Точковата диаграма е графично представяне, в което корелацията, която съществува между две променливи, може да бъде известна с помощта на равнината Декартово, което е много полезно за определяне и представяне на корелацията, която съществува между данните на две променливи на изследването, като например връзката между причина и следствие.
Scatterplots е a представяне на променливи в декартова равнина с помощта на количествени данни.
В тази статия ще намерите:
Какво е точечна диаграма и за какво е полезна?
Точковата диаграма е вид графично представяне, в което възможно е да се знае корелацията, която съществува между две променливи използвайки декартовата равнина, за това стойностите или данните на променливите се присвояват на оси (X, Y) и всяко пресичане между двете променливи представлява точка на графиката на апартамент.
Реклами
Тези точки заедно се показват като облак от точки, които представляват диаграмата на разсейване.
Реклами
За какво е полезна точковата диаграма? Тази дисперсионна диаграма е много полезна, за да можете да определите и представите корелацията, която съществува между данните на две променливи на изследването, като напр. връзки между причина и следствие или връзки между причини.
Този тип диаграма Той се прилага широко в приложната статистика, както в икономиката, така и в маркетинга, тъй като помага на компаниите да разберат важни пазарни данни, въпреки че сферата му на приложение може да бъде много разнообразна.
Реклами
Стъпки за създаване на диаграма на разсейване
Въпреки че създаването на точкова диаграма е прост процес, трябва да вземем предвид следните стъпки:
- Определете ситуацията, чиито детерминанти искате да представите в диаграмата.
- Съберете данните за тези фактори, данните трябва да са представителни за ситуацията, в която и двете променливи трябва да имат еднакво количество извадкови данни.
- Идентифицирайте променливите, по оста (Y) зависимата променлива, това представлява факторът, чието поведение се влияе от другата променлива, като тази друга е независимата променлива, която е представена на оста (X).
- Представете стойностите на всяка променлива на графиката и маркирайте с точка пресечната точка на данните по оста (Y) с тези по оста (X).
- Съществува анализ на данните за дисперсията, представени в графиката, за да се определи корелацията.
Линейна корелация при анализа на диаграми на разсейване
линейни корелации на точкови диаграми ни позволяват да интерпретираме интензивността, с която двете променливи са свързани една с друга, В този смисъл корелацията може да бъде:
Реклами
- положителна корелация: представлява, че и двете променливи имат нарастващо поведение, ако едната увеличава и другата.
-
Отрицателна корелация: в това представяне, когато една променлива се увеличава, другата намалява.
нулева корелация: няма корелация между двете променливи.
Въпреки това, корелацията е идеална или перфектна тъй като корелациите между двете променливи имат еднакво пропорционално поведение, с a коефициент на корелация, равен на единица.
Реклами
ако искаме точно определяне на коефициента на корелация, в Excel мога добавете формулите по подразбиране „=COEFF.DE.CORREL(…,..)“ Просто трябва да вмъкнете формулата, да плъзнете данните от първата променлива, да поставите запетая върху нея, да плъзнете данните от втората променлива и това е всичко.
1. Пример за точкова диаграма
В този пример една компания иска да знае връзката между броя на отработените часове и броя на дефектните продукти, за това компанията извърши a проучване в продължение на 20 седмици, споменатото проследяване даде следните данни:
След като бъдат идентифицирани необходимите данни, преминаваме към графично представяне.За целта е необходимо да се определи кой от факторите представлява зависимата променлива и кой представлява независимата променлива.
Можем да идентифицираме, че отработените часове са независима променлива представени на оста (X) и дефектните продукти зависимите което винаги се отразява в оста (y).
Виждаме данните, представени в графиката:
Както е показано на графиката, връзките между събраните данни се отразяват с разпръснати сини точки, всяка точка представлява връзката между отработените часове и представените дефектни продукти за седмица.
Към добавете линия на тенденция към графиката можем да го дефинираме В тази графика има положителна корелация, защото с увеличаване на работното време се увеличава и процентът на дефектните продукти.
Тази тренд линия представлява a коефициент на корелация 0,91.
2. Пример за точкова диаграма
В този случай ние се стремим да разберем дали има връзката между теглото и височината на 18 произволно избрани души в дадено населено място, трябва да се отбележи, че колкото повече данни са събрани, толкова по-представителна е извадката на условията на общото население; Да видим данните:
Нека да разгледаме представянето в диаграмата на разсейване:
Както се вижда на диаграмата, има междинна положителна корелация, тъй като ръстът, въпреки че влияе върху теглото, честотата му не е много висока, чийто корелационен коефициент е 0,59.
За изработването на диаграмата можем да използваме Microsoft Office Excel като инструмент, просто отиваме в лентата с инструменти на Excel и вмъкваме точковата диаграма и добавяме необходимите данни към нея.
