Diagrama de Dispersão – Como e quando utilizar?

O Diagrama de Dispersão é uma das 7 ferramentas da qualidade e tem como função demonstrar graficamente a relação entre duas variáveis quantitativas.

Ou seja, trata-se de um gráfico com eixos verticais e horizontais de dados numéricos, que confirmam ou não a relação de causa e efeito entre as variáveis analisadas.

Por exemplo: Suponhamos que o grau de satisfação dos clientes de uma empresa de software está diretamente ligado à flexibilidade para customizações do produto.

Para chegar a essa afirmação, a empresa utilizou o Gráfico de Dispersão, para confirmar que existe correlação de causa e efeito entre as variáveis. Neste caso, os dados utilizados poderiam ser o nível de satisfação do cliente X o número de customizações atendidas.

Nesse sentido, a ferramenta é de extrema importância para que suposições possam ser comprovadas ou descartadas. Afinal, com a sua utilização é possível comprovar com dados a causa raiz de problemas, falhas, não conformidades, etc.

Uma boa dica é utilizar outra ferramenta da qualidade, a Folha de Verificação. Dessa forma, é possível levantar os dados das variáveis que serão analisadas e a partir dessas informações, desenvolver o gráfico para analisar sua relação.

Exemplo de Gráfico de Dispersão:

Certamente, você pôde notar que quando colocamos as informações no gráfico, fica muito mais fácil identificar onde ocorrem as variações. Conforme mostra o gráfico do exemplo acima, podemos perceber que a flexibilidade para implantar customizações realmente afeta o grau de satisfação dos clientes.

Da mesma forma, é possível também fazer comparações, caso os dados ainda não tragam as respostas esperadas.

Por exemplo, podemos dizer que a satisfação do cliente depende da facilidade de uso do software. Neste caso, é necessário realizar o mesmo processo para a geração do gráfico, e aí é só comparar os resultados.

PRINCIPAIS TIPOS DE CORRELAÇÕES

• Positiva

A correlação entre as variáveis é considerada positiva quando há aumento proporcional entre as variáveis. Ou seja, os pontos do gráfico começam a se aglomerar de forma crescente.

• Negativa

Por outro lado, a correlação é considerada negativa quando observamos que há aumento de uma variável e diminuição da outra.

Por exemplo, na correlação entre a satisfação do cliente com a quantidade de customizações, notaremos que quanto maior o índice de satisfação, menor é a quantidade de customizações.

• Nula

Por fim, podemos dizer que a correlação entre as variáveis é nula quando há grande dispersão entre os pontos e não há tendência negativa e nem positiva.

Quando utilizar o Diagrama de Dispersão?

Essa é uma ótima ferramenta para analisar as variáveis de causa e efeito. Afinal, nos mostra claramente o que ocorre com uma variável conforme a outra sofre alterações.

Você deve utilizá-la em situações tais como:

• Levantamento e análise de dados;
• Listar hipóteses de causa raiz (baseado nos dados coletados);
• Identificar oportunidades de melhoria;
• Validar ações já implantadas;
• Plano de ação para tratativa de não conformidades, etc.

Como montar o meu Diagrama de Dispersão?

Antes de mais nada, defina qual é o efeito e as possíveis causas que serão analisadas. Um bom caminho é começar com uma reunião de Brainstorming, com profissionais de diferentes áreas e setores da empresa.

Depois disso, selecione a causa (ou causas) que mais faz sentido e siga os seguintes passos:

• Construa os eixos do seu gráfico, colocando a causa na variável horizontal e o efeito na vertical;
• Preencha o Diagrama com os dados coletados;
• Analise o gráfico e verifique como ficou à disposição dos pontos, para definir se se trata de uma correlação positiva, negativa ou nula;

A partir da análise do gráfico, defina o plano de ação a seguir. Ou seja, caso a causa raiz tenha sido identificada, o próximo passo é partir para o plano de ação. Se não, realize o mesmo processo com outras possíveis causas até chegar à causa raiz.

Você pode realizar este processo na ferramenta Excel. Neste caso, utilize o modelo que preparamos para te ajudar nessa jornada:

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