Kami tahu bahwa Anda membutuhkan bantuan di Omni, dan kami memiliki. Sekarang, mari kita lihat beberapa contoh scatter plot dan belajar cara membaca hasil dari scatter plot maker kami.
Mengapa Pemahaman Scatter Plot Penting?
Scatter plot adalah salah satu alat analisis data yang paling populer dan berguna. Dengan menggunakan scatter plot, Anda dapat melihat hubungan antara dua atau lebih variabel, serta memahami tren dan pola yang terlihat dalam data.
Ciri-Ciri Scatter Plot yang Penting
Untuk membaca scatter plot dengan benar, Anda perlu memahami beberapa ciri-ciri penting:
- Pemilihan Variabel: Pemilihan variabel yang tepat adalah salah satu hal yang paling penting dalam membaca scatter plot. Variabel independen harus diletakkan pada sumbu x, sementara variabel dependen harus diletakkan pada sumbu y.
- Spotting Trend: Membaca trend dalam data adalah bagian dari membaca scatter plot. Dengan melihat trend, Anda dapat mengetahui apakah hubungan antara dua variabel memiliki pola yang terlihat atau tidak.
- Korrelasi vs Kausalitas: Penting untuk membedakan korrelasi dan kausalitas dalam membaca scatter plot. Korrelasi hanya mengukur seberapa kuat hubungan antara dua variabel, sementara kausalitas menunjukkan apakah variabel independen memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
Interpretasi Scatter Plot
Dalam beberapa contoh scatter plot yang akan kita lihat di bawah ini, Anda akan memahami cara membaca hasil dari scatter plot maker kami. Mari kita mulai!
Contoh 1: Scater Plot Linear dengan Noise
Dalam contoh ini, kita memiliki 30 variabel yang tidak tampak memiliki hubungan apapun, tetapi jika kita plot mereka, kita dapat melihat bahwa kita sedang berhadapan dengan scatter plot linear dengan noise. Noise adalah deviasi dari trend yang terlihat dalam data.
Cara Membaca Scatter Plot Linear
Untuk membaca scatter plot linear, Anda perlu memahami beberapa ciri-ciri penting:
- Pastikan secara visual bahwa pola datanya tampak seperti garis.
- Gunakan least squares regression line calculator untuk mendapatkan parameter matematis yang diperlukan.
- Pastikan bahwa error slope dan intercept relatif kecil.
- Pastikan bahwa koefisien korrelasi Pearson dekat dengan nilai maksimum 1.
Jika semua ciri-ciri ini positif, maka Anda dapat yakin bahwa Anda memiliki scatter plot linear. Dan itu bagus karena Anda dapat menggunakan rise over run calculator untuk mempelajari lebih lanjut tentang garis trend, atau membuat prediksi lainnya menggunakan linear interpolation calculator.
Contoh Lain: Scatter Plot Exponential dan Quadratic
Jika Anda tidak memiliki scatter plot linear, maka Anda perlu mencari jenis korrelasi lainnya. Kami telah menyiapkan beberapa contoh lain:
- Scatter plot eksponensial: Gunakan exponential regression calculator.
- Scatter plot kuadrat: Gunakan quadratic regression calculator.
Ketika Data Set Anda Tidak Berhubungan
Jika Anda tidak tertarik pada cara setiap data point terkait dengan yang lain, maka Anda dapat menggunakan alat lainnya seperti dot plot calculator dan histogram calculator.