Streudiagramm-Tutorial

Ein Streudiagramm (auch bekannt als Streudiagramm und Korrelationsdiagramm) ist ein Werkzeug zum Analysieren der Beziehung zwischen zwei Variablen, das verwendet wird, um den Grad der Korrelation zwischen zwei Variablen zu bestimmen.

Eine Variable ist auf der horizontalen Achse und die andere auf der vertikalen Achse aufgetragen. Das Muster ihrer Schnittpunkte zeigt das Beziehungsmuster grafisch an. Es ist eines der sieben grundlegenden Werkzeuge der Qualität.

Code-Variablen

Wenn der Punkt codiert ist (Farbe / Form / Größe), kann eine zusätzliche Variable angezeigt werden. Die Daten werden als Sammlung von Punkten angezeigt. Für jeden Punkt bestimmt der Wert einer Variablen die Position auf der horizontalen Achse und der Wert einer anderen Variablen die Position auf der vertikalen Achse.

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Am häufigsten werden Streudiagramme verwendet, um Kausalitäten zu beweisen oder zu widerlegen. Obwohl die Grafik die Beziehung zeigt, beweist sie nicht, dass eine Variable zu einer anderen führt. Daher können wir das Streudiagramm verwenden, um die Theorie der Kausalität zu untersuchen und die Grundursache des identifizierten Problems zu finden.

Beispielsweise können wir die Muster von Motorradunfällen auf Autobahnen analysieren. Sie wählen zwei Variablen aus: die Geschwindigkeit des Motorrads und die Anzahl der Unfälle, und zeichnen ein Diagramm. Sobald das Diagramm ausgefüllt ist, werden Sie feststellen, dass die Anzahl der Unfälle mit zunehmender Fahrzeuggeschwindigkeit zunimmt. Dies zeigt, dass ein gewisser Zusammenhang zwischen der Geschwindigkeit und dem Auftreten von Verkehrsunfällen auf der Schnellstraße besteht.

Wann sollten Streudiagramme verwendet werden?

Streudiagramme werden hauptsächlich verwendet, um die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen zu beobachten und anzuzeigen. Wir wollen sehen, wie gut wir den vertikalen Wert vorhersagen können, wenn wir einen bestimmten horizontalen Wert erhalten.

Variablen auf der horizontalen Achse werden häufig als unabhängige Variablen und Variablen auf der vertikalen Achse als abhängige Variablen dargestellt. Die Identifizierung von Korrelationen zwischen Variablen kann als positiv oder negativ, stark oder schwach, linear oder nichtlinear beschrieben werden.

Streudiagramm-Korrelationsmuster

Der Grad der Korrelation zwischen Variablen hängt davon ab, wie verstreut die Punkte in der Grafik sind. Je mehr Punkte Sie in einem Diagramm darstellen, desto weniger korrelieren die Variablen. Je näher die Punkte an einer geraden Linie gezogen werden, desto höher ist die Korrelation. Der Korrelationsgrad wird mit „R“ bezeichnet.

Die folgenden Streudiagrammtypen in der Tabelle veranschaulichen den Korrelationsgrad zwischen Variable X und Variable Y.

Starke positive Korrelation

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Starke negative Korrelation

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Schwache positive Korrelation

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Komplexe Korrelation

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Keine Korrelation

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Beispiel eines Streudiagramms: Armlänge in Klasse 11

Das Streudiagramm zeigt Informationen über die Größe und die Armlänge von jedem der 8 Schüler in der 11. Klasse. Wenn wir sehen, dass die Korrelation zwischen der Größe des Schülers und der Armlänge einen Trend aufweist, können wir die Armlänge eines Schülers mit einem bestimmten Wert schätzen der angegebenen Höhe und umgekehrt. Das obige Diagramm zeigt, dass es eine positive Korrelation zwischen Armlänge und Körpergröße gibt.

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Nachdem Sie die Korrelation zwischen den Variablen bestimmt haben, können Sie das Verhalten der abhängigen Variablen basierend auf dem Maß der unabhängigen Variablen vorhersagen. Dieses Diagramm ist sehr nützlich, wenn eine Variable einfach zu messen ist und die andere nicht. Beispiel: Ein Schüler der 11. Klasse ist 148 cm groß, wir können die Armlänge dieses Schülers auf etwa 84 cm schätzen.