Hva er et scatterplot?

Getty Images/Westend61

Et av målene med statistikk er organisering og visning av data. Mange ganger er en måte å gjøre dette på å bruke en kurve , diagram eller tabell. Når du jobber med

Sammenkoblede data

Det er verdt å fremheve at et spredningsdiagram er en type graf som brukes for sammenkoblede data. Dette er en type datasett der hvert av våre datapunkter har to numre knyttet til seg. Vanlige eksempler på slike sammenkoblinger inkluderer:

• En måling før og etter en behandling. Dette kan ha form av en elevs prestasjoner på en forhåndstest og senere en posttest.
• Et eksperimentelt design med matchede par. Her er ett individ i kontrollgruppen og et annet tilsvarende individ er i behandlingsgruppen.
• To målinger fra samme person. For eksempel kan vi registrere vekten og høyden til 100 personer.

2D-grafer

Det tomme lerretet som vi vil starte med for spredningsplottet vårt er det kartesiske koordinatsystemet. Dette kalles også det rektangulære koordinatsystemet på grunn av det faktum at hvert punkt kan lokaliseres ved å tegne et bestemt rektangel. Et rektangulært koordinatsystem kan settes opp ved å:

1. Starter med en horisontal tallinje. Dette kalles x -akser.
2. Legg til en vertikal talllinje. Kryss av x- aksen på en slik måte at nullpunktet fra begge linjene skjærer hverandre. Denne andre talllinjen kalles Y -akser.
3. Punktet der nullene på tallinjen vår skjærer, kalles origo.

Nå kan vi plotte datapunktene våre. Det første tallet i paret vårt er x -koordinere. Det er den horisontale avstanden bort fra y-aksen, og derav origo også. Vi beveger oss til høyre for positive verdier av x og til venstre for opprinnelsen for negative verdier av x .

Det andre tallet i paret vårt er Y -koordinere. Det er den vertikale avstanden fra x-aksen. Starter på det opprinnelige punktet på x -akse, flytt opp for positive verdier av Y og ned for negative verdier på Y .

Plasseringen på grafen vår er da markert med en prikk. Vi gjentar denne prosessen om og om igjen for hvert punkt i datasettet vårt. Resultatet er en spredning av punkter, som gir spredningsplottet navnet.

Forklaring og svar

En viktig instruksjon som gjenstår er å være forsiktig med hvilken variabel som er på hvilken akse. Hvis våre sammenkoblede data består av en forklaring og responsparing, så er forklaringsvariabelen angitt på x-aksen. Hvis begge variablene anses å være forklarende, kan vi velge hvilken som skal plottes på x-aksen og hvilken på Y -akser.

Funksjoner ved et scatterplot

Det er flere viktige trekk ved et scatterplot. Ved å identifisere disse egenskapene kan vi avdekke mer informasjon om datasettet vårt. Disse funksjonene inkluderer:

• Den generelle trenden blant våre variabler. Når vi leser fra venstre til høyre, hva er det store bildet? Et oppadgående mønster, nedadgående eller syklisk?
• Eventuelle uteliggere fra den generelle trenden. Er disse uteliggere fra resten av dataene våre, eller er de innflytelsesrike punkter?
• Formen på enhver trend. Er dette lineært, eksponentielt, logaritmisk eller noe annet?
• Styrken til enhver trend. Hvor godt samsvarer dataene med det generelle mønsteret vi identifiserte?

Relaterte temaer

Spredningsplott som viser en lineær trend kan analyseres med de statistiske teknikkene til lineær regresjon ogsammenheng. Regresjon kan utføres for andre typer trender som er ikke-lineære.