Rafael, em breve farei um post com seu pedido!
Ana, fico muito feliz em ver coordenadores passando por aqui para conhecer o blog. Seja sempre bem vinda!
Vamos lá falar do nosso assunto!!!!!
E foi com uma dúvida de uma amiga no trabalho que nasceu esse post.... Nada me faz mais feliz do que quando alguém vem tirar uma dúvida comigo sobre RPP e avaliação estatística. Não, não é porque eu sei tudo sobre o assunto, mas é porque isso me faz querer saber mais.
Durante nossa conversa, a frase foi "eu sei até fazer o box plot, mas não consigo interpretar". Bom.... eu a ajudei lá, mas também optei por escrever aqui para ajudar outras pessoas ou para incentivá-las a buscar mais conhecimento.
Eu sei que você, que trabalha com RPP, já está se perguntando.....Mas quando eu tenho que usar esse gráfico no estudo de RPP?
Aí é que está a graça da RPP.....você NÃO TEM que usar, você PODE usar!!! Confuso né!?!?
Muitas vezes fazemos do estudo de RPP uma convenção....todos os relatórios precisam ter os mesmos gráficos (pra ficar bonito e padronizado)! Existem sim análises que serão padrões em todos, mas.....
...Segura a emoção aí Garantia da Qualidade (rs).... eu sou analista de GQ de coração, carteinha e fã clube organizado. Sou apaixonada pela minha área desde a época de estagiária e já trabalhei com diferentes atividades dentro do setor, mas precisamos entender que estudar o processo dentro de uma atividade de RPP precisa ser mais dinâmico. A estatística te oferece inúmeras opções de avaliações....
Você trabalha com diferentes produtos e com diferentes formas farmacêuticas. Cada produto tem uma particularidade, cada processo é uma emoção diferente, cada relatório surge uma nova avaliação (e é justamente isso que me faz ser apaixonada pelo que eu faço).
Se você está percebendo uma variação, uma tendência, um problema inerente àquele processo, como você vai deixar de fazer certos estudos porque nos outros relatórios você não os fez? Ou ainda como você vai aplicar um determinado estudo pra todos se apenas aquele produto te traz a necessidade daquele estudo??
Essa é a graça de fazer um estudo técnico e não operacional....fazer relatório, qualquer pessoa treinada faz! Fazer um estudo técnico, precisa de conhecimento. Se você souber o que está fazendo e porque está fazendo, você saberá justificar de olhos vendados o motivo de ter um gráfico em um relatório e no outro não.
Como sempre, bato na mesma tecla... melhor do que saber fazer um gráfico, seja ele qual for, é saber o que você quer dele. A primeira pergunta que você precisa fazer é: Por que quero fazer um Box Plot?
Se a resposta coincidir com os objetivos do gráfico, ou seja, se o que vc deseja avaliar é exatamente o que o gráfico mostra, sim....esse é o gráfico certo para o seu estudo.
Vamos lá... primeiramente, o que é um gráfico de Box Plot (ou diagrama de caixa)?
É um gráfico que traz importantes aspectos de um conjunto de dados através de 5 números:
- Valor Mínimo: Menor valor encontrado no conjunto de dados
- 1º Quartil(Q1): Valor que deixa 25% das observações abaixo dele
- 2º Quartil (mediana): Linha que deixa 50% dos valores abaixo dela
- 3º Quartil (Q3): Valor que deixa 75% das observações abaixo dele
- Valor Máximo: Maior valor encontrado no conjundo de dados.
*outliers: pontos discrepantes
Depois da construção ele fica assim:
Em um Boxplot, você aprende a olhar tanto para a medida de posição (mediana) que vai representar a variação dos dados, como também avaliar a existência de outliers (que são valores extremamente altos ou baixos em seu conjunto de dados).
Esses valores discrepantes podem indicar erros no banco de dados ou ainda um ponto no processo que necessita de atenção e avaliação.
Mas como interpretar esse gráfico? Vamos lá:
Só a caixinha (box) contém 50% dos dados...sempre! O limite superior da Caixa (Q3) informa para você 75% dos dados.... ou seja...do 3º quartil para baixo, estão distribuidos 75% dos valores do seu conjunto de dados.
Já o limite inferior da caixa (Q1) indica 25% dos seus dados, ou seja, do 1º quartil para baixo estão distribuidos 25% dos seus dados.
A distância entre um quartil e outro é chamado interquartil (é a altura da sua caixa).
A linha que divide a caixa, chama-se mediana dos dados (ou Q2): medida de localização que divide ao meio o conjunto de dados. Aqui tem um ponto interessante a ser observado:
Se a linha mediana dentro da caixa não é equidistante (ou seja, a altura da caixa não tem a mesma distância entre um lado e outro), então podemos afirmar que nossos dados são assimétricos.
Os Whiskers ou "fios de bigode" são esses traços fora da caixa que mostram o restante dos dados e tanto o box como os whiskers fornecem informações sobre a dispersão dos dados. O fim do traço indica o menor e maior valor encontrado.
Os pontos fora disso tudo, normalmente indicado por um asterisco, representam os outliers ou suspeitos outliers, que são pontos muito discrepantes comparados ao conjunto de dados
Ah, aí você deve estar se perguntando.....tah...mas observando isso tudo, o que esse gráfico me mostra?
Bom esse gráfico te traz informações como:
- Indicativo de simetria ou assimetria dos dados
- Consegue mostrar facilmente os pontos discrepantes que podem influenciar no seu estudo (o que na minha opinião é uma das imensas vantagens desse estudo)
- Mostra graficamente a posição central dos dados e tendência
- É possível comparar vários conjuntos de dados lado a lado e verificar as variações entre eles.
Como fazer isso no Minitab®?
É muito simples: Graficos - Boxplot
Escolha o tipo de boxplot que você deseja.... nesse caso vou escolher simples, mas se você deseja fazer uma comparação entre grupos, pode escolher outro tipo.
Escolha o parâmetro que deseja avaliar e clique em ok
Se deixar clicar com o mouse em cima do gráfico pronto, ele te mostra os valores que citei acima
Bom pessoal, vou parando por aqui! Espero que esse post tenha sido útil para você!
Pintou uma dúvida? Escreva-me!!!!
