Scatterplots adalah salah satu cara yang paling efektif untuk mengevaluasi hubungan antara dua variabel. Dalam scatterplot, kita dapat melihat pola dasar hubungan antara dua variabel, serta mengidentifikasi outliers atau anomali data.
Dalam analisis ini, saya menggunakan scatterplot untuk mengevaluasi hubungan antara fat percentage of adolescent girls dan BMI. Scatterplots biasanya berisi elemen-elemen sebagai berikut:
- X-axis yang mewakili nilai variabel terus menerus (continuous variable). Oleh kebiasaan, ini adalah variabel independen jika salah satu variabel dapat di klasifikasikan sebagai independen.
- Y-axis yang mewakili nilai variabel terus menerus lainnya. Tradisional, ini adalah variabel dependen.
- Simbol-simbol yang digambar pada koordinat (X, Y) data.
- Opsional, graph dapat menggunakan simbol warna atau bentuk berbeda untuk mewakili grup-grup yang sama di dalam chart.
Dalam scatterplot BMI dan fat percentage of adolescent girls, saya melihat hubungan positif yang kuat namun tidak terlalu kuat. Seiring meningkatnya BMI, juga terjadi peningkatan pada fat percentage. Hubungan ini tampak sedikit melengkung karena menjadi flatter untuk nilai BMI yang lebih tinggi. Untuk memodelkan melengkungan ini, analisis menggunakan term squared dalam model.
Garis-garis fit yang digambar di atas data menunjukkan bahwa model tersebut memiliki kemampuan untuk mengikuti melengkungan data. Hal ini menunjukkan bahwa model tersebut memiliki kemampuan yang baik untuk menggambarkan hubungan antara BMI dan fat percentage of adolescent girls.
Interpreting Scatterplots and Assessing Relationships between Variables
Scatterplots dapat membantu kita menentukan arah, kekuatan, serta linearitas hubungan antara dua variabel. Hubungan positif terjadi jika nilai-nilai berikut meningkat bersama-sama. Sebaliknya, hubungan negatif terjadi jika nilai-nilai berikut meningkat sedangkan lainnya menurun.
Kekuatan hubungan ditunjukkan dengan clustering data yang lebih ketat. Namun, perubahan skalanya dapat mempengaruhi penampilan kekuatan hubungan. Koeffisien korelasi memberikan evaluasi objektif kekuatan hubungan yang terlepas dari skala graph.
Linear and Curved Relationships
Dalam beberapa kasus, hubungan antara dua variabel dapat menjadi melengkung. Dalam hal ini, kita perlu menggunakan model regression untuk menggambarkan hubungan tersebut. Scatterplots juga dapat membantu kita menentukan apakah data memiliki hubungan linear atau melengkung.
Adding a Fit Line
Scatterplots juga dapat digunakan untuk menambahkan garis fit yang dapat membantu kita menentukan seberapa baik model tersebut sesuai dengan data. Ketika terdapat hubungan antara dua variabel, kita mungkin ingin menggunakan regression analysis untuk menggambarkan hubungan tersebut.
Determine Whether the Relationship Changes between Groups
Scatterplots juga dapat digunakan untuk menentukan apakah hubungan antara dua variabel berbeda di antara grup-grup. Untuk melakukan hal ini, kita perlu memiliki variabel kategori yang mewakili grup-grup. Semua grup harus menggunakan nilai X dan Y yang sama.
Find Outliers and Unusual Observations
Scatterplots juga dapat membantu kita menemukan outliers dan observasi yang tidak biasa. Kita dapat mencari outliers dengan melihat nilai-nilai yang sangat tinggi atau rendah, serta observasi yang tidak sesuai dengan hubungan yang terlihat.
Trends Over Time
Scatterplots juga dapat digunakan untuk mengevaluasi trend-trend yang terjadi seiring waktu. Kita dapat menggunakan scatterplot untuk menggambarkan data yang berkembang seiring waktu, dan menghubungkan antara data-point dengan garis yang sesuai.
Use Scatterplots with the Appropriate Hypothesis Tests
Ketika kita ingin menggunakan sample untuk mengevaluasi ciri-ciri populasi secara keseluruhan, kita perlu melakukan uji hipotesis dan mengevaluasi signifikansi statistik. Kita dapat menggunakan scatterplot untuk mengevaluasi hubungan antara dua variabel kontinu, serta menambahkan garis fit yang sesuai.
Dalam artikel ini, saya telah menjelaskan bagaimana scatterplots dapat membantu kita mengevaluasi hubungan antara fat percentage of adolescent girls dan BMI. Kita juga telah melihat bagaimana scatterplots dapat digunakan untuk menentukan apakah data memiliki hubungan linear atau melengkung, serta mencari outliers dan observasi yang tidak biasa.