什么是散點(diǎn)圖?

統(tǒng)計(jì)目標(biāo)之一是組織和顯示數(shù)據(jù)健康知識(shí)講座觀后感。很多時(shí)候,一種方法是使用圖表,圖表或表格。使用配對(duì)數(shù)據(jù)時(shí),有用的圖形類(lèi)型是散點(diǎn)圖。這種類(lèi)型的圖形使我們能夠通過(guò)檢查平面中的點(diǎn)散射來(lái)輕松有效地探索我們的數(shù)據(jù)。

Paired Data

值得強(qiáng)調(diào)的是,散點(diǎn)圖是一種用于配對(duì)數(shù)據(jù)的圖形。這是一種數(shù)據(jù)集,其中我們的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都有兩個(gè)與其相關(guān)的數(shù)字。這種配對(duì)的常見(jiàn)例子包括:

  • 治療前后的測(cè)量。這可以采取學(xué)生在預(yù)測(cè)試中的表現(xiàn)形式,然后再進(jìn)行后測(cè)。
  • 匹配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。對(duì)照組中有一個(gè)人,治療組中有另一個(gè)人。
  • 來(lái)自同一個(gè)人的兩次測(cè)量。例如,我們可以記錄100人的體重和身高。

2D圖

我們將從散點(diǎn)圖開(kāi)始的空白canvas是笛卡爾坐標(biāo)系。由于可以通過(guò)繪制特定矩形來(lái)定位每個(gè)點(diǎn),因此也稱為矩形坐標(biāo)系。矩形坐標(biāo)系可以通過(guò)以下方式設(shè)置:

  1. 從水平數(shù)字線開(kāi)始。這被稱為x-軸。
  2. 添加一條垂直數(shù)字線。與x-軸相交,以使兩條線的零點(diǎn)相交。第二條數(shù)字線稱為y-軸。
  3. 數(shù)字線的零點(diǎn)相交的點(diǎn)稱為原點(diǎn)。

現(xiàn)在我們可以繪制我們的數(shù)據(jù)點(diǎn)。我們對(duì)中的第一個(gè)數(shù)字是x-坐標(biāo)。它是遠(yuǎn)離y軸的水平距離,因此也是原點(diǎn)。我們向右移動(dòng),得到正值50 x 51,向左移動(dòng)of負(fù)值x的原點(diǎn)。

我們對(duì)中的第二個(gè)數(shù)字是y坐標(biāo)。它是遠(yuǎn)離x軸的垂直距離。從x軸上的原始點(diǎn)開(kāi)始,向上移動(dòng)y的正值,向下移動(dòng)y的負(fù)值。

然后我們圖表上的位置標(biāo)有一個(gè)點(diǎn)。我們對(duì)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)點(diǎn)重復(fù)此過(guò)程。結(jié)果是點(diǎn)的散射,這給出了散點(diǎn)圖的名稱。

解釋和回應(yīng)

剩下的一個(gè)重要指令是要注意哪個(gè)變量在哪個(gè)軸上。如果我們的配對(duì)數(shù)據(jù)由解釋和響應(yīng)配對(duì)組成,則解釋變量在x軸上指示。如果兩個(gè)變量都被認(rèn)為是解釋性的,那么我們可以選擇在x軸上繪制哪個(gè)變量,在y軸上繪制哪個(gè)變量。

散點(diǎn)圖

的特征

散點(diǎn)圖有幾個(gè)重要特征。通過(guò)識(shí)別這些特征,我們可以發(fā)現(xiàn)有關(guān)數(shù)據(jù)集的更多信息。這些功能包括:

  • 我們變量的總體趨勢(shì)。正如我們從左到右閱讀的那樣,大局是什么?向上模式,向下還是周期性?
  • 總體趨勢(shì)的任何異常值。這些與我們其余數(shù)據(jù)的異常值是什么,還是有影響力的點(diǎn)?
  • 任何趨勢(shì)的形狀。這是線性的,指數(shù)的,對(duì)數(shù)的還是其他的?
  • 任何趨勢(shì)的力量。數(shù)據(jù)與我們確定的整體模式有多接近?

相關(guān)主題

可以使用線性回歸和相關(guān)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)分析呈現(xiàn)線性趨勢(shì)的散點(diǎn)圖??梢詫?duì)非線性的其他類(lèi)型的趨勢(shì)執(zhí)行回歸。

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