White Belt em Lean Seis Sigma

Possui curso Técnico em Agroindústria pelo IFF (Instituto Federal Fluminense), onde foi o monitor principal da disciplina de matemática. Acumulou por 3 anos, menções honrosas por bom desempenho na OBMEP (Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas). É graduado em Engenharia Mecânica pela UFJF (Universidade Federal de Juiz de Fora), onde além de continuar lecionando através de monitoria das disciplinas de cálculo 3, resistência dos materiais (I e II), e fundamentos de combustão, participou do movimento empresa júnior. Também foi presidente da equipe universitária de eficiência energética da faculdade, nessa área teve um artigo acadêmico aceito e o apresentou no EMMEC (Encontro Mineiro de Engenharia Mecânica). Leonardo foi estagiário na empresa MRS Logística S.A. onde trabalhou com planilhas gerenciais e liderança de equipes de trabalho a partir da definição de metas. Tem formação complementar Master em MS Excel, Black Belt em Lean Seis Sigma, Análises Estatísticas, Marketing de Conteúdo e Produção de Conteúdo Web. Atualmente ê Mestrando do programa de pós-graduação em Modelagem Computacional da UFJF e colaborador do Grupo Voitto na área de Pesquisa e Desenvolvimento.

Entenda quais as particularidades do boxplot e como interpretar esse gráfico.

Boxplot: você sabe analisar esse gráfico?

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<p>A manipulação e interpretação da base de dados é de suma importância dentro de um programa Lean Seis Sigma para o sucesso do <a target="_blank" rel="noopener"  href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/metodo-dmaic">método DMAIC</a>.</p><p>A fim de facilitar a visualização da distribuição dos dados, são desenvolvidos inúmeras ferramentas gráficas que migram os dados de uma tabela para um diagrama, como o histograma e o boxplot por exemplo.</p><p>Provavelmente você já ouviu falar sobre <a target="_blank" rel="noopener"  href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/o-que-e-um-histograma">histograma</a>, tendência central, ou até mesmo do diagrama de séries temporais. Mas e sobre o boxplot? Você sabe o que é? Para que ele serve ou como analisá-lo? Se não, continue lendo este artigo para descobrir tudo sobre esse diagrama.</p><h2><strong>Assista gratuitamente nossa vídeo-aula sobre Boxplot</strong></h2>    <div data-oembed="https://www.youtube.com/watch?v=1fMCymE0ZPE&feature=emb_logo"      data-oembed-type="video"      data-oembed-provider="YouTube"      >      <iframe width="200" height="113" src="https://www.youtube.com/embed/1fMCymE0ZPE?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe></div>  <h2></h2><h2></h2><h2><strong>O que é Boxplot?</strong></h2><p>O Boxplot ou box plot é um diagrama de caixa construído utilizando as referências de valores mínimos e máximos, primeiro e terceiro quartil, mediana e outliers da base de <a target="_blank" rel="noopener"  href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/como-tratar-dados-power-bi">dados</a>.</p><p>O boxplot tem como objetivo estudar as medidas estatística do conjunto de dados, como propriedades de locação, variabilidade, média, e outliers. Você deve estar pensando que isso tudo pode-se calcular com o <a target="_blank" rel="noopener"  href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/o-que-e-um-histograma">histograma</a>, certo?</p><p>Realmente, essas duas ferramentas são bem similares, cada uma com suas particularidades, e quando estão juntas, uma complementa muito bem a informação da outra.</p><p>No histograma você consegue ver melhor a média e o desvio padrão. Já no boxplot se percebe um pouco melhor as medidas de quartis, mediana, amplitude, além de identificar muito bem os outliers.</p><p>No boxplot a parte central do gráfico contém os valores que estão entre o primeiro quartil e o terceiro quartil. As hastes inferiores e superiores se estendem, respectivamente, do primeiro quartil até o menor valor, limite inferior, e do terceiro quartil até o maior valor.</p><h2></h2><p>Interessante esse artigo até aqui não é mesmo? 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E sua grande vantagem é que cada região desse gráfico representa uma parte dos dados, facilitando assim a tomada de decisão.</p><p>Do valor mínimo até o início da caixa, estão representados 25% dos dados, já dentro da caixa estão representados mais 50% dos dados, e por fim, a haste superior representa os outros 25% restantes.</p><p>No boxplot, quando se tem um outlier, valores atípicos, facilmente conseguimos visualizá-los através do asterisco apresentado no boxplot. Isso pode ser observado no boxplot a direita na figura.</p><p>Quando se tem um outlier, ele distorce um pouco mais a questão da simetria da figura quando comparada com a figura sem outlier. Isso acontece quando temos valores discrepantes na base de dados e é observado pela diferença do tamanho da haste inferior comparado com a haste superior na figura da direita.</p><p>Se fizermos o histograma com os dados que originaram a figura da direita, observaremos um comportamento de curva normal mais estendida para um lado do que para o outro, ou seja, uma curva normal assimétrica.</p><h2><strong>Boxplot: Exemplo prático no Minitab</strong></h2><p>Beleza, agora já sabemos interpretar. Mas que tal construir um boxplot para depois analisarmos? Pensando nisso, separei um espaço nesse artigo para esse exemplo. Confira!</p><p>Na empresa Voitto Tubes, o gestor construiu e coletou informações a respeito dos três principais motivos de desclassificados de sua empresa para fazer uma análise de dados</p><p>Para isso, iremos utilizar o boxplot, pois com ele fica mais evidente a presença de outliers e a assimetria dos dados. Além disso, a comparação entre os três motivos analisados será mais efetiva já que a amplitude e a locação do Boxplot é visualmente mais simples de identificar do que em um histograma.</p><p>Para realizar essa análise, após a coleta de dados você deve ir ao software <a target="_blank" rel="noopener"  href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/programa-minitab">Minitab</a>, selecionar a opção Gráficos e depois Boxplot como mostrado na figura a seguir.</p><p class=" block-img">       <Image  quality="95"  width="364" height="375" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/NTgwYjBiZWEtMWM3MS00MWY1LWEzOTYtNzM1ODgyYjA4YmM3_t2fxbnuspf2o2yxkuphznd8eph8eoh8xw24c9hlvkdphga6jvmte7kqdvm4y0txyu7kuocvjgdmh8v3quvqustvt6hpjsd30kcqzhnv1epjqxyepfdduj7syd1blultig2jqsz3k" alt="Boxplot no Minitab" /></p><br/><p>De modo a facilitar a comparação entre as bases de dados, para esse caso, escolha a opção de múltiplos y&#39;s para que ambos os boxplot sejam plotados na mesma malha, como mostrado a seguir.</p><p class=" block-img">       <Image  quality="95"  width="408" height="372" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/NTIwY2IwYmMtOWI0Ny00ODc4LTkzOTktZDIxMGZhMTAyNTUx_3c4or1tgk_9_-zn2ppycsfir5dbem17nq1rz9vbdzasbwhirnbuvvv_ti5wk6z1nuqclqcw5yne24-av5dwcwwfglsb6vb70hrm9okrjnwbwxhnpy0k8upht9kctnysk9kf54gj3" alt="Boxplot Múltiplos Y's" /></p><br/><p>Feito isso, basta clicar em OK e o Minitab gera o gráfico que iremos comparar.</p><p class=" block-img">       <Image  quality="95"  width="795" height="528" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/MjA4NDk4OWYtYWFiOC00NTk0LWExMGEtMWM0ZWMwZDZkYzQ3_omwtbif2rub92x161cjrp3m-jr7t1eo5xzzrgcypsmq8pzofn4u-aigu69be0pzkolnyft_kcyjgdbnw9d-hk2uicx298mub2c9xp2klzg5ltuqm1a_9azdx8ja8pem6pni9fbbr" alt="Gráfico de comparação" /></p><h2><strong>Como analisar esse resultado?</strong></h2><p>Pelo boxplot, conseguimos perceber que cada um dos três motivos tem um comportamento distinto. Isso não aconteceu por acaso, a idéia é realmente conseguir te explicar vários tipos de análises de modo que consiga absorver o máximo de conteúdo.</p><p>O boxplot da emenda é mais achatado, o que indica uma baixa variabilidade e desvio padrão. Porém ele está posicionado na parte superior da tela. Ou seja, a média e o valor mediano são valores bem altos.</p><p>Já no boxplot da solda fraca, o problema é um pouco diferente. Nesse caso temos um valor mediano mais baixo que a emenda, porém, altíssima variabilidade.</p><p>Isso traz uma certa imprevisibilidade, pois hora se tem valores muito baixos, hora se tem valores muito altos. É fácil de ver que quando essa variabilidade é muito grande, a previsibilidade é muito menor.</p><p>Já para ajuste de máquinas, temos dois outliers. Como esse boxplot tem um valor mediano mais baixo e esses dois valores de ajuste de máquinas estão mais distantes do valor mediano, acabamos por entender que são outlier.</p><p>Se fizessemos o histograma dessa situação não ficaria tão fácil de enxergar essa condição do outlier para o ajuste de máquina, mas utilizando essa ferramenta, boxplot, isso fica muito evidente.</p><h2><strong>Que tal assistir uma vídeo-aula para ver o passo a passo deste exemplo no Minitab?</strong></h2><div data-oembed="https://www.youtube.com/watch?v=4ugUeEOBA9Q&feature=emb_logo"      data-oembed-type="video"      data-oembed-provider="YouTube"      >      <iframe width="200" height="113" src="https://www.youtube.com/embed/4ugUeEOBA9Q?feature=oembed" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe></div>  <h2></h2><h2><strong>Aprenda mais!</strong></h2><p>Aproveite e baixe agora o Kit completo sobre Lean Seis Sigma, a metodologia que revolucionou a indústria mundial!</p><p>Adquira os conhecimentos necessários sobre a qualidade, as ferramentas Lean e a redução de desperdícios com 4 E-books totalmente gratuitos. 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