2.- Elegir ejes. Determinar cual será mi variable representante de la causa (representada
por el eje X) y el probable efecto (representado por el eje Y). Cuando se esta estudiando
la relación entre dos variables en el eje X se representa aquella que se puede controlar
más y medir más fácilmente o la variable de entrada de un proceso o bien la que tenga
mayor influencia sobre el mismo.
3.-Construir escalas. Para encontrar la longitud de los ejes y su escala se debe escoger
para ambos ejes el valor máximo y el mínimo de ambas variables, escoger las unidades
de los ejes de forma que sus extremos coincidan con el máximo y el mínimo de sus
variables representativas.
4.- Graficar los datos. Se representa con un punto cada una de las parejas de valores de
las variables.
5.-Documentar el diagrama. Se registra toda la información en el diagrama que sea de
utilidad para identificarlo (como son títulos, periodos o unidades).
Figura 2.8
Diagrama General de Dispersión
Fuente:
6.-Modelo de Regresión
El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre
una variable
dependiente
(
Y
) y una o más variables
independientes
(
X
X
X
1
2
3
,
,
, ... ).
Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las
variables. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la
práctica es la relación
lineal
.
Cuando solo existe una variable independiente, esto se
reduce a una línea recta:
X
b
b
Y
1
0
ˆ
+
=
donde los coeficientes
b
0
y
b
1
son parámetros que definen la posición e inclinación de la
recta.
(Nótese que hemos usado el símbolo especial
Y
ˆ
para representar el valor de
Y
calculado por la recta.
Como veremos, el valor real de
Y
rara vez coincide exactamente
con el valor calculado, por lo que es importante hacer esta distinción.)
El parámetro
b
0
, conocido como la “ordenada en el origen,” nos indica cuánto es
Y
cuando
X
= 0.
El parámetro
b
1
, conocido como la “pendiente,” nos indica cuánto
aumenta
Y
por cada aumento de una unidad en
X
.
Nuestro problema consiste en obtener
estimaciones de estos coeficientes a partir de una muestra de observaciones sobre las
variables
Y
y
X
. En el análisis de regresión, estas estimaciones se obtienen por medio
del método de
mínimos cuadrados
.
La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos o
Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método
estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de
los problemas.
En la práctica estas herramientas requieren ser complementadas con otras técnicas
cualitativas y no cuantitativas como son:
•
La lluvia de ideas (Brainstorming)
•
La Encuesta
•
La Entrevista
•
Diagrama de Flujo
•
QFD (Despliegue de la Función de Calidad)
•
Matriz de Selección de Problemas, etc...
