Diagrama de Dispersión: Análisis de Correlación de Variables

Curso de Análisis de Datos para la Gestión de Proyectos

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Diagrama de Dispersión: Análisis de Correlación de Variables

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Clase 16 de 18

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¿Qué es un diagrama de dispersión y cómo se utiliza?

Un diagrama de dispersión es una herramienta poderosa en el análisis de datos que permite representar la relación entre dos variables. Conocido por su uso gráfico, este diagrama revela cómo se comportan dos variables en conjunto, dándote la posibilidad de identificar tendencias y correlaciones. Imagina que tienes dos variables, X e Y. Lo que un diagrama de dispersión busca es visualizar cómo una variable responde al cambio de la otra.

¿Cómo se interpreta la línea de tendencia?

En el diagrama de dispersión, la línea de tendencia juega un papel crucial. Existen diferentes tipos de pendientes que esta línea puede adoptar:

Pendiente positiva: Indica que ambas variables crecen juntas, es decir, cuando la variable X aumenta, la variable Y también lo hace.
Pendiente negativa: Aquí, cuando la variable X crece, la variable Y decrece, mostrando una relación inversa.
Sin pendiente: Si la línea de tendencia no muestra inclinación, las variables no tienen una relación clara o significativa.

¿Qué nos dice el coeficiente de correlación?

El coeficiente de correlación es una métrica esencial que detalla el grado de relación entre las variables:

Valor de +1 o -1: Indica alineación perfecta y relación proporcional. Un valor de +1 significa que ambas variables crecen o decrecen juntas, mientras que -1 revela que una crece y la otra decrece en la misma proporción.
Valor de 0: Se traduce en la ausencia de correlación, donde las variaciones de una variable no afectan a la otra.
Valores entre 0 y 1: Sugieren una tendencia a relacionarse, pero no de manera perfecta.

Aplicación práctica en proyectos: caso de estudio

Imagina que estás gestionando un proyecto de software y quieres entender si aumentar el número de programadores impacta en la cantidad de líneas de código producidas y las fallas en el sistema. Se puede realizar este estudio mediante un diagrama de dispersión.

Pasos para la creación de un diagrama de dispersión en Excel

Aquí te guiamos sobre cómo utilizar Excel para generar este tipo de gráfico:

Recopilar datos: Registra las líneas de código producidas y las fallas durante un periodo de tiempo determinado, por ejemplo, seis días.
Crear la tabla de datos: Organiza tus datos en dos columnas para facilitar la inserción.
Insertar el diagrama de dispersión: Selecciona tus datos y utiliza la opción de insertar este tipo de gráfico en Excel.
Agregar línea de tendencia: Haz clic derecho sobre el gráfico para agregar esta línea y selecciona la opción de tendencia lineal.
Mostrar ecuación y R cuadrado: Asegúrate de que la ecuación de la línea y el coeficiente R cuadrado se presenten en el gráfico. Esto te otorgará la fórmula de relación y el grado de correlación.

Interpretación de resultados en el proyecto

Supongamos que obtuviste un coeficiente de determinación R cuadrado de 0.8. Esto indica que existe una fuerte correlación entre las variables de líneas de código y fallas. Casi llegando al valor máximo de 1, el resultado sugiere que al incrementar las líneas de código, las fallas también tienden a aumentar, aunque no de manera perfecta.

Desafíos y ejercicios para ti

Te dejamos un reto de análisis: ¿Qué sucedería si el coeficiente de correlación fuera 1.2? Piensa en cómo se interpretaría ese resultado y comparte tus pensamientos y análisis. Recuerda, en el mundo del análisis de datos, la práctica y la curiosidad son tus mejores aliados. ¡Continúa explorando y mejorando tus habilidades de análisis!

Emerson Cedeño

Hace 5 años

Creo "algo" se me está escapando ...

En cualquiera de los 2 casos (con la tabla presentada en la clase anterior, o la tabla presentada en esta clase), queda un recurso por debajo del límite inferior ... o estoy haciendo algo mal?

Carlos Fernando Aguilar González

Hace 5 años

Hola Emerson!

Estuve comparando cuidadosamente y me fijé que hay cambios en el redondeo. Puedes ver ese cambio en la siguiente imagen:

El redondeo que aplicaste es diferente al de la imagen que colocaste en la sección de preguntas.

Por otra parte, tengo una consulta: ¿podrías decirme cómo generaste el gráfico de control? Estuve buscando en los gráficos recomendados que proporciona Excel pero no he logrado localizarlo.

Muchas gracias de antemano y saludos

Emerson Cedeño

Hace 5 años

Qué tal Charlie! ... sí, y es que de hecho me parece hay una ++inconsistencia++ en el método de redondeo, entiendo hay 3 métodos de redondeo:

el general (y de este pueden haber ligeros variantes), donde cuando el decimal es > 0.5 redondea hacia arriba, ejm: 1.56 equivaldría a 2, y 1.4 equivaldría a 1;
el redondeo hacia arriba, cuando el decimal es > 0, ejm: 1.3 equivaldría a 2;
el redondeo hacia abajo, ejm: 1.3 equivaldría a 1.

Me parece en los ejercicios se ha estado usando el redondeo hacia arriba, de aquí que:

8.33 equivale a 9
1.03 equivale a 2
9.37 equivale a 10
7.30 equivale a 8

No obstante, en el ejercicio en cuestión:

8.33 equivale a 8
1.03 equivale a 2
7.30 equivale a 6

... ?

En relación a la gráfica, es porque estoy trabajando con Google Spreadsheet en lugar de con MS Excel. 🤓

Comentarios (28)28 comentarios

Luis Ruiz Ramos

Hace 6 años

Ana Magaly Reyes Hill

Profesor

Gerson Andrés Sandia Duran

Dimas Román

Alicia Pueyo Azuara

Gonzalo Aubone

Ricardo Baez Mulia

María Jimena Rodríguez Contreras

Brenda Patricia Morales Martinez

Hace 2 años

Victor Francisco Ramos

Hace 10 meses

Monica Vásquez

Hace 4 años

Miguel Gomez

Andrea Alvarez Rodriguez R

José Mauricio Martínez García

Hace 2 meses

Esteban Bastías B.

Hace 8 meses

Héctor Padrón Espinosa

Freddy Pérez

Hace 3 años

Jose Santos

Juan Luis Pulido Velásquez

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