Учебное пособие по точечной диаграмме

Точечная диаграмма (также известная как точечная диаграмма и корреляционная диаграмма) — это инструмент для анализа взаимосвязи между двумя переменными, используемый для определения степени корреляции между двумя переменными.

Одна переменная откладывается по горизонтальной оси, а другая по вертикальной оси. Паттерн их точек пересечения графически отображает реляционный паттерн. Это один из семи основных инструментов качества.

Переменные кода

Если точка закодирована (цвет/форма/размер), может отображаться дополнительная переменная. Данные отображаются в виде набора точек. Для каждой точки значение одной переменной определяет положение на горизонтальной оси, а значение другой переменной определяет положение на вертикальной оси.

Изменить эту диаграмму

Чаще всего точечные диаграммы используются для доказательства или опровержения причинно-следственной связи. Хотя график показывает взаимосвязь, он не доказывает, что одна переменная ведет к другой. Следовательно, мы можем использовать диаграмму рассеяния, чтобы изучить теорию причинно-следственных связей и найти основную причину выявленной проблемы.

Например, мы можем проанализировать закономерности мотоциклетных аварий на автомагистралях. Вы выбираете две переменные: скорость мотоцикла и количество аварий, и рисуете диаграмму. Как только таблица будет заполнена, вы заметите, что количество аварий увеличивается по мере увеличения скорости автомобиля. Это показывает, что существует определенная связь между скоростью и возникновением дорожно-транспортных происшествий на скоростной автомагистрали.

Когда следует использовать графики рассеяния

Основное использование точечных диаграмм состоит в том, чтобы наблюдать и отображать взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Мы хотим увидеть, насколько хорошо мы можем предсказать значение по вертикали, если получим конкретное значение по горизонтали.

Вы часто будете видеть переменные на горизонтальной оси, представленные как независимые переменные, и переменные на вертикальной оси как зависимые переменные. Идентификация корреляций между переменными может быть описана как положительная или отрицательная, сильная или слабая, линейная или нелинейная.

Шаблон корреляции диаграммы рассеяния

Степень корреляции между переменными зависит от того, насколько разбросаны точки на графике. Чем больше точек вы нанесете на график, тем менее коррелированы переменные. Чем ближе точки нарисованы к прямой линии, тем выше корреляция. Степень корреляции обозначается буквой «R».

Следующие типы точечных диаграмм, показанные в таблице, иллюстрируют степень корреляции между переменной X и переменной Y.

Сильная положительная корреляция

Изменить эту диаграмму

Сильная отрицательная корреляция

Изменить эту диаграмму

Слабая положительная корреляция

Изменить эту диаграмму

Комплексная корреляция

Изменить эту диаграмму

Нет корреляции

Изменить эту диаграмму

Пример точечной диаграммы: длина руки в 11 классе

Точечная диаграмма показывает информацию о росте и длине руки каждого из 8 учеников 11-го класса. Если мы видим, что корреляция между ростом ученика и длиной руки показывает тенденцию, мы можем оценить длину руки ученика с определенным значением. заданной высоты и наоборот. Диаграмма выше показывает, что существует положительная корреляция между длиной руки и ростом.

Изменить эту диаграмму

После определения корреляции между переменными вы можете предсказать поведение зависимой переменной на основе меры независимой переменной. Эта диаграмма очень полезна, когда одну переменную легко измерить, а другую — нет. Например, ученик 11 класса имеет рост 148 см, мы можем оценить длину руки этого ученика примерно в 84 см.