Interpretar los resultados clave para Gráfica de valores individuales

Identifique los conglomerados más densos de los símbolos. Los conglomerados más densos representan los valores más comunes. Evalúe la dispersión de cada grupo para entender qué tanto varían sus datos. Mantenga el puntero sobre cualquier punto para una sugerencia que describa la observación.

Por ejemplo, en esta gráfica de valores individuales de los diámetros de las tuberías plásticas, la dispersión aumenta cada semana.

Investigue cualquier característica sorpresiva o no deseada en la gráfica de valores individuales. Por ejemplo, una gráfica de valores individuales de las mediciones de dureza de un embarque de rodamientos muestra una dispersión de valores más amplia de lo normal. Una investigación reveló que un cambio en el proceso de elaboración de los rodamientos provocó un aumento en la variabilidad.

El tamaño de la muestra puede afectar la apariencia de la gráfica.

Por ejemplo, aunque estas gráficas de valores individuales parecen ser muy diferentes, ambas se crearon utilizando muestras seleccionadas aleatoriamente a partir de la misma población.

Una gráfica de valor individual funciona mejor cuando el tamaño de la muestra es menor que 50 aproximadamente. Si la muestra es demasiado grande, los puntos de datos en la gráfica pudieran estar demasiado apilados y sería difícil evaluar la distribución. Si el tamaño de la muestra es mayor que 50, considere utilizar una gráfica de caja o un histograma en su lugar.

Determinar si los datos son asimétricos. Cuando los datos son asimétricos, la mayoría de los datos se ubican en la parte superior o inferior de la gráfica. La asimetría indica que los datos pueden no estar distribuidos normalmente. Frecuentemente, es más fácil detectar la asimetría con un histograma o una gráfica de caja.

Estas gráficas de valores individuales ilustran los datos asimétricos. La gráfica de valores individuales con datos asimétricos hacia la derecha muestra tiempos de espera. La mayoría de los tiempos de espera son relativamente cortos y solo unos pocos tiempos de espera son largos. La gráfica de valores individuales con datos asimétricos hacia la izquierda muestra datos de tiempo de falla. Unos pocos elementos fallan inmediatamente y muchos más fallan posteriormente.

Asimétrico hacia la derecha

Asimétrico hacia la izquierda

Si usted está en conocimiento de que sus datos no son naturalemente asimétricos, investigue las posibles causas. Si desea analizar los datos marcadamente asimétricos, lea el tema Consideraciones acerca de los datos para el análisis a fin de asegurarse de que pueda utilizar los datos que no sean normales.

Los valores atípicos, que son valores de datos que se encuentran alejados de otros valores de datos, pueden afectar sustancialmente los resultados.

En una gráfica de valores individuales, valores de datos extrañamente bajos o altos identifican los posibles valores atípicos.

Intente identificar la causa de cualesquiera valores atípicos. Corrija cualquier error de entrada de datos. Considere eliminar los valores de datos que estén asociados con eventos anormales y únicos (causas especiales). Luego, repita el análisis.

Los datos multimodales tienen múltiples conglomerados, también llamados modas. Los datos multimodales frecuentemente indican que variables importantes aún no han se han tomado en cuenta.

Por ejemplo, estas gráficas de valores individuales son gráficas de los mismos datos. La gráfica de valores individuales simple tiene dos conglomerados, pero no está claro que significan los conglomerados. La gráfica de valores individuales muestra que los conglomerados corresponden a dos grupos.

Simple

Con grupos

Si tiene información adicional que le permita clasificar las observaciones en grupos, usted puede crear una variable grupal con esta información. Luego, puede crear la gráfica con grupos para determinar si la variable de grupo representa los picos en los datos.

Buscar diferencias entre los centros de los grupos.

Por ejemplo, esta gráfica de valores individuales muestra el grosor de cable de los tres proveedores. Los centros de grosores de cable de cada proveedor parecen ser diferentes.

Buscar diferencias entre las dispersiones de los grupos.

Por ejemplo, esta gráfica de valores individuales muestra los pesos de llenado de cajas de cereal de tres líneas de producción. Aunque las distribuciones de peso tienen casi el mismo centro, los pesos de algunos grupos son más variables que otros.