O que é diagrama de dispersão e como usá-lo para entender a performance de sua empresa

A busca por melhoria dos processos é bastante comum para a maioria dos gestores. Nesse cenário de uma melhor gestão da qualidade aparece o diagrama de dispersão, uma ferramenta estratégica para apontar tendências e padrões que ajudam a compreender padrões e identificar uma relação de causa e efeito.

Mas, afinal, o que é diagrama de dispersão? Todos podem utilizar? Como fazer?

Neste artigo, separamos e traduzimos todos os detalhes sobre o assunto. Veja o que é diagrama de dispersão e como ele pode te ajudar a melhorar processos!

Continue a leitura e confira!

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O que é diagrama de dispersão?

O diagrama de dispersão é uma ferramenta representada em um gráfico, representada por um eixo horizontal e outro vertical. Dessa forma, é fácil identificar visualmente a correlação entre dois pontos e identificar diferentes tipos de correlação de causa e efeito entre eles.

Assim, por meio da representação gráfica é possível analisar a relação entre duas variáveis quantitativas — uma de causa e uma de efeito. Dessa forma, quando você tem uma hipótese do que causou algo, mas ainda deseja comprová-la, é possível utilizar o diagrama de dispersão para realizar uma análise mais aprofundada.

Além disso, esse tipo de diagrama traz números simultâneos das duas variáveis, deixando visível se o que acontece em uma variável causou interferência na outra. Ao estudar a correlação, você tem uma variável dependente de efeito (eixo Y), que se relaciona a variáveis independentes das causas (eixo X).

O modelo hipotético seria, portanto, y = f (x).

Correlação no Diagrama de Dispersão

• Correlação Positiva: quando os pontos se unem em uma linha crescente. Isso quer dizer que, assim que uma variável aumenta, a outra também cresce;
• Correlação Negativa: quando os pontos se unem em uma linha decrescente. O que significa que, à medida que uma variável aumenta, a outra diminui;
• Correlação Nula: quando os pontos estão bem dispersos e, portanto, indica que não há correlação aparente entre as duas variáveis.

Dispersão dos pontos

Como o próprio nome da ferramenta já diz, a dispersão dos pontos também deve ser analisada para isso, você pode encontrar três padrões de dispersão. A lógica é que quanto maior a proximidade dos pontos e a existência de uma linha reta, maior é a relação entre a causa e o efeito.

• Dispersão fraca: neste modelo, embora os pontos apontem uma correlação, seja para cima ou para baixo, os pontos estão muito afastados um do outro o que dificulta a existência de uma reta.
• Dispersão forte: aproxima-se da existência de uma reta, porém, ainda é possível afirmar que há uma dispersão entre os pontos.
• Dispersão perfeita: nesse modelo, há uma reta perfeita entre os pontos, criando um padrão de fácil identificação.

Quando utilizar o diagrama de dispersão?

Você pode utilizar um diagrama de dispersão para identificar a relação de problemas, por exemplo. Ou, então, para avaliar ações positivas, que deram certo na empresa.

Imagine que você gerencia um e-commerce e sua loja virtual está fazendo muito mais vendas no último mês, justo quando o nível de satisfação dos clientes aumentou. Ao mesmo tempo, você acha que o preço do produto, que foi reduzido em uma promoção este mês, pode ter influenciado neste resultado. E aí, o que fazer?

Ao invés de ficar no achismo, é possível usar um diagrama de dispersão para ter certezas.

Como fazer um diagrama de dispersão?

Primeiramente, para usar um diagrama de dispersão, você precisa identificar a causa e o efeito que deseja analisar, para, a partir deles, mapear se eles estão relacionados.

Em uma gestão empresarial, é comum levantar hipóteses sobre aumento ou perda de vendas com o movimento, produtividade e entre outras situações do time de marketing e vendas, por exemplo.

Definiu a causa e o efeito?

Agora colete os dados anteriores dessas duas variáveis, para desenhá-los posteriormente no gráfico. Seja em um papel ou mesmo no computador, o importante é ter esses números concretos para que a correlação tenha isso documentado.

Já para compor os dois eixos desse gráfico, você precisará colocar a variável dependente (efeito/Y), o fato, no eixo vertical. Já a variável independente, que seria a causa (X), ficará no eixo horizontal.

Agora basta inserir os números no gráfico. Você irá desenhar um ponto para cada uma das ocorrências dos dados em seus respectivos eixos.

Para analisar se a correlação é positiva, negativa ou nula, verifique como ficou a disposição dos pontos.

Exemplo da aplicação do diagrama de dispersão

Um exemplo do diagrama de dispersão seria quando você acredita que as vendas da empresa aumentaram após investir em determinada ação de marketing.

Você tem os números do X, que seriam do investimento, e os números do Y, que seriam os resultados de vendas (ambos em reais). Para colocar no diagrama de dispersão, você verifica onde o número do X se encontra com o do Y e marca um ponto, fazendo isso para todos os números seguintes.

No final, conseguirá analisar se a relação está crescendo, sendo positiva (seguindo uma linha linear crescente ou não), e se essa correlação é forte (com pontos próximos) ou fraca (com pontos mais dispersos).

Para facilitar, você pode utilizar o Excel. Preencha os dados em duas colunas de X e Y, selecione a tabela inteira, clique em “inserir” e clique na opção de gráfico de dispersão, que será gerado automaticamente pela plataforma.

O diagrama de dispersão é uma das metodologias utilizadas na gestão de uma empresa. Ao criar um modelo inicial, fica mais fácil utilizá-lo para se certificar de novas hipóteses que envolvem o negócio.

E sabendo exatamente onde está o problema ou onde esteve a solução, o foco sempre será em novas estratégias para a empresa. Quer testar na sua? Siga nossos passos e não se esqueça de nos contar suas percepções sobre os resultados analisados!

Outro diagrama muito usado para solucionar problemas nas empresas é o Diagrama de Ishikawa. Com ele, chega-se à causa raiz dos problemas e desenvolve-se as soluções para eles. Quer conhecer essa metodologia tão efetiva?

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