a existência ou não de relações entre duas variáveis ou características de produto/serviço.
Exemplo: Em um estabelecimento comercial o gerente pode identificar – através de uma pesquisa - a relação existente entre os valores de satisfação do cliente e o tempo de espera para ser atendido.
Parte 2

Diagrama de Dispersão ou Correlação É usado para se verificar uma possível relação de causa e efeito entre duas variáveis objetos de estudo. Revela a maior, menor ou nenhuma dependência de uma variável em relação à outra (Figura 1) Uso na etapa de Análise do problema do PDCA

Figura 1 – Exemplo de gráfico de dispersão
Tipos de correlações Podemos ter os seguintes tipos de correlações:

- Correlação linear positiva: ocorre quando a variável “X” aumenta a variável “Y” também aumenta.

Figura 2 – Exemplo de correlação linear positiva

- Correlação linear negativa: ocorre quando a variável “X” aumenta a variável “Y” diminui.

Figura 3 – Exemplo de correlação linear negativa

- Correlação não linear: ocorre quando há um ponto de inflexão.

Figura 4 – Exemplo de correlação não linear
- Correlação nula: ocorre quando a variável “X” aumenta ou diminui, não há variação na variável “Y”.

Figura 5 – Exemplo de correlação nula

Cálculo do coeficiente de correlação (r)

Coeficiente de correlação: É uma medida do grau de correlação entre duas variáveis (representado pela letra r). Varia de –1 a + 1. Quanto mais próximo da unidade (acima de 0,75) mais correlacionadas são as variáveis.

As equações abaixo demonstram como calcular o valor de “r”

Interpretando o valor do coeficiente de correlação (r)

Valores dos Coeficientes Descrição
+1,00 Correlação positiva perfeita
+ 0,70 a 0,99 Correlação positiva muito forte
+ 0,50 a 0,69 Correlação positiva substancial
+ 0,30 a 0,49 Correlação positiva moderada
+ 0,10 a 0,29