Ποια είναι τα οφέλη ενός διαγράμματος διασποράς;

Διάγραμμα διασποράς


Ένα γράφημα διασποράς (γνωστό και ως διάγραμμα διασποράς, διάγραμμα διασποράς ή γράφημα διασποράς) είναι ένα γράφημα που απεικονίζει τα σημεία δεδομένων σε ένα πλέγμα. Κάθε σημείο δεδομένων αντιπροσωπεύεται από μια τελεία. Ο άξονας x αντιπροσωπεύει το χαρακτηριστικό που μετράτε και ο άξονας y αντιπροσωπεύει την τιμή αυτού του χαρακτηριστικού.

Τα γραφήματα διασποράς είναι χρήσιμα όταν θέλετε να δείτε πώς σχετίζονται δύο διαφορετικά χαρακτηριστικά. Για παράδειγμα, μπορεί να θέλετε να δείτε πώς ο αριθμός των ωρών εργασίας ενός ατόμου επηρεάζει τον μισθό του. Στη συνέχεια, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το διάγραμμα διασποράς για να μάθετε τη σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών. Ωστόσο, αυτό είναι μόνο ένα από τα οφέλη ενός διαγράμματος διασποράς. Μόλις κατακτήσεις πώς να φτιάξετε ένα διάγραμμα διασποράςμπορείτε να επωφεληθείτε από τις πολλές χρήσεις του σε στατιστικές και ανάλυση δεδομένων.

Ένα διάγραμμα διασποράς μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε γραμμικές ή μη γραμμικές σχέσεις μεταξύ δύο μεταβλητών.

Σε ένα διάγραμμα διασποράς, κάθε σημείο δεδομένων αντιπροσωπεύεται από μια τελεία και τα σημεία σχεδιάζονται σε ένα επίπεδο συντεταγμένων. Ο άξονας x αντιπροσωπεύει μια μεταβλητή και ο άξονας y αντιπροσωπεύει την άλλη μεταβλητή. Εάν υπάρχει γραμμική σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών, οι τελείες θα είναι ομοιόμορφα κατανεμημένες κατά μήκος μιας γραμμής. Εάν υπάρχει μια μη γραμμική σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών, οι τελείες θα είναι διάσπαρτες και δεν θα ακολουθούν μια γραμμή.

Οι μεταβλητές γραμμικής σχέσης είναι αυτές στις οποίες υπάρχει άμεση συσχέτιση μεταξύ των δύο μεταβλητών. Δηλαδή, καθώς αυξάνεται η μία μεταβλητή, αυξάνεται και η άλλη μεταβλητή με αντίστοιχο τρόπο. Οι μη γραμμικές μεταβλητές σχέσεων, ωστόσο, είναι αυτές στις οποίες τη συσχέτιση μεταξύ των δύο μεταβλητών δεν είναι ευθεία γραμμή. Με άλλα λόγια, καθώς αυξάνεται η μία μεταβλητή, η άλλη μεταβλητή δεν αυξάνεται πάντα με τον ίδιο ρυθμό. Αυτό μπορεί να οφείλεται σε διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένου του τύπου των δεδομένων που συλλέγονται και του σχήματος των σημείων δεδομένων.

Ένα διάγραμμα διασποράς μπορεί να σας βοηθήσει να εντοπίσετε ακραίες τιμές στα δεδομένα σας.

Ο άξονας x Σε ένα διάγραμμα διασποράς αντιπροσωπεύει τη μεταβλητή που μετράτε και ο άξονας y αντιπροσωπεύει την τιμή αυτής της μέτρησης. Αν θέλεις προσδιορίστε ακραίες τιμές στα δεδομένα σαςμπορείτε να το κάνετε αναζητώντας σημεία που απέχουν πολύ από τα υπόλοιπα δεδομένα.

Οι ακραίες τιμές μπορεί να προκληθούν από διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων σφαλμάτων στη διαδικασία συλλογής δεδομένων, ασυνήθιστων περιστάσεων ή απλώς κακής τύχης. Στις περισσότερες περιπτώσεις, οι ακραίες τιμές είναι απλώς ανωμαλίες που δεν σας λένε τίποτα χρήσιμο. Αλλά σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορεί να είναι σημάδι ότι κάτι δεν πάει καλά με τα δεδομένα ή την υποκείμενη διαδικασία.

Ένα διάγραμμα διασποράς μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε τη συσχέτιση μεταξύ δύο μεταβλητών.

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα διάγραμμα διασποράς για να δείτε εάν υπάρχει τάση ή μοτίβο στα δεδομένα. Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε τις σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε ένα διάγραμμα διασποράς για να προβλέψετε μελλοντικές τιμές.

Η συσχέτιση μεταξύ δύο μεταβλητών δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη της τιμής μιας μεταβλητής με βάση την τιμή της άλλης. Αυτό ονομάζεται παλινδρόμηση. Η εξίσωση παλινδρόμησης χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό της προβλεπόμενης τιμής της μεταβλητής με βάση τις γνωστές τιμές της άλλης μεταβλητής.

Ένα διάγραμμα διασποράς μπορεί να σας βοηθήσει να προσδιορίσετε τις τάσεις στα δεδομένα σας.

Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε ένα διάγραμμα διασποράς για να προσδιορίσετε τις τάσεις στα δεδομένα σας. Για παράδειγμα, εάν θέλετε να μάθετε εάν υπάρχει θετική ή αρνητική συσχέτιση μεταξύ δύο μεταβλητών, μπορείτε να τις γράψετε σε ένα διάγραμμα διασποράς. Εάν τα σημεία στο γράφημα τείνουν να συγκεντρώνονται μαζί, αυτό υποδηλώνει ότι υπάρχει συσχέτιση μεταξύ των δύο μεταβλητών.

Η δυνατότητα αναγνώρισης τάσεων στα δεδομένα σας είναι μία από τις πιο σημαντικές πτυχές της ανάλυσης δεδομένων. Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να πάρετε καλύτερες αποφάσεις για το μέλλον και να κατανοήσετε πώς αλλάζει η επιχείρησή σας.