Um diagrama de dispersão é uma representação gráfica na qual a correlação existente entre duas variáveis pode ser conhecida usando o plano cartesiana, sendo muito útil para determinar e representar a correlação que existe entre os dados de duas variáveis de estudo, como a relação entre causa e efeito.
Gráficos de dispersão é um representação de variáveis no plano cartesiano usando dados quantitativos.
Neste artigo você encontrará:
O que é um gráfico de dispersão e para que serve?
Um gráfico de dispersão é um tipo de representação gráfica na qual é possível saber a correlação que existe entre duas variáveis fazendo uso do plano cartesiano, para isso os valores ou dados das variáveis são atribuídos ao eixos (X, Y) e cada intersecção entre ambas as variáveis representa um ponto no gráfico do plano.
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Esses pontos juntos são exibidos como uma nuvem de pontos, que representam o gráfico de dispersão.
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Para que serve um gráfico de dispersão? Este diagrama de dispersão é muito útil para poder determinar e representar a correlação que existe entre os dados de duas variáveis de estudo, como relações entre causa e efeito ou relações entre causas.
Este tipo de diagrama É amplamente implementado em estatística aplicada, como em economia e também em marketing, pois ajuda as empresas a entender dados importantes do mercado, embora seu campo de aplicação possa ser muito variado.
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Passos para fazer um gráfico de dispersão
Embora fazer um gráfico de dispersão seja um processo simples, devemos levar em consideração os seguintes passos:
- Defina a situação cujos determinantes você deseja representar no diagrama.
- Colete os dados desses fatores, os dados devem ser representativos da situação, em que ambas as variáveis devem ter a mesma quantidade de dados amostrais.
- Identifique as variáveis, no eixo (Y) a variável dependente, esta representa o fator cujo comportamento é influenciada pela outra variável, sendo esta outra a variável independente que está representada no eixo (X).
- Represente os valores de cada variável no gráfico e marque com um ponto a intersecção dos dados do eixo (Y) com os do eixo (X).
- Existe análise dos dados de dispersão representados no gráfico para determinar a correlação.
Correlação linear na análise de gráficos de dispersão
correlações lineares em gráficos de dispersão permitem interpretar a intensidade com que ambas as variáveis se relacionam, Nesse sentido, uma correlação pode ser:
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- correlação positiva: representa que ambas as variáveis têm um comportamento crescente, se uma aumenta a outra também.
-
Correlação negativa: nesta representação, à medida que uma variável aumenta, a outra diminui.
correlação nula: não há correlação entre as duas variáveis.
Não obstante, uma correlação é ideal ou perfeita pois as correlações entre ambas as variáveis têm um comportamento igualmente proporcional, com coeficiente de correlação igual a um.
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se nós quisermos determinar com precisão o coeficiente de correlação, em excel pode adicione as fórmulas padrão “=COEFF.DE.CORREL(…,..)” Basta inserir a fórmula, arrastar os dados da primeira variável, colocar uma vírgula, arrastar os dados da segunda variável e pronto.
1. Exemplo de Gráfico de Dispersão
Neste exemplo, uma empresa deseja saber o relação entre o número de horas trabalhadas e o número de produtos defeituosos, para isso a empresa realizou um estudar por 20 semanas, o referido acompanhamento produziu os seguintes dados:
Uma vez identificados os dados necessários, procedemos à representação gráfica.Para isso, é necessário identificar qual dos fatores representa a variável dependente e qual representa a variável independente.
Podemos identificar que o as horas trabalhadas são a variável independente representado no eixo (X) e os produtos defeituosos o dependente que é sempre refletido no eixo (y).
Vemos os dados representados no gráfico:
Como mostrado no gráfico, as relações entre os dados coletados são refletidos com pontos azuis dispersos, cada ponto representa a relação de horas trabalhadas e produtos defeituosos apresentados por semana.
Para o adicionar uma linha de tendência ao gráfico podemos definir isso Neste gráfico há uma correlação positiva, porque à medida que as horas de trabalho aumentam, a porcentagem de produtos defeituosos também aumenta.
Esta linha de tendência representa uma coeficiente de correlação de 0,91.
2. Exemplo de Gráfico de Dispersão
Neste caso, procuramos saber se existe uma relação entre peso e altura de 18 pessoas selecionadas aleatoriamente em uma determinada localidade, deve-se notar que quanto mais dados coletados, mais representativa é a amostra das condições da população total; Vejamos os dados:
Vejamos a representação no gráfico de dispersão:
Como visto no diagrama, existe uma correlação positiva intermediária, pois a altura, embora afete o peso, sua incidência não é muito alta, cujo coeficiente de correlação é de 0,59.
Para a elaboração do diagrama podemos utilizar como ferramenta o Microsoft Office Excel, basta ir à barra de ferramentas do Excel e inserir o gráfico de dispersão e adicionar os dados necessários a ele.
