Diagrama de Dispersão - Kit de Ferramentas Essenciais para a Melhoria da Qualidade - 10 / 10

Continuando a apresentação das 10 ferramentas essenciais para iniciar e gerenciar um projeto de melhoria contínua da qualidade, tendo como ponto de partida para reflexão a proposta do Institute for Healthcare Improvement, Ca​mbridge, Massachusetts, USA. Através da cultura de melhoria contínua da qualidade é possível organizar e implementar padrões de qualidade próprios da instituição, baseados nas melhores evidências disponíveis e que contemplem os vários padrões e requisitos das diversas instituições acreditadoras, minimizando o viés de se valorizar demasiadamente as ações a serem tomadas focadas apenas em determinado processo de Acreditação. (Leia mais em Cultura da Qualidade em Saúde)

Um diagrama de dispersão - também conhecido como "gráfico de dispersão" - é uma representação gráfica da relação entre duas variáveis. As equipes de melhoria da qualidade usam diagramas de dispersão para ajudá-los a identificar as relações de causa e efeito entre duas variáveis. Por exemplo, após o brainstorming de múltiplas causas e efeitos usando um diagrama de causa e efeito (Espinha de peixe - Ishikawa), sua equipe pode usar um diagrama de dispersão para determinar se uma causa e efeito particular estão relacionados. 

Um diagrama de dispersão ilustra uma variável no eixo X e a outra variável no eixo Y. Se as duas variáveis estiverem relacionadas, os pontos dos dados cairão ao longo de uma linha ou curva diagonal - ou seja, os valores da variável X serão associados aos valores da variável Y. Isso pode mostrar uma correlação positiva (quando os valores para ambas as variáveis aumentam ou diminuem proporcionalmente) ou uma correlação negativa (quando os valores aumentam para uma variável enquanto diminuem para a outra aleatoriamente). 

Nota: um diagrama de dispersão mostra uma correlação entre duas variáveis; ele não comprova causalidade.

COMO CONSTRUIR

1. Reúna os dados para suas duas variáveis. Na folha de coleta de dados, coloque cada par de dados em suas respectivas colunas. Certifique-se de que os dados permaneceram emparelhados.

2. Decida qual o fator que você irá plotar em qual eixo. Coloque a causa suspeita no eixo horizontal (X) e o efeito suspeito no eixo vertical (Y).

3. Desenhe e identifique claramente os eixos.

• Faça com que os eixos tenham aproximadamente o mesmo comprimento, criando uma área de traçado quadrado.

• Rotule cada eixo com valores crescentes da esquerda para a direita e de baixo para cima.

• Rotule cada eixo para corresponder à gama completa de valores para esse fator. Em outras palavras, faça com que o rótulo numérico mais baixo seja um pouco menor do que o valor de dados mais baixo e o rótulo mais alto, um pouco maior do que o valor mais alto. Os dados devem preencher toda a área de traçado do gráfico.

4. Traçar os pares de dados X e Y no diagrama; Coloque um ponto no gráfico onde os dois valores se cruzam.

5. Inclua um título na parte superior do diagrama e forneça anotações necessárias para descrever o que mostra.

6. Estude o padrão que os pontos de dados plotados criam para identificar o que você aprendeu e pode decidir sobre os próximos passos. Se existe uma associação entre as duas variáveis, o padrão será semelhante a uma forma elíptica ou a uma linha reta.

• Se os pontos para ambos os valores estão aumentando (a inclinação da linha do canto inferior esquerdo para o superior direito): a correlação é positiva.

• Se uma variável aumenta enquanto a outra diminui (a linha é inclinada da parte superior esquerda para a direita inferior): A correlação é negativa.

• Se os pontos formam uma forma circular: há pouca ou nenhuma correlação.