Gráfico de dispersión

Un diagrama de dispersión (también llamado gráfico de dispersión) es un tipo de diagrama o diagrama matemático que utiliza coordenadas cartesianas para mostrar valores de dos variables típicamente para un conjunto de datos. Si los puntos están codificados (color/forma/tamaño), se puede mostrar una variable adicional. Los datos se muestran como una colección de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable que determina la posición en el eje vertical.

Un diagrama de dispersión se puede usar cuando una variable continua está bajo el control del experimentador y la otra depende de ella o cuando ambas variables continuas son independientes. Si existe un parámetro que es sistemáticamente incrementado y/o decrementado por otro, se le llama parámetro de control o variable independiente y habitualmente se grafica a lo largo del eje horizontal. La variable medida o dependiente normalmente se traza a lo largo del eje vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier tipo de variable se puede trazar en cualquiera de los ejes y un diagrama de dispersión ilustrará solo el grado de correlación (no causalidad) entre dos variables.

Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre variables con un determinado intervalo de confianza. Por ejemplo, el peso y la altura estarían en el eje y, y la altura estaría en el eje x.-eje. Las correlaciones pueden ser positivas (ascendentes), negativas (descendentes) o nulas (sin correlación). Si el patrón de puntos se inclina desde la parte inferior izquierda hacia la parte superior derecha, indica una correlación positiva entre las variables que se están estudiando. Si el patrón de puntos se inclina desde la esquina superior izquierda hacia la esquina inferior derecha, indica una correlación negativa. Se puede dibujar una línea de mejor ajuste (también llamada "línea de tendencia") para estudiar la relación entre las variables. Se puede determinar una ecuación para la correlación entre las variables mediante procedimientos de mejor ajuste establecidos. Para una correlación lineal, el procedimiento de mejor ajuste se conoce como regresión lineal y se garantiza que generará una solución correcta en un tiempo finito. No se garantiza que ningún procedimiento de mejor ajuste universal genere una solución correcta para relaciones arbitrarias. Un diagrama de dispersión también es muy útil cuando deseamos ver cómo dos conjuntos de datos comparables coinciden para mostrar relaciones no lineales entre variables. La capacidad de hacer esto se puede mejorar agregando una línea suave como LOESS.Además, si los datos están representados por un modelo mixto de relaciones simples, estas relaciones serán visualmente evidentes como patrones superpuestos.

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