Jitter plot adalah salah satu jenis plot yang digunakan untuk memvisualisasikan data dengan cara menambahkan sedikit noise atau jitter ke titik-titik data. Hal ini dapat membantu dalam mengurangi overlapping dan membuat plot lebih jelas. Selain itu, jitter plot juga dapat membantu dalam mendeteksi outliers dan pola-pola yang tersembunyi.

Namun, beberapa orang mungkin tidak menyadari bahwa jitter plot memiliki keterbatasan dalam memvisualisasikan distribusi data. Plot ini tidak menunjukkan distribusi data dengan jelas seperti jenis plot lain, seperti box plot atau histogram. Ini dapat membuat sulit untuk memahami bentuk distribusi dan mengidentifikasi pola atau tren dalam data.

Dalam tutorial ini, kita akan membahas bagaimana menggunakan jitter plot untuk membandingkan tendensi sentral dari dataset yang berbeda.

Dataset

Kita akan menggunakan dua dataset, yaitu dataset "auto" dan dataset "cars". Dataset "auto" mengandung data tentang berbagai jenis mobil, sementara dataset "cars" mengandung data tentang berbagai jenis mobil yang lebih spesifik.

Membuat Jitter Plot

Untuk membuat jitter plot, kita dapat menggunakan perintah jitter di Stata. Kita akan menggunakan dataset "auto" sebagai contoh.

use auto, clear
jitter weight, jtit("Weight (kg)")

Kita juga dapat menambahkan judul dan komentar ke plot dengan menggunakan perintah title() dan note().

use auto, clear
jitter weight, jtit("Weight (kg)") title("Jitter Plot of Weight") note("Source: 1978 Automobile Data")

Membandingkan Tendensi Sentral

Kita dapat membandingkan tendensi sentral dari dataset yang berbeda dengan menggunakan jitter plot. Berikut adalah contoh bagaimana kita dapat membuat plot untuk dataset "cars" dan "auto".

use cars, clear
jitter weight, jtit("Weight (kg)")

Kita juga dapat menambahkan judul dan komentar ke plot dengan menggunakan perintah title() dan note().

use cars, clear
jitter weight, jtit("Weight (kg)") title("Jitter Plot of Weight (Cars)") note("Source: 1978 Automobile Data")

Kesimpulan

Secara keseluruhan, meskipun jitter plot dapat menjadi alat yang berguna untuk memvisualisasikan data, mereka memiliki beberapa keterbatasan dan mungkin tidak menjadi pilihan terbaik untuk setiap situasi. Penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan keterbatasan teknik visualisasi data yang berbeda ketika memilih pendekatan terbaik untuk dataset tertentu.

Baca juga

• Tutorial Visualisasi Data Streamplot dengan Aplikasi Stata
• Tutorial Visualisasi Data Dumbbell plot di Aplikasi Stata
• Komunitas Riset Dan Inovasi

Referensi

• An Introduction to Scatterplots
• Scatterplot Generator