El análisis estadístico es una de las herramientas fundamentales para las decisiones tácticas. Para su correcto uso, es necesario contar con herramientas como el diagrama de dispersión; un gráfico que permite visualizar el nivel de correlación entre variables.

A través de esta herramienta gráfica, puedes registrar y observar cuantitativamente la tendencia de determinados hechos y cómo influye una variable en otra.

Aplicaciones del diagrama de dispersión

Por su naturaleza y efectividad, el diagrama de dispersión es empleado para estudiar asuntos delicados a nivel corporativo, en marketing, líneas de producción, e incluso laboratorios. Podría decirse que en cualquier ámbito es aplicable siempre y cuando haya variables a analizar y se presuma una relación entre ellas.

Por ejemplo, si deseas evaluar el impacto de la distribución de contenido mensual (post, lead magnets, otros) en el engagement, bien podrías hacerlo con este gráfico. Al levantar la información sobre el ratio del contenido distribuido mes a mes, podrás evidenciar la reacción de tu audiencia con respecto a este.

No obstante, si no existe relación alguna, entenderás que tu estrategia no está logrando el objetivo. Por lo tanto, corresponde tomar decisiones sobre si continuarla o sustituirla.

Cómo elaborar un diagrama de dispersión

Entendiendo la usabilidad del mismo, veamos el paso a paso para elaborarlo.

  • Identifica las variables que deseas correlacionar.
  • Estructura una tabla de datos.
  • Traza los ejes positivos del plano cartesiano.
  • Grafica uno a uno los datos.
  • Calcula y evidencia el coeficiente de relación.

Si cuentas con un procesador de datos como Microsoft Excel, podrás graficar en pocos minutos y tener a la vista el escenario sobre el que debes tomar decisiones. Ahora bien, has de tener en cuenta que la veracidad de los datos es imprescindible; si el gráfico se sustenta en datos que se presumen y no en números concretos, el resultado puede estar alejado de la realidad.

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En consecuencia, las decisiones a tomar no son precisamente las más adecuadas y los resultados son poco favorables. Nadie quiere que esto suceda, ¿o sí?

Tipos de resultado en el diagrama de dispersión

Una vez terminado el proceso, solo podemos tener tres tipos de resultado con respecto a la dispersión o correlación. Recordando que el propósito de este gráfico es identificar el nivel de influencia de una variable sobre otra, los resultados pueden arrojar:

  • Correlación positiva: cuando el aumento de la variable X genera incremento en la variable Y.
  • Correlación negativa: influencia contraria entre las variables, mientras una aumenta, la otra disminuye.
  • Correlación nula: cuando no existe ningún tipo de influencia entre las variables. También se les denomina, variables independientes.

Puede ser que la correlación sea perfecta, de alto nivel o incluso una correlación de bajo nivel. Esto depende de qué tan directa es la influencia y esto lo podemos ver en el coeficiente de correlación; cuando este es -1 o +1 tenemos un caso perfecto y las pequeñas distancias entre estos datos sirven para entender el rango entre bajo y alto nivel.

Si deseas, incluso puedes llevar estas métricas a una escala porcentual para una mayor comprensión. Para ello, solo debes multiplicar el coeficiente por 100.