▷ 2 Dağılım Grafiği Örneği

Dağılım diyagramı, iki değişken arasında var olan korelasyonun düzlem kullanılarak bilinebildiği bir grafik temsilidir. Kartezyen, iki çalışma değişkeni arasındaki ilişki gibi veriler arasında var olan korelasyonu belirlemek ve temsil etmek için çok kullanışlıdır. Sebep ve sonuç.

Dağılım grafikleri bir nicel veriler kullanılarak Kartezyen düzlemde değişkenlerin temsili.

Dağılım grafiği nedir ve ne için yararlıdır?

Dağılım grafiği, bir tür grafik gösterimdir. iki değişken arasında var olan korelasyonu bilmek mümkündür Kartezyen düzlemden yararlanarak, bunun için değişkenlerin değerleri veya verileri eksenleri (X, Y) ve her iki değişken arasındaki her kesişme, grafiğin grafiğinde bir noktayı temsil eder. düz.

Bu noktalar birlikte, dağılım grafiğini temsil eden bir noktalar bulutu olarak görüntülenir.

Dağılım grafiği ne işe yarar? Bu dağılım diyagramı, aşağıdakiler gibi iki çalışma değişkeninin verileri arasında var olan korelasyonu belirleyebilmek ve temsil edebilmek için çok yararlıdır: neden ve sonuç arasındaki ilişkiler veya nedenler arasındaki ilişkiler.

Bu tür diyagram Ekonomide ve ayrıca pazarlamada olduğu gibi uygulamalı istatistiklerde yaygın olarak uygulanmaktadır. çünkü uygulama alanı çok çeşitli olabilse de şirketlerin önemli pazar verilerini anlamalarına yardımcı olur.

Dağılım grafiği oluşturma adımları

Dağılım grafiği yapmak basit bir işlem olsa da, aşağıdaki adımları dikkate almalıyız:

1. Diyagramda belirleyicilerini temsil etmek istediğiniz durumu tanımlayın.
2. Bu faktörlerin verilerini toplayın, veriler, her iki değişkenin de aynı miktarda örnek veriye sahip olması gereken durumu temsil etmelidir.
3. Değişkenleri tanımlayın, (Y) ekseninde bağımlı değişken, bu davranışı gösteren faktörü temsil eder. diğer değişkenden etkilenir, bu diğeri (X) ekseninde temsil edilen bağımsız değişkendir.
4. Her bir değişkenin değerlerini grafik üzerinde temsil edin ve (Y) eksenindeki verilerin (X) eksenindekilerle kesişimini bir nokta ile işaretleyin.
5. Korelasyonun var olup olmadığını belirlemek için grafikte temsil edilen dağılım verilerinin analizi.

Dağılım grafiklerinin analizinde doğrusal korelasyon

doğrusal korelasyonlar dağılım grafiklerinde her iki değişkenin birbiriyle ilişkili olduğu yoğunluğu yorumlamamıza izin verir, Bu anlamda, bir korelasyon olabilir:

• pozitif korelasyon: biri diğerini de artırıyorsa, her iki değişkenin de artan bir davranışa sahip olduğunu gösterir.
• Negatif korelasyon: Bu gösterimde değişkenlerden biri artarken diğeri azalır.
  boş korelasyon: her iki değişken arasında bir ilişki yoktur.

Yine de, bir korelasyon ideal veya mükemmel her iki değişken arasındaki korelasyonlar eşit orantılı bir davranışa sahip olduğundan, korelasyon katsayısı bire eşittir.

Eğer istersek korelasyon katsayısını doğru bir şekilde belirlemek, içinde excel olabilmek formülleri ekle varsayılan “=COEFF.DE.CORREL(…,..)” Sadece formülü eklemeniz, verileri ilk değişkenden sürüklemeniz, üzerine virgül koymanız, ikinci değişkenden verileri sürüklemeniz yeterlidir ve bu kadar.

1. Dağılım Grafiği Örneği

Bu örnekte, bir şirket çalışılan saat sayısı ile kusurlu ürün sayısı arasındaki ilişki, bunun için şirket bir 20 hafta boyunca eğitim, söz konusu takip aşağıdaki verileri verdi:

Gerekli veriler tanımlandıktan sonra, grafik gösterime geçiyoruz.Bunun için faktörlerden hangisinin bağımlı değişkeni, hangisinin bağımsız değişkeni temsil ettiğini belirlemek gerekir.

tespit edebiliriz ki, çalışılan saat bağımsız değişkendir (X) ekseninde temsil edilir ve kusurlu ürünler bağımlı her zaman (y) ekseninde yansıtılır.

Grafikte temsil edilen verileri görüyoruz:

Grafikte gösterildiği gibi, arasındaki ilişkiler toplanan veriler dağınık mavi noktalarla yansıtılır, her nokta, çalışılan saat ile haftada sunulan kusurlu ürün arasındaki ilişkiyi temsil eder.

için grafiğe bir trend çizgisi ekleyin bunu tanımlayabiliriz Bu grafikte pozitif bir korelasyon var, çünkü çalışma saatleri arttıkça kusurlu ürün yüzdesi de artıyor.

Bu trend çizgisi bir 0.91 korelasyon katsayısı.

2. Dağılım Grafiği Örneği

Bu durumda, bir şey olup olmadığını bilmek istiyoruz. Rastgele seçilen 18 kişinin kilosu ve boyu arasındaki ilişki Belirli bir bölgede, not edilmelidir ki ne kadar çok veri toplanırsa, örneklem o kadar temsil edici olur toplam nüfusun koşulları; Verileri görelim:

Dağılım grafiğindeki gösterime bakalım:

Diyagramda görüldüğü gibi, orta derecede pozitif bir korelasyon var, çünkü boy kiloyu etkilemesine rağmen insidansı çok yüksek değildir, korelasyon katsayısı 0.59'dur.

Diyagramın detaylandırılması için Microsoft Office Excel'i bir araç olarak kullanabiliriz., sadece Excel araç çubuğuna gidip dağılım grafiğini yerleştirip gerekli verileri ona ekliyoruz.