Como desenhar correlações de gráficos de dispersão em seis análise sigma
Um gráfico de dispersão diz graficamente como duas características estão relacionados, ou correlacionados
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Avaliar a quantidade de correlação
o montante de correlação numa trama de dispersão é determinada pelo grau de proximidade ou firmemente os pontos traçados encaixar uma linha traçada. Se duas características não estão relacionados, o gráfico de dispersão dos dois deve aparecer como uma nuvem aleatória ou dispersão de pontos. características não relacionadas mostram nenhum padrão, tendência ou agrupamento entre os pontos.
Por outro lado, quando duas características estão relacionadas, de um padrão, tendência, forma ou agrupamento nos pontos traçados surge no gráfico de dispersão. Quando você pode, naturalmente, caber uma linha traçada a um conjunto de pontos traçados, você sabe que as características são correlacionados.
Video: Gráfico de dispersão
Se uma linha só pode livremente ajustar os pontos traçados, as características têm apenas uma ligeira relacionamento. No entanto, se os pontos traçados estão fortemente agrupados em torno de uma linha, as características são altamente correlacionados.
Claro, a razão que você deve se preocupar com o quão perto certas características de entrada e saída estão relacionados é que você está tentando encontrar a alavancagem operacional. Você está procurando os fatores ou variáveis que podem influenciar positivamente o resultado de melhoria de desempenho desejado, conforme definido pela sua declaração de objetivo do projeto, e a quantidade de correlação é um indicador-chave dessa relação.
Como estreitamente agrupado que pontos do gráfico de dispersão precisa ser antes de você ter evidências de correlação significativa? Uma boa regra de ouro é a teste de lápis de gordura. Imagine o que coloca um lápis de gordura em cima da linha desenhada ajustando os pontos. Se o corpo do lápis cobre até os pontos traçados, ele passa o teste, e você pode concluir que a correlação entre as duas características é significativo.
Video: 6 SPSS Correlação e Gráfico de Dispersão
Determinar a direcção de correlação
Direcção de correlação vem em dois tipos: positiva e negativa. Duas características são co positivamenterrelacionado se a relação indica que um aumento em uma característica traduz-se num aumento na outra.
Duas características são correlacionada negativamente se a relação indica que um aumento em uma característica traduz-se numa diminuição na outra, e vice-versa.
Levantamento força do efeito
gráficos de dispersão também mostram graficamente a força ou a magnitude do efeito uma característica tem sobre o outro. Duas características podem ser fortemente correlacionados, mas uma grande mudança em uma característica ainda pode levar a apenas uma pequena mudança na outra. Alternativamente, uma pequena mudança em uma característica pode ser ampliado como uma grande mudança no outro.
A maneira de visualizar essa força de efeito entre duas características é olhar para a inclinação da linha ajustada aos pontos do gráfico de dispersão. Você pode ver três gráficos de dispersão, um para cada um dos efeitos três características de entrada em uma característica de saída Y. A inclinação do declive das linhas embutidos determina quão forte o efeito de entrada tem na saída.
