2.10:

2.10: Точечная диаграмма

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Scatter Plot

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Previous Video

2.8: Histogram

Next Video

2.11: Time-Series Graph

6,793 Views

•

01:15 min

•

April 30, 2023

Overview

Наиболее распространенным и простым способом отображения взаимосвязи между двумя переменными, x и y, является точечная диаграмма. Точечная диаграмма показывает направление связи между переменными. Четкое направление происходит, когда есть:

Высокие значения одной переменной возникают при высоких значениях другой переменной или низкие значения одной переменной возникают при низких значениях другой переменной.
Высокие значения одной переменной при низких значениях другой переменной.

Силу взаимосвязи можно определить, посмотрев на диаграмму рассеяния и увидев, насколько близки точки к линии, степенной функции, экспоненциальной функции или к какому-либо другому типу функции. Для линейной зависимости существует исключение. Рассмотрим диаграмму рассеяния, в которой все точки попадают на горизонтальную линию, обеспечивающую «идеальную подгонку». Горизонтальная линия, на самом деле, не показывает никакой взаимосвязи.

Глядя на диаграмму рассеяния, необходимо обращать внимание на общую закономерность и любые отклонения, если таковые имеются.

Transcript

Рассмотрим количественные данные о цене домов и соответствующей им площади земельного участка. Такие количественные данные с двумя переменными называются двумерными данными.

Переменная, которая выступает в качестве причины, называется независимой переменной, в то время как другая переменная, показывающая реакцию, называется зависимой переменной.

Эту зависимость одной переменной от другой можно визуализировать с помощью точечной диаграммы. Здесь независимая переменная — площадь земельного участка — представлена по оси X, а зависимая переменная — цена домов — по оси Y.

Отметьте цены, соответствующие площади земельного участка. Затем нарисуйте линию наилучшего соответствия таким образом, чтобы над и ниже этой линии присутствовало почти равное количество точек. Эти точки вместе образуют паттерн для определения корреляции между двумя переменными.

Обратите внимание, что увеличение площади земельного участка приводит к удорожанию домов. Такой растущий тренд указывает на положительную корреляцию.

И наоборот, если кто-то наблюдает тенденцию к снижению, это указывает на отрицательную корреляцию. Отсутствие тренда означает отсутствие корреляции.

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.