1. Diagrama de Dispersión
1.1. Ventajas
1.1.1. Sirve para estipular una tendencia de diferentes puntos.
1.1.2. Se obtiene una gráfica con ecuación de tendencia.
1.1.3. Permite cuantificar el error.
1.1.4. Nos proporciona datos de los errores por dispersión.
1.2. Desventajas
1.2.1. Se necesitan muchos puntos de estudios.
1.2.2. La gráfica obtenida es solo una aproximación.
1.2.3. En algunas zonas de las gráficas hay errores muy grandes.
1.2.4. A veces no es posible encontrar curva de tendencias.
2. Gráficos de Control
2.1. Ventajas
2.1.1. Es una herramienta simple y efectiva para lograr un control estadístico.
2.1.2. Resume varios aspectos de la calidad del producto; es decir si es aceptable o no
2.1.3. Son fáciles de entender
2.1.4. Provee evidencia de problemas de calidad
2.2. Desventajas
2.2.1. Interpretación errónea por errores de los datos o los cálculos utilizados
2.2.2. El hecho de que un proceso se mantenga bajo control no significa que sea un buen proceso.
2.2.3. Controlar una característica de un proceso no significa necesariamente controlar el proceso.
3. Diagrama de Gantt
3.1. Ventajas
3.1.1. Se obtiene una imagen relativamente simple de un sistema complejo
3.1.2. Ayuda a organizar las ideas.
3.1.3. Demuestra el conocimiento, el “savoir faire” de quien lo crea.
3.1.4. Contribuye a establecer plazos realistas.
3.1.5. Resulta de gran utilidad para otros departamentos no involucrados en el proyecto
3.2. Desventajas
3.2.1. Pueden llegar a ser extraordinariamente complejos.
3.2.2. La longitud de las barras no indica la cantidad de trabajo, sino sólo la temporalización.
3.2.3. Se precisa una actualización constante.
3.2.4. Difícil de plasmar en una sola hoja de papel.
4. Diagrama de Pareto
4.1. Ventajas
4.1.1. Ideal para conocer problemas
4.1.2. Apoyo visual
4.1.3. Mejora general.
4.1.4. Más fácil tomar acción
4.2. Desventajas
4.2.1. Sólo mide datos cualitativos.
4.2.2. Se pueden necesitar más.
4.2.3. Se tiene que complementar para brindar soluciones.
5. Histograma
5.1. Ventajas
5.1.1. Nos permite representar de forma gráfica y muy visual el comportamiento de variables cuantitativas.
5.1.2. Generalmente se con barras y rectángulos pero actualmente hay muchos modelos.
5.1.3. Como es un método visual se puede ver claramente la tendencia que acumula el mayor o menor porcentaje de datos.
5.1.4. Mediante estos se realizan análisis de tendencia central, dispersión y frecuencias relativas.
5.2. Desventajas
5.2.1. No es el gráfico más apropiado para representar el cambio de una variable estadística a través del tiempo, el más apropiado para esto es son los gráficos o diagramas de líneas.
5.2.2. No nos permiten identificar las causas de variación en el tiempo.
5.2.3. Para identificar la forma de la distribución se requieren de muchos datos.
6. Diagrama de Árbol
6.1. Ventajas
6.1.1. Son simples de entender y de interpretar.
6.1.2. Si el árbol no es excesivamente grande, puede visualizarse
6.1.3. No requiere una preparación de los datos demasiado exigente.
6.1.4. Se puede trabajar tanto con variables cuantitativas como cualitativas.
6.1.5. Utiliza un modelo de caja blanca: la respuesta del algoritmo es fácilmente justificable a partir de la lógica booleana implementada en él
6.2. Desventaja
6.2.1. Los aprendices de árbol de decisión tienden al sobreentrenamiento, especialmente cuando el número de características predictivas es alto
6.2.2. Son inestables: cualquier pequeño cambio en los datos de entrada puede suponer un árbol de decisión completamente diferente.
6.2.3. No se puede garantizar que el árbol generado sea el óptimo.
6.2.4. Hay conceptos que no son fácilmente aprendibles pues los árboles de decisión no son capaces de expresarlos con facilidad