Scatterplot adalah salah satu jenis grafik yang paling umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana scatterplot dapat membantu kita memahami persentase lemak tubuh pada gadis remaja.
Dalam analisis ini, kami menggunakan scatterplot untuk menggraph BMI (Body Mass Index) dan persentase lemak tubuh. Scatterplot menunjukkan hubungan yang moderat kuat antara kedua variabel tersebut. Dengan meningkatnya nilai BMI, nilai persentase lemak tubuh juga cenderung meningkat. Hubungan ini tampak sedikit melengkapi karena menjadi lebih datar pada nilai BMI yang lebih tinggi. Untuk memodelkan kelonggaran, analisis menambahkan term squared ke dalam model.
Dalam scatterplot, garis fit terlihat mengikuti kelongsong data, yang menunjukkan bahwa model tersebut sesuai dengan data.
Interpreting Scatterplots and Assessing Relationships between Variables
Scatterplots dapat membantu kita memahami arah, kuat, dan linearitas hubungan antara dua variabel. Hubungan yang positif terlihat ketika nilai-nilai cenderung meningkat bersamaan, seperti hubungan antara tinggi badan dan berat badan.
Jika satu variabel meningkat sementara lainnya menurun, maka hubungan tersebut adalah negatif. Kuatness hubungan dapat diukur menggunakan koefisien korelasi (correlation coefficient). Koefisien korelasi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa data memiliki hubungan yang lebih kuat.
Stronger Relationships
Data point yang lebih terkonstruksi pada scatterplot menunjukkan bahwa hubungan tersebut lebih kuat. Perlu diingat bahwa perubahan skala dapat mengubah penampilan strength of relationship, sehingga koefisien korelasi yang lebih tinggi adalah ukuran objektiv dari strength independent of graph scaling.
Linear and Curved Relationships
Dalam scatterplot, kita dapat menentukan apakah hubungan antara dua variabel linear atau tidak. Jika hubungan tersebut kurang, maka kita perlu menggunakan regression analysis untuk memodelkan kelonggaran.
Adding a Fit Line
Fit line yang ditambahkan dapat membantu kita memahami seberapa baik model sesuai dengan data. Kita mungkin ingin memmodelkan kelonggaran menggunakan regression analysis jika hubungan tersebut ada.
Determine Whether the Relationship Changes between Groups
Scatterplot juga dapat membantu kita menentukan apakah hubungan antara dua variabel berbeda antara grup. Untuk membuat perbandingan ini, kita perlu memiliki variabel kategori yang mendefinisikan grup.
Finding Outliers and Unusual Observations with Scatterplots
Scatterplot juga dapat membantu kita menemukan outlier dan observasi tidak biasa. Beberapa outlier memiliki nilai-nilai yang sangat ekstrem, sedangkan lainnya tidak memiliki nilai-nilai yang tidak biasa namun tidak sesuai dengan hubungan yang diamati.
Trends Over Time
Scatterplot juga dapat digunakan untuk mempelajari trend waktu. Dalam kasus ini, kita dapat menggunakan scatterplot untuk mempelajari hubungan antara dua variabel selama waktu.
Dalam artikel ini, kita telah melihat bagaimana scatterplot dapat membantu kita memahami persentase lemak tubuh pada gadis remaja. Scatterplot adalah salah satu jenis grafik yang paling umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel dan memiliki berbagai kegunaan dalam analisis statistik.