график, в суммарном виде отражающий распределение признаков относительно двух переменных с использованием пунктира для обозначения результатов наблюдений.
ДИАГРАММА РАССЕЯНИЯ
Диаграмма рассеяния
Источник: Социологический словарь проекта Socium
ДИАГРАММА РАССЕЯНИЯ
двумерный график для изображения совместного распределения двух количественных переменных ( также Шкала измерительная). Каждый объект из выборки представляется в виде точки, координатами которой служат соответствующие ему значения двух переменных. По виду Д.Р. можно судить о направлении ( Связь статистическая прямая, Связь статистическая обратная) и линейности связи между двумя представленными на диаграмме переменными.
Источник: Социология: энциклопедия
диаграмма рассеяния
Полезный способ визуализации
множества двух- или трехмерных данных (совместного распределения двух или трех
переменных). На ней каждому наблюдению соответствует одна точка, по осям
откладываются значения переменных, точки на диаграмме не соединены между собой.
Диаграмма рассеяния обычно выводится
перед вычислением коэффициента линейной корреляции или подгонкой регрессионной
линии.
Примеры.
Чем сильнее точки группируются вдоль
прямой линии, тем сильнее линейная взаимосвязь между двумя переменными (тем
выше корреляция).
Если линия, вдоль которой
группируются точки, идет от левого нижнего угла к правому верхнему, взаимосвязь
между двумя переменными положительная (прямая).
Если линия, вокруг которой
группируются точки, идет от верхнего левого угла к нижнему правому, взаимосвязь
между двумя переменными отрицательная (обратная).
Если точки разбросаны по диаграмме
случайным образом, между двумя переменными нет взаимосвязи (очень низкая или нулевая
корреляция).
Очень низкая или нулевая корреляция
может быть результатом нелинейной связи между переменными. Если существующая
взаимосвязь действительно нелинейна (точки группируются вокруг некоторой, не
прямой, линии), коэффициент корреляции не является хорошей мерой силы этой
взаимосвязи.
Диаграмма рассеяния показывает также
нелинейную взаимосвязь между переменными и наличие или отсутствие выбросов.
Если мы имеем дело с большим
количеством переменных, все возможные диаграммы рассеяния можно представить
одновременно в матрице диаграмм рассеяния.
Источник: Словарь социологической статистики
ДИАГРАММА РАССЕЯНИЯ
один из способов визуализации статистической информации, который применяют при анализе зависимости между двумя переменными и которая является очень наглядной формой представления информации, позволяющий сформулировать гипотезу относительно общего вида функции связи между показателями. Для построения Д.р. используют прямоугольную систему координат. По оси абсцисс отмечают значения независимой переменной, а по оси ординат – значения зависимой переменной. Результат каждого наблюдения отображается точкой на плоскости. Совокупность этих точек образует скопление, или облако. Скопление точек определяет картину зависимости двух переменных. Д.р. часто называется полем корреляции, т.к. как является геометрической формой систематизации эмпирического материала по взаимосвязанным признакам единиц наблюдения (см. рис. 1).
img width="624" height="379" src="/upload/content/1582184185_22.files/image025.jpg"
По ширине разброса точек можно сделать вывод о степени тесноты связи. Если точки расположены близко друг к другу в виде узкой полоски, то можно утверждать о наличии относительно тесной связи. Если точки разбросаны широко по диаграмме, то имеется слабая связь. Д.р. позволяет произвести визуальный анализ эмпирических данных. Если изображение зависимости трех переменных еще возможно, то при большом числе переменных геометрическое представление неосуществимо. Д.р. позволяет произвести визуальный анализ эмпирических данных по двум или трем взаимосвязанным переменным. Изображение Д.р. для трех переменных возможно в стандартных программных статистических пакетах, напр., SPSS или SAS. При большем числе переменных геометрическое представление Д.р. трудно осуществимо и совершенно не эффективно. Чтобы по Д.р., графическим путем оценить функцию линейной регрессии, на диаграмме натягивают воображаемую нить т.о., чтобы по обе стороны от нее оказалось приблизительно одинаковое число точек. Нить должна обязательно проходить через точку с координатами х среднее и у среднее (центр рассеяния) и по возможности полно отражать характер размещения облака точек. Положение нити отмечают на Д.р. прямой, которая называется прямой регрессии или регрессионной прямой. Прямая регрессии, полученная графически, может быть искажена субъективным подходом. Поэтому она является приближенной и, не совсем точно отражая характер взаимосвязи между признаками, используется в качестве основы для формулировки гипотез, которые в дальнейшем исследовании будут проверены с использованием инструментальных методов статистики.
img width="624" height="379" src="/upload/content/1582184185_22.files/image025.jpg"
По ширине разброса точек можно сделать вывод о степени тесноты связи. Если точки расположены близко друг к другу в виде узкой полоски, то можно утверждать о наличии относительно тесной связи. Если точки разбросаны широко по диаграмме, то имеется слабая связь. Д.р. позволяет произвести визуальный анализ эмпирических данных. Если изображение зависимости трех переменных еще возможно, то при большом числе переменных геометрическое представление неосуществимо. Д.р. позволяет произвести визуальный анализ эмпирических данных по двум или трем взаимосвязанным переменным. Изображение Д.р. для трех переменных возможно в стандартных программных статистических пакетах, напр., SPSS или SAS. При большем числе переменных геометрическое представление Д.р. трудно осуществимо и совершенно не эффективно. Чтобы по Д.р., графическим путем оценить функцию линейной регрессии, на диаграмме натягивают воображаемую нить т.о., чтобы по обе стороны от нее оказалось приблизительно одинаковое число точек. Нить должна обязательно проходить через точку с координатами х среднее и у среднее (центр рассеяния) и по возможности полно отражать характер размещения облака точек. Положение нити отмечают на Д.р. прямой, которая называется прямой регрессии или регрессионной прямой. Прямая регрессии, полученная графически, может быть искажена субъективным подходом. Поэтому она является приближенной и, не совсем точно отражая характер взаимосвязи между признаками, используется в качестве основы для формулировки гипотез, которые в дальнейшем исследовании будут проверены с использованием инструментальных методов статистики.
Источник: Энциклопедия статистических терминов. т.1. Методологические основы статистики.