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Diagrama de dispersão: teste hipóteses de causa e efeito de forma visual e baseada em dados

Por Octavio Milliet
Categoria Inovação
14 Julho 2021
Tempo de leitura: 3 min
Diagrama de dispersão: teste hipóteses de causa e efeito de forma visual e baseada em dados

Conheça esta ferramenta prática de gestão que te permitirá entender a causa raiz de certos problemas e a conectar fatos a suas consequências

O que é o Diagrama de Dispersão?

Um diagrama de dispersão (também conhecido como diagrama de correlação, gráfico de dispersão ou gráfico de correlação) é uma ferramenta para analisar as relações entre duas variáveis e com isso determinar a proximidade entre elas. Uma variável é traçada no eixo horizontal e a outra é traçada no eixo vertical. Os pontos de intersecção mostram graficamente os padrões de relacionamento.

Na maioria das vezes, um diagrama de dispersão é usado para provar ou refutar relações de causa e efeito. Embora o diagrama mostre relacionamentos, ele sozinho não prova que uma variável causa a outra. Portanto, podemos usar um diagrama de dispersão para examinar hipóteses de relações de causa e efeito e para pesquisar as causas raiz de um problema identificado.

Por exemplo, pode existir a hipótese de que a satisfação dos clientes cresce à medida que é oferecido um produto mais complexo que atende a mais necessidades. Em um lado do gráfico estaria o índice de satisfação dos clientes e do outro lado, o nível de complexidade do produto. A partir do Diagrama de Dispersão você conseguirá provar ou refutar essa correlação.

Por que usar um Diagrama de Dispersão?

  • Comparar dados numéricos.
  • Buscar identificar as possíveis causas raiz dos problemas – em vez de lidar com suposições, valide ou refute as suas hipóteses.
  • Testar se dois efeitos estão relacionados com a mesma causa.

Atenção: Mesmo que o diagrama apresente uma relação entre duas variáveis, não conclua que uma causou a outra. Ambas podem ser influenciadas por uma terceira variável. Por isso, ao usar essa ferramenta é necessário o levantamento constante de hipóteses.

Por exemplo: a hipótese de que quanto maior o consumo de sorvetes na praia, mais pessoas morrem afogadas. Parece um pouco sem nexo. Então, vamos pensar, quando as pessoas tomam mais sorvetes? Geralmente em dias quentes. E quanto mais calor, mais as pessoas costumam ir nadar no mar. Chegamos, assim, a uma explicação lógica para a correlação entre o número de mortes e o consumo de sorvete nas praias, isto é, o fator morte e o fator venda de sorvete estão relacionados à temperatura.

Padrões de correlação no diagrama de dispersão

Podemos verificar o grau de relação entre as variáveis a partir da distribuição dos pontos no gráfico. Quanto mais os pontos traçados estiverem espalhados no gráfico, menor é o grau de correlação entre as variáveis. Quanto mais os pontos traçados estiverem próximos, formando uma linha, maior será o grau de correlação.

Correlação positiva

A concentração dos pontos em tendência crescente indica que, conforme uma variável aumenta, o mesmo acontece com a outra variável.

Exemplo: quanto maior o número de leads em um determinado produto, maior o número de compras efetuadas.

20230424-recursos-graficos-diagrama-dispersao_01_RA.jpg

Correlação negativa

Quando os pontos se concentram em uma linha decrescente, significa que, conforme uma variável aumenta, a outra diminui, ou seja, quanto maior for a ocorrência de um dos dados, menor será a ocorrência do outro.

Exemplo: quanto maior o valor do produto, menor o número de vendas.

20230424-recursos-graficos-diagrama-dispersao_02_RA.jpg

Correlação nula

Se existe uma dispersão entre os pontos, se eles não seguem uma tendência positiva nem negativa, significa que não há correlação aparente entre as duas variáveis.

Exemplo: quanto maior o desconto em um produto, maior o número de vendas.

20230424-recursos-graficos-diagrama-dispersao_03_RA.jpg

Diagrama de dispersão: relação forte ou fraca entre os pontos

A distância entre os pontos mostra a intensidade da relação: forte ou fraca.

Relação forte: quanto maior a concentração dos pontos, maior será a correlação entre os dados.

Relação fraca: quanto maior a dispersão entre os pontos, mais fraca será a correlação entre os dados.

20230424-recursos-graficos-diagrama-dispersao_04_RA.jpg

Como fazer um Diagrama de Dispersão?

  • Escolha a causa e o efeito que deseja analisar para descobrir se há relação entre eles.
  • Colete os dados dessas duas variáveis.
  • Preencha os dois eixos do gráfico.
  • Coloque os dados no gráfico e marque com um ponto cada uma das ocorrências dos dados.
  • Verifique o desenho final do gráfico para entender se há uma correlação positiva, negativa ou nula.

Pronto para utilizar o Diagrama de Dispersão? Utilize o excel ou outra ferramenta da sua escolha para fazer o seu Diagrama de Dispersão.

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Octavio Milliet

CEO da xTree

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