Un diagramma a dispersione è una rappresentazione grafica in cui è possibile conoscere la correlazione che esiste tra due variabili utilizzando il piano cartesiano, essendo molto utile per determinare e rappresentare la correlazione che esiste tra i dati di due variabili di studio, come la relazione tra causa ed effetto.
I grafici a dispersione sono un rappresentazione di variabili nel piano cartesiano mediante dati quantitativi.
In questo articolo troverai:
Che cos'è un grafico a dispersione e a cosa serve?
Un grafico a dispersione è un tipo di rappresentazione grafica in cui è possibile conoscere la correlazione che esiste tra due variabili facendo uso del piano cartesiano, per questo vengono assegnati i valori o i dati delle variabili al assi (X, Y) e ogni intersezione tra le due variabili rappresenta un punto sul grafico della Piatto.
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Questi punti insieme vengono visualizzati come una nuvola di punti, che rappresenta il grafico a dispersione.
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A cosa serve un grafico a dispersione? Questo diagramma di dispersione è molto utile per poter determinare e rappresentare la correlazione che esiste tra i dati di due variabili di studio, come relazioni tra causa ed effetto o relazioni tra cause.
Questo tipo di diagramma È ampiamente implementato nella statistica applicata, come in economia e anche nel marketing, poiché aiuta le aziende a comprendere importanti dati di mercato, sebbene il suo campo di applicazione possa essere molto vario.
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Passaggi per creare un grafico a dispersione
Sebbene creare un grafico a dispersione sia un processo semplice, dobbiamo tenere conto dei seguenti passaggi:
- Definisci la situazione di cui vuoi rappresentare le determinanti nel diagramma.
- Raccogli i dati di questi fattori, i dati devono essere rappresentativi della situazione, in cui entrambe le variabili devono avere la stessa quantità di dati campione.
- Identificare le variabili, sull'asse (Y) la variabile dipendente, questa rappresenta il fattore il cui comportamento è influenzato dall'altra variabile, quest'altra essendo la variabile indipendente rappresentata sull'asse (X).
- Rappresenta sul grafico i valori di ciascuna variabile e segna con un punto l'intersezione dei dati sull'asse (Y) con quelli sull'asse (X).
- L'analisi dei dati di dispersione rappresentati nel grafico per determinare la correlazione esiste.
Correlazione lineare nell'analisi dei grafici a dispersione
correlazioni lineari sui grafici a dispersione ci permettono di interpretare l'intensità con cui entrambe le variabili sono correlate tra loro, In questo senso, una correlazione può essere:
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- correlazione positiva: rappresenta che entrambe le variabili hanno un comportamento crescente, se una aumenta anche l'altra.
-
Correlazione negativa: in questa rappresentazione all'aumentare di una variabile, l'altra diminuisce.
correlazione nulla: non c'è correlazione tra le due variabili.
Tuttavia, una correlazione è ideale o perfetta poiché le correlazioni tra le due variabili hanno un andamento ugualmente proporzionale, con a coefficiente di correlazione pari a uno.
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se vogliamo determinare con precisione il coefficiente di correlazione, In Eccellere Potere aggiungere le formule predefinito “=COEFF.DE.CORREL(…,..)” Devi solo inserire la formula, trascinare i dati dalla prima variabile, metterci sopra una virgola, trascinare i dati dalla seconda variabile e il gioco è fatto.
1. Esempio di grafico a dispersione
In questo esempio, un'azienda vuole conoscere il rapporto tra il numero di ore lavorate e il numero di prodotti difettosi, per questo la società ha effettuato a studio per 20 settimane, detto follow-up ha prodotto i seguenti dati:
Individuati i dati necessari si procede alla rappresentazione grafica.Per questo, è necessario identificare quale dei fattori rappresenta la variabile dipendente e quale rappresenta la variabile indipendente.
Possiamo identificare che il le ore lavorate sono la variabile indipendente rappresentato sull'asse (X) e i prodotti difettosi i dipendenti che si riflette sempre sull'asse (y).
Vediamo i dati rappresentati nel grafico:
Come mostrato nel grafico, le relazioni tra i dati raccolti vengono riflessi con puntini blu sparsi, ogni punto rappresenta il rapporto delle ore lavorate e dei prodotti difettosi presentati per settimana.
Al aggiungere una linea di tendenza al grafico possiamo definirlo In questo grafico c'è una correlazione positiva, perché all'aumentare dell'orario di lavoro aumenta anche la percentuale di prodotti difettosi.
Questa linea di tendenza rappresenta a coefficiente di correlazione di 0,91.
2. Esempio di grafico a dispersione
In questo caso, cerchiamo di sapere se esiste a rapporto tra peso e altezza di 18 persone selezionate a caso in una data località, va notato che maggiore è il numero di dati raccolti, più rappresentativo è il campione delle condizioni della popolazione totale; Vediamo i dati:
Diamo un'occhiata alla rappresentazione nel grafico a dispersione:
Come si vede nel diagramma, esiste una correlazione positiva intermedia, perché l'altezza, pur incidendo sul peso, la sua incidenza non è molto elevata, il cui coefficiente di correlazione è 0,59.
Per l'elaborazione del diagramma possiamo utilizzare come strumento Microsoft Office Excel, andiamo semplicemente alla barra degli strumenti di Excel e inseriamo il grafico a dispersione e vi aggiungiamo i dati necessari.
