Normatividad relativa a la calidad Dispersión y correlación

Concepto Correlación Se entiende por correlación el grado de relación existente entre dos variables. Es frecuente que dos variables estén relacionadas de forma que a cada valor de una de ellas le correspondan varios valores de la otra. Es una técnica explora la relación entre una variable y una respuesta para probar la teoría de que una variable puede influir en la forma en que una respuesta cambia.

¿Para que sirve? Proporciona un método adecuado para distinguir entre causas de variación comunes o especiales mostradas por los procesos. Promueve la participación directa de los empleados en el logro de la calidad. Sirve como una herramienta de detección de problemas.

Diagrama de Dispersión Es una herramienta gráfica que permite demostrar la relación existente entre dos clases de datos y cuantificar la intensidad de dicha relación. Se utiliza para conocer si efectivamente existe una correlación entre dos magnitudes o parámetros de un problema y, en caso positivo, de qué tipo es la correlación.

Correlación Positiva A un crecimiento de X (causa) corresponde un crecimiento de Y (efecto). Controlando la evolución de los valores de X, quedan controlados los valores de Y.

Correlación positiva débil A un crecimiento de X se observa una tendencia a crecer de Y, menos pronunciada

Correlación negativa A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y.

Sin Correlación

Correlación compleja

Ejemplo Una empresa se plantea cambiar la composición de uno de sus productos utilizando un nuevo material. Antes de tomar una decisión, la empresa decide realizar un ensayo para estudiar la posible relación entre la utilización de dicho material y el número de defectos. Para ello analiza lotes con diferentes porcentajes del nuevo material y toma los siguientes datos:

Graficas de Dispersión Dibujar, en un diagrama cartesiano, los ejes vertical y horizontal de la misma longitud. Observar los valores máximo y mínimo de los grupos de datos, para escoger la escala de representación adecuada a los mismos y evitar así errores de interpretación. Representar en el diagrama mediante puntos cada par de datos, reflejando los valores de la clase de datos que se considera dependiente (causa) sobre el eje horizontal X y los valores de la clase de datos que se considera independiente (efecto) sobre el eje vertical Y.

Grafica de dispersión

Coeficiente de Correlación r El mas popular es el Coeficiente de Correlación de Pearson

Interpretación de r El valor de r es un número que satisface la desigualdad –1 ≤ r ≤ 1. Cuando la relación de dos variables es perfectamente positiva, o sea cuando al variar la primera, la segunda varía en las mismas proporciones y en la misma dirección, el coeficiente de correlación es + 1 (unidad positiva). Cuando la relación de dos variables es perfectamente negativa, o sea cuando al variar la primera, la segunda varía en las mismas proporciones pero en dirección contraria, el coeficiente de correlación es – 1 (unidad positiva). Cuando no existe relación entre las dos variables, o sea cuando al variar la primera, las variaciones de la segunda no reflejan dependencia o conexión alguna con las variaciones de la primera, el coeficiente de correlación lineal es cero.