2.10: Diagrama de dispersión

Scatter Plot
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01:15 min
April 30, 2023

Overview

La forma más común y sencilla de mostrar la relación entre dos variables, x e y, es un diagrama de dispersión. Un diagrama de dispersión muestra la dirección de una relación entre las variables. Una dirección clara ocurre cuando hay:

  1. Valores altos de una variable que ocurren con valores altos de la otra variable o valores bajos de una variable que ocurren con valores bajos de la otra variable.
  2. Valores altos de una variable que ocurren con valores bajos de la otra variable.

Se puede determinar la fuerza de la relación observando el diagrama de dispersión y viendo qué tan cerca están los puntos de una línea, una función de potencia, una función exponencial o algún otro tipo de función. Para una relación lineal, hay una excepción. Considere un diagrama de dispersión en el que todos los puntos caen en una línea horizontal que proporciona un “ajuste perfecto”. De hecho, la línea horizontal no mostraría ninguna relación.

Al observar un diagrama de dispersión, uno debe notar el patrón general y cualquier desviación, si la hay.

Transcript

Considere los datos cuantitativos sobre el precio de las viviendas y su correspondiente superficie del suelo. Estos datos cuantitativos con dos variables se denominan datos bivariados.

La variable que actúa como causa se denomina variable independiente, mientras que otra variable que muestra la respuesta se denomina variable dependiente.

Esta dependencia de una variable sobre otra se puede visualizar utilizando el diagrama de dispersión. Aquí, la variable independiente (el área del suelo) se representa a lo largo del eje X, y la variable dependiente (el precio de las casas) se representa a lo largo del eje Y.

Marque los precios correspondientes a la superficie del suelo. A continuación, dibuje la línea de mejor ajuste de forma que haya un número casi igual de puntos por encima y por debajo de esta línea. Estos puntos juntos forman el patrón para identificar la correlación entre las dos variables.

Nótese que el aumento de la superficie del suelo conduce a un aumento del precio de las viviendas. Esta tendencia creciente denota una correlación positiva.

Por el contrario, si se observa una tendencia decreciente, indica una correlación negativa. Sin tendencia significa que no hay correlación.

Key Terms and definitions​

  • Scatter Plot - A graph showing the relationship between two variables, x and y.
  • Direction - Highs and lows of variables in a scatter plot.
  • Perfect Correlation - All points in a scatter plot fall on a single line.
  • No Trend - Scatter plot showing no clear relationship between variables.
  • Linear Relationship - Scatter plot where data points fall along a line, but not horizontally.

Learning Objectives

  • Define Scatter Plot - Visual representation of the relationship between two variables (e.g., scatter plot).
  • Contrast Perfect Correlation vs No Trend - Distinguish between clear and unclear relationships (e.g., perfect correlation scatter plot vs no trend scatter plot).
  • Explore Examples - Look at variations of scatter plots (e.g., linear relationship scatter plot).
  • Explain Scatter Plot Direction - Describe how the direction of a scatter plot is determined.
  • Apply in Context - Understand how scatter plots are used in psychology.

Questions that this video will help you answer

  • What is a scatter plot and how to read one?
  • What distinguishes perfect correlation from no trend in scatter plots?
  • How to determine the direction of a scatter plot?

This video is also useful for

  • Students - Understanding of scatter plots aids in comprehending variable relationships.
  • Educators - Scatter plots provide a visual tool for teaching relationship between variables.
  • Researchers - Scatter plots can serve as a fundamental tool in data analysis.
  • Science Enthusiasts - Scatter plots offer a simple way to see relationships between variables.