Izkliedes diagramma ir grafisks attēlojums, kurā var uzzināt korelāciju, kas pastāv starp diviem mainīgajiem, izmantojot plakni Dekarta, kas ir ļoti noderīga, lai noteiktu un attēlotu korelāciju, kas pastāv starp divu pētījuma mainīgo datiem, piemēram, attiecības starp cēlonis un sekas.
Izkliedes diagrammas ir a mainīgo lielumu attēlojums Dekarta plaknē, izmantojot kvantitatīvos datus.
Šajā rakstā jūs atradīsiet:
Kas ir izkliedes diagramma un kam tā ir noderīga?
Izkliedes diagramma ir grafiskā attēlojuma veids, kurā ir iespējams uzzināt korelāciju, kas pastāv starp diviem mainīgajiem izmantojot Dekarta plakni, šim nolūkam mainīgo vērtības vai dati tiek piešķirti asis (X, Y) un katrs krustojums starp abiem mainīgajiem apzīmē punktu plakans.
Sludinājumi
Šie punkti kopā tiek parādīti kā punktu mākonis, kas attēlo izkliedes diagrammu.
Sludinājumi
Kam noder izkliedes diagramma? Šī dispersijas diagramma ir ļoti noderīga, lai varētu noteikt un attēlot korelāciju, kas pastāv starp divu pētījuma mainīgo datiem, piemēram, attiecības starp cēloņiem un sekām vai attiecības starp cēloņiem.
Šāda veida diagramma To plaši izmanto lietišķajā statistikā, piemēram, ekonomikā un arī mārketingā, jo tas palīdz uzņēmumiem izprast svarīgus tirgus datus, lai gan tā pielietojuma joma var būt ļoti dažāda.
Sludinājumi
Soļi, lai izveidotu izkliedes diagrammu
Lai gan izkliedes diagrammas izveidošana ir vienkāršs process, mums ir jāņem vērā šādas darbības:
- Definējiet situāciju, kuras noteicošos faktorus vēlaties attēlot diagrammā.
- Apkopojiet šo faktoru datus, datiem ir jābūt reprezentatīviem par situāciju, kurā abiem mainīgajiem ir jābūt vienādam izlases datu apjomam.
- Identificējiet mainīgos, uz (Y) ass atkarīgo mainīgo, tas apzīmē faktoru, kura uzvedība ietekmē otrs mainīgais, kas ir neatkarīgais mainīgais, kas ir attēlots uz (X) ass.
- Grafikā attēlojiet katra mainīgā vērtības un atzīmējiet ar punktu datu krustpunktu uz (Y) ass ar datiem uz (X) ass.
- Diagrammā attēloto dispersijas datu analīze, lai noteiktu korelāciju, pastāv.
Lineārā korelācija izkliedes diagrammu analīzē
lineārās korelācijas uz izkliedēm ļauj mums interpretēt intensitāti, ar kādu abi mainīgie ir saistīti viens ar otru, Šajā ziņā korelācija var būt:
Sludinājumi
- pozitīva korelācija: parāda, ka abiem mainīgajiem ir pieaugoša uzvedība, ja viens palielina arī otru.
-
Negatīvā korelācija: šajā attēlojumā vienam mainīgajam pieaugot, otram samazinoties.
nulles korelācija: starp abiem mainīgajiem nav korelācijas.
Tomēr, korelācija ir ideāla vai perfekta tā kā korelācijām starp abiem mainīgajiem ir vienlīdz proporcionāla uzvedība, ar a korelācijas koeficients vienāds ar vienu.
Sludinājumi
ja gribam precīzi noteikt korelācijas koeficientu, iekšā Excel var pievienojiet formulas noklusējuma “=COEFF.DE.CORREL(…,..)” Vienkārši jāievieto formula, jāvelk dati no pirmā mainīgā, jāliek komats, jāvelk dati no otrā mainīgā un viss.
1. Izkliedes diagrammas piemērs
Šajā piemērā uzņēmums vēlas uzzināt attiecības starp nostrādāto stundu skaitu un bojāto produktu skaitu, šim uzņēmums veica a mācīties 20 nedēļas, minētā pēcpārbaude sniedza šādus datus:
Kad nepieciešamie dati ir identificēti, mēs pārejam pie grafiskā attēlojuma.Lai to izdarītu, ir nepieciešams noteikt, kurš no faktoriem atspoguļo atkarīgo mainīgo un kurš pārstāv neatkarīgo mainīgo.
Mēs varam noteikt, ka nostrādātās stundas ir neatkarīgais mainīgais attēlots uz (X) ass un preces ar defektiem apgādājamais kas vienmēr atspoguļojas (y) asī.
Mēs redzam diagrammā attēlotos datus:
Kā redzams grafikā, attiecības starp apkopotie dati tiek atspoguļoti ar izkaisītiem ziliem punktiem, katrs punkts atspoguļo nostrādāto stundu un bojāto produktu attiecību nedēļā.
Uz pievienojiet diagrammai tendenču līniju mēs to varam definēt Šajā grafikā ir pozitīva korelācija, jo, palielinoties darba laikam, palielinās arī bojāto produktu procentuālais daudzums.
Šī tendences līnija apzīmē a korelācijas koeficients 0,91.
2. Izkliedes diagrammas piemērs
Šajā gadījumā mēs cenšamies uzzināt, vai pastāv a 18 nejauši atlasītu cilvēku svara un auguma attiecības noteiktā apvidū, jāatzīmē, ka jo vairāk datu tiek savākti, jo reprezentatīvāka ir izlase kopējo iedzīvotāju stāvokli; Apskatīsim datus:
Apskatīsim attēlojumu izkliedes diagrammā:
Kā redzams diagrammā, pastāv starpposma pozitīva korelācija, jo augums, lai arī ietekmē svaru, tā sastopamība nav īpaši augsta, kuras korelācijas koeficients ir 0,59.
Diagrammas izstrādei kā rīku varam izmantot Microsoft Office Excel, mēs vienkārši ejam uz Excel rīkjoslu un ievietojam izkliedes diagrammu un pievienojam tai nepieciešamos datus.
