Diagrama de Dispersión / Correlación - Herramienta de Calidad

Summary

En este vídeo, se explica cómo utilizar un diagrama de dispersión para determinar si dos variables tienen una relación. Se ejemplifica con el número de llamadas en un call center y el importe recuperado, mostrando una correlación positiva. Posteriormente, se analiza si la fecha de las llamadas afecta el importe recuperado, observando una correlación negativa. Finalmente, se demuestra que el horario de las llamadas no tiene relación con el importe recuperado, indicando una correlación nula. El vídeo es una guía útil para entender la correlación entre variables.

Takeaways

• 📊 El objetivo del vídeo es enseñar cómo identificar si dos variables tienen una relación entre sí utilizando un diagrama de dispersión.
• 🔍 Se busca determinar si una variable depende de otra, o si ambas son independientes.
• 📈 Se utiliza un ejemplo práctico para demostrar cómo se relaciona el número de llamadas en un call center con el importe recuperado.
• 📉 Se ajusta la escala de los ejes X e Y en la gráfica de dispersión para que coincida con los valores de los datos.
• 📊 Se observa una tendencia en los puntos de la gráfica, lo que indica una relación entre las variables.
• 🔴 Se puede inferir una correlación positiva cuando el aumento en el número de llamadas se asocia con un aumento en el importe recuperado.
• 🔵 Se explora la relación entre la fecha de las llamadas y el importe recuperado, sugiriendo una correlación negativa.
• 📅 Se sugiere que cuanto más tiempo pasa desde la llamada, menor es la probabilidad de recuperar dinero.
• 🕒 Se verifica si el horario de las llamadas tiene relación con el importe recuperado, concluyendo que no hay una relación clara entre ambas variables.
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Q & A

¿Qué es un diagrama de dispersión y para qué se utiliza?

Un diagrama de dispersión, también conocido como gráfico de correlación o de rama, es una herramienta utilizada para identificar si dos variables tienen alguna relación entre sí, es decir, si una variable depende de la otra.

¿Cómo se puede observar si las variables tienen relación en un diagrama de dispersión?

Al graficar la información de cada una de las variables, se puede observar si hay una relación entre ellas. Si los puntos en el gráfico tienden a estar alineados, esto indica que hay una relación entre las variables.

¿Qué significa una 'relación fuerte' en un diagrama de dispersión?

Una 'relación fuerte' en un diagrama de dispersión se refiere a que los puntos están muy cerca de una línea de tendencia, lo que indica que hay una correlación significativa entre las variables.

¿Cuál es la diferencia entre una correlación positiva y una correlación negativa?

Una correlación positiva ocurre cuando las variables aumentan juntas, es decir, cuando el valor de una variable aumenta, el valor de la otra también aumenta. En cambio, una correlación negativa ocurre cuando una variable aumenta mientras que la otra disminuye.

¿Qué se puede concluir si en un diagrama de dispersión los puntos están muy dispersos?

Si los puntos en un diagrama de dispersión están muy dispersos, esto sugiere que las variables son independientes y no tienen una relación significativa entre sí, lo que se conoce como una correlación nula.

¿Cómo se ajustan los valores en el eje X para representar correctamente los datos en un diagrama de dispersión?

Para ajustar los valores en el eje X, se seleccionan los datos, se hace clic derecho y se selecciona la opción de dar formato a los ejes. Luego, se modifica el límite máximo de acuerdo con los valores máximos de los datos.

¿Qué significa 'multiplicar el valor del eje Y a 1000' en el contexto del diagrama de dispersión?

Multiplicar el valor del eje Y a 1000 es una forma de escalar los valores en el eje Y para que se ajusten a los valores de los datos y se representen correctamente en el gráfico, facilitando la visualización de la relación entre las variables.

¿Cómo se determina si hay una correlación positiva o negativa en el ejemplo del call center?

Se determina observando la tendencia de los puntos en el diagrama de dispersión. Si los puntos tienden a estar alineados cerca de una línea que aumenta, hay una correlación positiva. En el ejemplo del call center, se concluye que hay una correlación positiva entre el número de llamadas y el importe recuperado.

¿Qué se entiende por 'correlación nula' en el contexto del análisis de datos?

Una 'correlación nula' se refiere a una situación en la que no se observa una relación sistemática entre dos variables. En el contexto del análisis de datos, esto significa que las variables no están relacionadas de forma que pueda predecirse una a partir de la otra.

¿Cómo se puede visualizar la relación entre la fecha de las llamadas y el importe recuperado en el diagrama de dispersión?

Se inserta una gráfica de dispersión, se ajustan los valores en el eje X de acuerdo con la fecha y se observa la distribución de los puntos. En el ejemplo proporcionado, se observa una correlación negativa, lo que indica que a medida que pasan los días, disminuye la probabilidad de recuperar dinero.