Diagramas de correlación: Cómo mostrar la relación de una variable con respecto a otra


Al igual que los histograma, los diagramas de correlación son una representación gráfica que muestra la relación de una variable con respecto a otra, aunque esta no tiene porque ser una relación causa-efecto.

Se relaciona el desempeño de una característica de interés con factores de causa potenciales, el objetivo es ayudar a entender las causas potenciales de variación como respuesta y explicar cómo cada factor contribuye a esa variación. Esto se consigue mediante relación estadística de la variación en la variable dependiente con una variación de la variable causa o independiente y obtener el mejor ajuste al minimizar la desviación entre lo predictivo y la respuesta real.

Este diagrama de dispersión de usa para estudiar la posible relación entre dos variables, y probar las posibles relaciones entre causa y efecto. No permite probar que una variable es causa de la otra, pero si consigue aclarar si se establecen relaciones y la intensidad que se establece entre ambas.

Los beneficios que aporta la representación de un diagrama de correlación es que puede proveer la relación entre varios factores y la respuesta de interés, por lo que nos va a ayudar a tomar decisiones con el proceso bajo estudio y finalmente una mejora del proceso.

Tiene habilidad para describir comportamientos en respuesta a datos consistentes, comparar diferentes grupos relacionados, y analizar posibles causa-efecto entre variables. Este tipo de análisis también puede contribuir a estimar la magnitud de relación entre variables y descubrir fuentes de influencia que no habían sido bien medidos u omitidos anteriormente, por lo que esta información ayuda a mejorar el sistema de medición o el proceso.

Aunque este tipo de estudios presenta limitaciones, pues para realizar dicho estudio se requieren conocimientos especiales para especificar el análisis de regresión adecuado. Algunas veces un problema encontrado al desarrollar los modelos de regresión es la presencia de datos los cuales su validez es cuestionable. Siempre y cuando sea posible la validez de tales datos debe ser investigada ya que pueden influir en los parámetros del método, y por tanto en los resultados finales del proceso. Es importante simplificar las variables explicativas o independientes, pues omitir una variable importante puede limitar seriamente el modelo y utilidad de los resultados.

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