Se você busca uma maneira de visualizar padrões e tendências a partir de grandes volumes de dados, considere começar a usar o diagrama de dispersão. O diagrama, no meio corporativo, tornou-se uma ferramenta poderosa para apresentar tendências que estão afetando os resultados das empresas e prever caminhos futuros.
Os dados, para muitas empresas, ainda são desafiadores, mas, por meio de um diagrama de dispersão, é possível interpretá-los e ter insights poderosos. Veja os tópicos que serão abordados neste artigo sobre a ferramenta que pode mudar seu negócio:
- O que é diagrama de dispersão?
- Quando utilizar o diagrama de dispersão?
- Quais são os tipos de correlações?
- Dispersão dos pontos
- Como fazer um diagrama de dispersão?
- Quais são as vantagens do diagrama de dispersão?
- Quais cuidados ter com o diagrama de dispersão?
Continue a leitura e aprenda a usar o diagrama de dispersão!
O que é diagrama de dispersão?
O diagrama de dispersão é um mapa usado para exibir a relação entre variáveis diferentes. Os valores das variáveis são representados por pontos nos eixos vertical e horizontal. O diagrama de dispersão também é conhecido como gráfico de dispersão.
Para que serve?
O diagrama de dispersão é usado sempre que for necessário visualizar a relação entre duas ou mais variáveis diferentes. No meio corporativo, setores estratégicos que lidam com gráficos, tabelas e números podem se beneficiar do diagrama para ilustrar descobertas e expor hipóteses sobre o que está afetando os resultados das empresas.
Quando utilizar o diagrama de dispersão?
Vários setores podem se beneficiar do diagrama de dispersão. Em vendas, é possível usar um diagrama para visualizar a relação entre o desempenho de produtos e a receita da empresa. Ele pode ajudar a entender se os preços dos produtos estão corretos e se há alguma variação na receita entre as diferentes linhas de produtos.
Nas atividades de Recursos Humanos, os profissionais podem descobrir variáveis que estão afetando a produtividade e a qualidade de vida no ambiente de trabalho.
Por exemplo, ao pesquisar a relação entre as variáveis “número de acidentes” e “número de horas de trabalho”, o RH pode descobrir que o número de acidentes aumenta à medida que aumenta o número de horas de trabalho. E, para ilustrar essa situação, o departamento tem a possibilidade de ilustrar as variáveis no diagrama.
Vale ressaltar que os diagramas realmente se destacam quando são usados para visualizar padrões de uma grande quantidade de dados. Ao visualizar tendências, eles permitem que você encontre insights que justifiquem uma investigação mais aprofundada dos problemas.
Quais são os tipos de correlações?
A relação entre as diferentes variáveis é chamada de “correlação”. Toda correlação pode ser de três tipos: positiva, negativa ou nula. Entenda cada uma delas a seguir.
Correlação positiva
Quando uma variável aumenta à medida que a outra variável aumenta, há uma correlação positiva. A relação entre a altura e o tamanho da roupa é um exemplo da correlação positiva. Afinal, quando a altura de uma criança aumenta com o passar do tempo, o tamanho da roupa também aumenta.
Correlação negativa
Quando o valor de uma variável cresce e o valor da outra variável cai, a correlação entre as duas é do tipo negativa. Por exemplo, a idade e o preço do carro estão correlacionados negativamente. Normalmente, quando a idade do carro aumenta, o preço dele diminui.
Correção nula
A correção nula significa que não há uma relação entre as variáveis. Por exemplo, não há uma correlação entre o tamanho da roupa de uma criança e sua nota na prova de Matemática. O diagrama, nesse caso, é utilizado para eliminar hipóteses sobre uma possível relação entre duas variáveis diferentes.
Dispersão dos pontos
A dispersão dos pontos tem a ver com a intensidade da correlação entre os pontos das variáveis. Essencialmente, há três tipos de dispersão: fraca, forte e perfeita. A seguir, entenda quando acontece cada uma.
Dispersão fraca
O diagrama que apresenta uma grande dispersão dos dados indica que há uma relação fraca entre as variáveis levadas em consideração.
Dispersão forte
Quando o diagrama apresenta uma dispersão pequena dos pontos, isso significa que há uma correlação forte entre as variáveis.
Dispersão perfeita
A dispersão perfeita acontece quando a dispersão dos pontos é quase nula, de modo que as variáveis aparecem totalmente alinhadas.
Como fazer um diagrama de dispersão?
O primeiro passo para criar um diagrama de dispersão é definir a maneira que deseja criar o gráfico. É possível, por exemplo, criar um diagrama simplesmente com papel e caneta. Outra alternativa ainda mais comum é usar uma planilha do Excel.
Também existem softwares e plataformas que permitem a criação de um diagrama em poucos cliques. Nesse caso, você só vai precisar preencher as informações sobre as variáveis e a correlação entre elas.
Escolhido o meio pelo qual você criará o diagrama de dispersão, o próximo passo é começar a identificar as variáveis e construir o desenho do diagrama. Confira algumas etapas básicas para essa tarefa:
Identificar variáveis
Identificar as variáveis independentes e dependentes é importante na criação do diagrama de dispersão. Descubra qual é a variável de controle que afeta a variável dependente.
Por exemplo, se você observar o tempo que um veículo leva para chegar a um destino em diferentes velocidades, a velocidade do veículo é a variável independente, já a distância é a variável dependente.
Pesquisar a relação entre as variáveis
Após determinar as variáveis, chega o momento de coletar dados testemunhando o processo ou usando fontes e ferramentas digitais, como análises, automação ou software de auditoria móvel. Seu objetivo aqui é perceber qual é a relação entre as variáveis.
Construir o diagrama
Depois de coletar os dados, use uma planilha do Excel ou uma plataforma de gráfico de dispersão para desenvolver seu gráfico conectando os pontos.
Determinar o tipo de correlação
Após plotar os pontos no diagrama, determine a correlação entre as duas variáveis. A correlação pode ser positiva, negativa ou nula, quando não há correlação.
Realizar uma análise do diagrama
Pode-se chegar a várias conclusões, dependendo de como o diagrama de dispersão está montado. O ideal é confirmar suas conclusões usando o diagrama em conjunto com outros métodos de estatística ou estratégias mais empíricas. A chave para resolver problemas e construir soluções duradouras é analisar as variáveis de várias perspectivas.
Quais são as vantagens do diagrama de dispersão?
Além de mapear sem esforço duas ou mais variáveis, tornando rápido e fácil determinar correlações, você pode perceber tendências e outros padrões valiosos usando o diagrama de dispersão. Resumidamente, confira as vantagens de usar essa ferramenta:
Persuasão da apresentação
O diagrama de dispersão é uma visualização simples e atraente entre duas variáveis. Ele pode ser usado para mostrar a investidores as vantagens de apostar em um projeto da empresa em andamento.
Previsão de resultados
Você pode se preparar melhor para o futuro vendo como os gráficos de dispersão podem mostrar a correlação entre fatores para o crescimento da sua empresa.
Identificação rápida de correlações
Os diagramas são uma maneira rápida de detectar correlações. Se as variáveis não afetam umas as outras, os pontos de dados devem parecer dispersos ao longo do gráfico. Quando elas estão relacionadas, os pontos aparecem muito próximos ou quase sobrepostos.
Quais cuidados ter com o diagrama de dispersão?
Existem algumas dicas para garantir que o seu diagrama de dispersão forneça as informações de forma clara e evitar qualquer distorção dos dados. Confira a seguir!
Verifique a correlação correta das variáveis
Não é porque os dados do diagrama demonstram uma tendência que você está interpretando os dados corretamente. O diagrama de dispersão é excelente para entender as relações entre as variáveis, mas, antes de criar seu gráfico, verifique se os dados estão realmente relacionados.
Cuidado com o overplotting
O diagrama de dispersão permite traçar a relação entre diferentes variáveis e identificar tendências. No entanto, por não haver um limite de variáveis, pode acontecer de você utilizar muitas no mesmo diagrama. Quando isso acontece, você se depara com um overplotting, que dificulta a visualização da relação entre as variáveis.
Os pontos se sobrepõem e começam a criar uma bolha compactada que pode ser difícil de ler. Para resolver esse problema, você pode dividir os dados em segmentos menores. Outra alternativa é usar apenas pontos de dados suficientes para reduzir a sobreposição.
Evite interpretações incorretas
Correlação não pode ser confundida com causalidade. Causalidade significa que qualquer ocorrência afetará o resultado. Isso não é útil para ler o diagrama.
Tenha em mente que uma variável pode não ser a única responsável por mudanças na outra. É possível que haja uma terceira comandando a correlação que você não considerou no diagrama. É até possível que a percepção de uma correlação entre duas variáveis seja apenas uma coincidência.
Conclusão
O diagrama de dispersão é considerado a forma mais simples de estudar a correlação entre duas ou mais variáveis. Depois de determinar como elas estão relacionadas, você pode fazer projeções. No meio corporativo, o diagrama pode ser aplicado na atividade de vários setores e gerar muito valor para as empresas.
No entanto, como toda ferramenta estatística, o diagrama de dispersão possui suas limitações que merecem ser consideradas por todos que o utilizarem: antes de montar o diagrama, verifique a correlação entre as variáveis, tenha cuidado com o excesso de pontos de variáveis e evite interpretações incorretas dos resultados.
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