Точкова діаграма — це графічне зображення, у якому кореляція, яка існує між двома змінними, може бути відома за допомогою площини Декартова система є дуже корисною для визначення та представлення кореляції, яка існує між даними двох досліджуваних змінних, таких як зв’язок між причина і наслідок.
Діаграма розсіювання - це a представлення змінних у декартовій площині з використанням кількісних даних.
У цій статті ви знайдете:
Що таке діаграма розсіювання і для чого вона корисна?
Діаграма розсіювання — це тип графічного зображення, у якому можна дізнатися про кореляцію, яка існує між двома змінними використовуючи декартову площину, для цього значення або дані змінних присвоюються осі (X, Y), і кожне перетин між обома змінними представляє точку на графіку плоский.
Оголошення
Ці точки разом відображаються у вигляді хмари точок, які представляють діаграму розсіювання.
Оголошення
Для чого корисна діаграма розсіювання? Ця дисперсійна діаграма дуже корисна для того, щоб мати можливість визначити та представити кореляцію, яка існує між даними двох досліджуваних змінних, таких як зв'язки між причиною і наслідком або зв'язки між причинами.
Цей тип діаграми Він широко застосовується в прикладній статистиці, як в економіці, так і в маркетингу, оскільки він допомагає компаніям зрозуміти важливі ринкові дані, хоча сфера його застосування може бути дуже різноманітною.
Оголошення
Етапи створення діаграми розсіювання
Хоча створення діаграми розсіювання є простим процесом, ми повинні взяти до уваги наступні кроки:
- Визначте ситуацію, детермінанти якої ви хочете відобразити на діаграмі.
- Зберіть дані цих факторів, дані повинні бути репрезентативними для ситуації, в якій обидві змінні повинні мати однакову кількість вибіркових даних.
- Визначте змінні, на осі (Y) залежну змінну, це представляє фактор, чия поведінка на нього впливає інша змінна, яка є незалежною змінною, представленою на осі (X).
- Представте значення кожної змінної на графіку та позначте точкою перетин даних на осі (Y) з даними на осі (X).
- Існує аналіз даних дисперсії, представлених на графіку, для визначення кореляції.
Лінійна кореляція в аналізі діаграм розсіювання
лінійні кореляції на діаграмах розсіювання дозволяють нам інтерпретувати інтенсивність, з якою обидві змінні пов’язані одна з одною, У цьому сенсі кореляція може бути:
Оголошення
- позитивна кореляція: означає, що обидві змінні мають зростаючу поведінку, якщо одна збільшує іншу.
-
Негативна кореляція: у цьому представленні, коли одна змінна збільшується, інша зменшується.
нульова кореляція: між обома змінними немає кореляції.
тим не менш, кореляція ідеальна або ідеальна оскільки кореляції між обома змінними мають однаково пропорційну поведінку, з a коефіцієнт кореляції дорівнює одиниці.
Оголошення
якщо ми хочемо точно визначити коефіцієнт кореляції, в Excel може додайте формули за замовчуванням “=COEFF.DE.CORREL(…,..)” Вам просто потрібно вставити формулу, перетягнути дані з першої змінної, поставити кому, перетягнути дані з другої змінної, і все.
1. Приклад діаграми розсіювання
У цьому прикладі компанія хоче знати залежність між кількістю відпрацьованих годин і кількістю бракованої продукції, для цього компанія здійснила a навчання протягом 20 тижнів, зазначене подальше спостереження дало наступні дані:
Після визначення необхідних даних переходимо до графічного зображення.Для цього необхідно визначити, який із факторів представляє залежну змінну, а який — незалежну змінну.
Ми можемо визначити, що відпрацьовані години є незалежною змінною представлені на осі (X) і браковані продукти залежні який завжди відображається на осі (y).
Ми бачимо дані, представлені на графіку:
Як показано на графіку, співвідношення між зібрані дані відображаються розсіяними блакитними крапками, кожна точка представляє співвідношення відпрацьованих годин і бракованої продукції, представленої за тиждень.
До додати лінію тренду до графіка ми можемо це визначити На цьому графіку є позитивна кореляція, оскільки зі збільшенням робочого часу збільшується і відсоток бракованої продукції.
Ця лінія тренду представляє a коефіцієнт кореляції 0,91.
2. Приклад діаграми розсіювання
У цьому випадку ми прагнемо дізнатися, чи є співвідношення між вагою та зростом 18 випадково вибраних людей в даному населеному пункті, слід зазначити, що чим більше даних зібрано, тим репрезентативнішою є вибірка умов загального населення; Дивимося дані:
Давайте подивимося на представлення на діаграмі розсіювання:
Як видно на діаграмі, існує проміжна позитивна кореляція, оскільки зріст, хоч і впливає на вагу, але його частота не дуже висока, коефіцієнт кореляції якого становить 0,59.
Для розробки діаграми ми можемо використовувати Microsoft Office Excel як інструмент, ми просто переходимо на панель інструментів Excel і вставляємо діаграму розсіювання та додаємо до неї необхідні дані.
