Dalam analisis data, scatter plot adalah salah satu jenis visualisasi yang paling populer digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang ketika membuat scatter plot dan jenis analisis bivari lainnya.

Apa itu Scatter Plot?

Scatter plot adalah sebuah grafik 2D yang digunakan untuk menampilkan data dengan dua variabel. Grafik ini biasanya digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel, seperti hubungan positif, negatif, atau tidak ada.

Kelebihan Scatter Plot

1. Mengidentifikasi Hubungan: Scatter plot dapat membantu kita dalam mengidentifikasi hubungan antara dua variabel, baik itu hubungan positif, negatif, atau tidak ada.
2. Menampilkan Distribusi Data: Scatter plot juga dapat digunakan untuk menampilkan distribusi data, seperti mean, median, dan mode.
3. Mengidentifikasi Outlier: Scatter plot dapat membantu kita dalam mengidentifikasi outlier, yaitu data yang berbeda dengan kebanyakan data lainnya.

Jenis Analisis Bivari

1. Correlation Analysis: Analisis korrelasi adalah salah satu jenis analisis bivari yang digunakan untuk memahami hubungan antara dua variabel.
2. Regression Analysis: Analisis regresi adalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai y berdasarkan nilai x.
3. Logistic Regression: Analisis regresi logistik adalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi probability of event.

Contoh Penggunaan Scatter Plot

1. Hubungan Antara Gaji dan Usia: Dalam contoh ini, kita dapat membuat scatter plot untuk menampilkan hubungan antara gaji dan usia.
2. Hubungan Antara Pendidikan dan Pendapatan: Dalam contoh ini, kita dapat membuat scatter plot untuk menampilkan hubungan antara pendidikan dan pendapatan.

Kesimpulan

Dalam kesimpulannya, scatter plot adalah sebuah alat visualisasi yang sangat penting dalam analisis data. Dengan menggunakan scatter plot, kita dapat mengidentifikasi hubungan antara dua variabel, memahami distribusi data, dan mengidentifikasi outlier. Selain itu, jenis analisis bivari lainnya seperti korrelasi, regresi, dan logistik regression juga sangat penting dalam analisis data.

Referensi

1. Hartley, J. (2018). Statistical Analysis: An Introduction to the Study of Statistics. Routledge.
2. Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. Sage Publications.
3. Davies, P. S. (2020). Data Visualization: A Practical Introduction. Routledge.