Diagrama de Dispersión: Análisis de Correlación entre Variables, Exercises of Advanced Accounting

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DIAGRAMA DE

DISPERSION

ObjetivosObjetivos



El estudiante será capaz de

conceptualizar y construir diagramas de

dispersión, con propósito de evaluar

visualmente, el patrón de correlación que

caracteriza a las variables representadas,

así como, la posible incidencia que sobre

dicho patrón puedan ejercer

determinados valores de la muestra.

Características principalesCaracterísticas principales

Impacto visual Impacto visual

Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad

de la existencia de correlación entre dos variables de la existencia de correlación entre dos variables

de un vistazo. de un vistazo.

Comunicación Comunicación

Simplifica Simplifica elel análisisanálisis dede situacionessituaciones numéricasnuméricas

complejas complejas

Guía en la investigación Guía en la investigación

El análisis de datos mediante esta herramienta El análisis de datos mediante esta herramienta

proporciona proporciona mayormayor informacióninformación queque elel simplesimple

análisis análisis matemáticomatemático dede correlación,correlación, sugiriendosugiriendo

posibilidades y alternativas de estudio, basadas posibilidades y alternativas de estudio, basadas

en la necesidad de conjugar datos y procesos en en la necesidad de conjugar datos y procesos en

su utilización. su utilización.

ESTRATIFICACIÓNESTRATIFICACIÓN

Definición:

Separar un conjunto de datos en diferentes

grupos o categorías, de forma que los datos

pertenecientes a cada grupo comparten

características comunes que definen la categoría.

Datos correctamente emparejados: Se estudiará la

relación entre ambos.

Datos exactos: Las inexactitudes afectan a su situación

en el diagrama desvirtuando su apariencia visual.

Datos representativos: Asegúrese de que cubren todas

las condiciones operativas del proceso.

Información completa: Anotar las condiciones en que

han sido obtenidos los datos.

Paso 3: Determinar los valores máximo y mínimo para

cada una de las variables.

Ejemplo: Tabla de los datos recogidos

d) Los valores crecientes han de ir de abajo a arriba y ded) Los valores crecientes han de ir de abajo a arriba y de izquierda izquierda aa derechaderecha enen loslos ejesejes verticalvertical yy horizontalhorizontal respectivamente. respectivamente. e) Rotular cada eje con la descripción de la variable correspondiente y con su unidad de medida. Ejemplo Número de errores Hora del día

Paso 6: Marcar sobre el diagrama los pares de datos

a) Para cada par de datos localizar la intersección de las

lecturas de los ejes correspondientes y señalarlo con

un punto o símbolo.

Si algún punto coincide con otro ya existente, se traza

un círculo concéntrico a este último.

Ejemplo:

numero de errores

Hora del dia

c) En el caso en que se construye un Diagrama de Dispersión estratificado separando los pares de datos, por ejemplo, según el turno de trabajo, lote de materia prima, etc.), deben escogerse símbolos que pongan de manifiesto los diferentes grupos de puntos de forma clara. Estratificación: Número de errores de tecleo según la hora del día y empleado Número de errores

. José o Javier x Juan

Hora del día

Paso 7: Rotular el gráfico

Se rotula el título del gráfico y toda aquella

información necesaria para su correcta comprensión.

En general, es conveniente incluir una descripción

adicional del objeto de las medidas y de las condiciones

en que se han realizado, ya que esta información

puede ayudar en la interpretación del diagrama.

Ejemplo: Número de errores de tecleo según la hora

del día

Número de errores

Hora del día

Ejemplo: Estudiar la relación existente entre reducción de

costes y satisfacción del cliente para utilizar el

parámetro de más fácil medición en la evaluación de

las actividades de planificación.

• Relaciones entre dos posibles causas.

Sirve para actuar sobre efectos de forma más simple o

adecuada y para analizar procesos complejos.

Ejemplo: Analizar la relación entre el porcentaje idóneo

de contenido en potasio de un fertilizante y la cantidad

media de lluvia recogida en la zona de cultivo, puesto

que ambos elementos influyen en la calidad del vino y

el régimen de lluvias no puede ser modificado.

Proceso de interpretaciónProceso de interpretación

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. Correlación Fuerte, Positiva: El valor de la variable "Y" (eje vertical) aumenta claramente con el valor de la variable "X" (eje horizontal). Correlación Fuerte, Negativa: El valor de "Y" disminuye claramente cuando "X“ aumenta. Correlación fuerte

Correlación Débil Los puntos no están suficientemente agrupados, como para asegurar que existe la relación. El control de una de las variables no necesariamente nos llevará al control de la otra. Si lo que se busca es determinar las causas de un problema, se deben buscar otras variables con una relación mayor o más relevante sobre el efecto. Correlación Débil, Positiva: El valor de la variable "Y" (eje vertical) tiende a aumentar cuando aumenta el valor de la variable "X" (eje horizontal) Correlación Débil, Negativa: El valor de "Y" tiende a disminuir cuando aumenta el valor de "X". Correlación débil