Scatter plot adalah salah satu jenis visualisasi data yang paling populer dan umum digunakan dalam analisis data. Diagram ini memungkinkan kita untuk melihat hubungan antara dua variabel numerik, serta memberikan informasi tambahan melalui penggunaan variabel ketiga.
Variabel Ketiga
Penggunaan variabel ketiga dalam scatter plot dapat meningkatkan kepentingan dan interpretasinya. Salah satu contoh adalah dengan menggunakan ukuran titik yang berbeda untuk mewakili nilai numeric variabel ketiga. Hal ini dikenal sebagai bubble chart, di mana ukuran titik yang lebih besar menunjukkan nilai yang lebih tinggi.
Selain itu, warna juga dapat digunakan untuk mewakili nilai numeric variabel ketiga. Namun, dalam kasus ini, kita tidak menggunakan warna yang berbeda untuk setiap kategori, melainkan menggunakan rentang warna yang terus-menerus untuk menunjukkan nilai yang meningkat.
Highlight dengan Annotation dan Warna
Dalam beberapa kasus, kita ingin menyoroti titik-titik tertentu dalam scatter plot. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan annotation dan warna. Contohnya, desaturated unimportant points (poin-poin tidak penting) dapat membuat poin-poin lainnya terlihat lebih jelas.
Scatter Map
Dalam kasus di mana dua variabel dalam scatter plot adalah koordinat geografi – latitude dan longitude – kita dapat menampilkan titik-titik pada peta untuk mendapatkan scatter map (juga dikenal sebagai dot map). Hal ini dapat sangat berguna jika konteks geografis memiliki implikasi yang signifikan terhadap hasil analisis.
Contoh terkenal scatter map adalah peta oleh John Snow tahun 1854, yang menunjukkan bahwa kasus-kasus penyakit cholera (black bars) tersebar di sekitar sebuah sumur air pada Jalan Broad Street (central dot).
Heatmap
Dalam beberapa kasus, kita memiliki banyak titik data yang perlu dipplot dan densitasnya dapat menyebabkan overplotting. Dalam hal ini, heatmap dapat menjadi pilihan yang lebih baik daripada scatter plot. Heatmap juga dapat digunakan untuk menunjukkan hubungan antara variabel ketika salah satu atau kedua variabel tidak berupa nilai numerik.
Connected Scatter Plot
Dalam kasus di mana variabel ketiga kita ingin tambahkan pada scatter plot menunjukkan timestamps, maka chart type yang kami rekomendasikan adalah connected scatter plot. Diagram ini menggunakan garis-garis untuk menghubungkan observasi-observasi dalam urutan waktu, sehingga membuatnya lebih mudah untuk melihat bagaimana dua variabel utama berelasi dengan satu sama lain serta bagaimana hubungan tersebut berubah seiring waktu.
Alat Visualisasi
Scatter plot adalah chart type dasar yang harus dapat dibuat oleh setiap alat visualisasi atau solusi. Komputasi garis trend linear dasar juga umum ditemukan, serta warna titik sesuai dengan tingkat variabel ketiga kategori. Namun, opsi lain seperti garis trend non-linear dan encoding nilai variabel ketiga menggunakan bentuk tidak terlalu umum.
Meskipun demikian, scatter plot dapat menjadi chart type yang sangat berharga untuk digunakan jika kita perlu mengeksplorasi hubungan antara dua variabel numerik dalam data. Scatter plot adalah salah satu dari banyak chart type yang dapat digunakan untuk visualisasi data. Pelajari lebih lanjut tentang chart type esensial, cara memilih tipe visualisasi data, atau melalui koleksi artikel penuh di kategori charts.
Scatter Plot dengan Interval Kepercayaan dan Prediksi
QI Macros dapat menarik diagram scatter plot yang menampilkan interval kepercayaan dan prediksi dalam waktu sekon. Diagram ini memungkinkan kita untuk melihat kemungkinan kesalahan saat mengestimasi rata-rata, serta menganalisis variasi nilai Y sekitar rata-rata.
Berikut adalah contoh langkah demi langkah untuk menarik diagram scatter plot dalam QI Macros:
- Pilih data, lalu pilih Scatter Plot dari menu QI Macros.
- QI Macros akan melakukan semua perhitungan dan menciptakan diagram scatter plot dengan garis trend dan barisan interval kepercayaan dan prediksi.
- Diagram ini juga menampilkan perhitungan koefisiensi determinasi R 2.
Jika nilai R 2 lebih besar dari 0,9, maka kita dapat yakin bahwa hubungan antara dua variabel tersebut signifikan.