Diagrama de Pareto De Wikipedia, la enciclopedia libre Saltar a navegación navegación,, búsqueda Para otros usos de este término, véase Pareto (desambiguación). (desambiguación).
Ejemplo simple de un diagrama de Pareto usando datos hipotéticos. Se muestran las frecuencias relativas en un diagrama de barras y en un línea roja las frecuencias acumuladas de las causas por las que los empleados llegan tarde a trabajar a una empresa. El diagrama de Pareto , también llamado curva 80-20 o Distribución Distribución A-B-C, es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden descendente, de izquierda a derecha y separados por barras. Permite, pues, asignar un orden de prioridades. El diagrama permite mostrar gráficamente el principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales), es decir, que hay muchos problemas sin importancia frente a unos pocos graves. Mediante la gráfica colocamos los "pocos vitales" a la izquierda y los "muchos triviales" a la derecha. El diagrama facilita el estudio comparativo de numerosos procesos dentro de las industrias o empresas comerciales, así como fenómenos sociales o naturales, como se puede ver en el ejemplo de la gráfica al principio del artículo. Hay que tener en cuenta que tanto la distribución de los efectos como sus posibles causas no es un proceso lineal sino que el 20% de las causas totales hace que sean originados el 80% de los efectos.
Diagrama de Dispersión Un diagrama de dispersión es una representación gráfica de la relación entre dos variables, muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos. Tres conceptos especialmente destacables son que el descubrimiento de las verdaderas relaciones de causa-efecto es la clave de la resolución eficaz de un problema, que las relaciones de causa-efecto casi siempre muestran variaciones, y que es más fácil ver la relación en un diagrama de dispersión que en una simple tabla de números.
Cómo interpretar un Diagrama de Dispersión: El análisis de un diagrama de dispersión consta de un proceso de cuatro pasos, se elabora una teoría razonable, se obtienen los pares de valores y se dibuja el diagrama, se identifica la pauta de correlación y se estudian las posibles explicaciones. Las pautas de correlación más comun es son correlación fuerte positiva (Y aumenta claramente con X), correlación fuerte negativa (Y disminuye claramente con X), correlación débil positiva (Y aumenta algo con X), correlación débil negativa (Y disminuye algo con X), correlación compleja (Y parece relacionarse con X pero no de un modo lineal) y correlación nula (no hay relación entre X e Y). Errores comunes son no saber limitar el rango de los datos y el campo de operación del proceso, perder la visión gráfica al sintetizarlo todo en resúmenes numéricos, etc.
Cómo elaborar un Diagrama de Dispersión: 1. Obtener tabla de pares de valores con valores máximos y mínimos de cada variable. 2. Situar la causa sospechada en el eje horizontal. 3. Dibujar y rotular los ejes horizontales y verticales. 4. Trazar el área emparejada usando círculos concéntricos en pares de datos idénticos. 5. Poner título al gráfico y rotular. 6. Identificar y clasificar el modelo de correlación. 7. Comprobar los posibles fallos en el análisis. En las distribuciones bidimensionales a cada individuo v a l o r e s d e d o s v a r i a b l e s , l a s r e p r e s e n t a m o s p o r e l p a r ( xi , y i ) .
le
corresponden
los
Si representamos cada par de valores como las coordenadas de un punto, el c o n j u n t o d e t o d o s e l l o s s e l l a m a n u b e d e p u n t o s o d i a g r a m a d e d i s p e r s i ó n. Sobre la nube de puntos puede trazarse una recta que se ajuste a ellos lo mejor posible, llamada recta de regresión . Ejemplo
Las notas siguientes:
de
12
alumnos
de
una
clase
en
Matemáticas
y
Física
son
Matemáticas
2
3
4
4
5
6
6
7
7
8
10
10
Física
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2
4
4
4
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las
Diagrama de dispersión 1º Correlación directa La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta creciente.
2º Correlación inversa La recta correspondiente a la nube de puntos de la distribución es una recta decreciente.
3º Correlación nula En este caso se dice que las variables son incorreladas y la nube de puntos tiene una forma redondeada.
Grado de correlación El grado de correlación indica la proximidad que hay entre los puntos de la nube de puntos. Se pueden dar tres tipos: 1. Correlación fuerte La correlación será fuerte cuanto más cerca estén los puntos de la recta.
2. Correlación débil La correlación será débil cuanto más separados estén los puntos de la recta.
3. Correlación nula