Cómo crear un diagrama de dispersión
Los diagramas de dispersión son una herramienta versátil en la visualización de datos, perfectos para mostrar la relación entre dos variables. Esta guía le guiará a través del proceso de creación de un diagrama de dispersión utilizando RATH.
Características clave de los diagramas de dispersión
El objetivo principal de los diagramas de dispersión es identificar relaciones correlacionales. Si tenemos un valor horizontal específico, un diagrama de dispersión ayuda a predecir un valor vertical correspondiente. A menudo, la variable en el eje horizontal se considera la variable independiente, mientras que el eje vertical representa la variable dependiente. Las relaciones entre variables pueden ser positivas o negativas, fuertes o débiles, lineales o no lineales.
Los diagramas de dispersión también ayudan a identificar otros patrones en los datos. Por ejemplo, los puntos de datos pueden agruparse en función de la proximidad entre ellos. Los diagramas de dispersión pueden revelar brechas inesperadas en los datos y resaltar puntos atípicos. Esta característica es útil cuando se desea segmentar los datos en diferentes partes, como en la creación de personas ficticias de usuarios.
Preparación de los datos para un diagrama de dispersión
Para crear un diagrama de dispersión, debe seleccionar dos columnas de su tabla de datos, una para cada eje del diagrama. Cada fila en la tabla se convierte en un solo punto en el diagrama, posicionado según los valores de la columna. Para obtener más detalles sobre cómo preparar un diagrama de dispersión, consulte el capítulo Preparación de datos.
Creación de un diagrama de dispersión en RATH
En RATH (opens in a new tab), puede crear un diagrama de dispersión siguiendo estos pasos:
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Importe sus datos: Inicie sesión en su cuenta y cargue su archivo CSV o Excel en RATH o conecte su base de datos en línea a RATH.
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Seleccione el tipo de gráfico: En la pestaña Exploración, elija el botón Tipo de marca en la barra de herramientas y seleccione 'Dispersión'.
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Cree el gráfico: Arrastre y suelte sus variables en las estanterías, definiendo el eje x y el eje y para su diagrama de dispersión.
Casos de uso de los diagramas de dispersión
Los diagramas de dispersión son herramientas versátiles para visualizar datos en diversos escenarios, como:
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Investigación de mercado: Entender la correlación entre el precio del producto y las ventas.
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Cuidado de la salud: Estudiar la relación entre la edad del paciente y el tiempo de recuperación.
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Ciencia ambiental: Analizar la correlación entre la temperatura y las tasas de derretimiento de hielo.
Consejos para mejores diagramas de dispersión
Añadir una línea de tendencia: Si está utilizando un diagrama de dispersión para analizar una relación predictiva o correlacional, puede agregar una línea de tendencia que muestre el mejor ajuste matemático a los datos.
Tercera variable categórica: Puede agregar una tercera variable al diagrama de dispersión. Si esta tercera variable es categórica (como la región geográfica o el género), puede codificarla cambiando el color de los puntos.
Tercera variable numérica: Si la tercera variable es numérica, puede cambiar el tamaño de los puntos, creando un gráfico de burbujas. Alternativamente, se puede usar la saturación para representar valores numéricos.
Destacar puntos de interés: Para presentar conocimientos, puede destacar puntos específicos de interés a través de anotaciones y color.
Alternativas a los diagramas de dispersión
Mapa de dispersión: Si las dos variables son coordenadas geográficas, puede superponer los puntos en un mapa para crear un mapa de dispersión.
Mapa de calor: Se puede usar un mapa de calor cuando hay muchos puntos de datos y su densidad causa problemas de superposición.
Diagrama de dispersión conectado: Si la tercera variable indica marcas de tiempo, un diagrama de dispersión conectado puede mostrar cómo cambia la relación entre las dos variables principales con el tiempo.
Conclusión
En resumen, los diagramas de dispersión son herramientas poderosas para visualizar y comprender las relaciones entre dos variables numéricas, identificar patrones y valores atípicos, y segmentar datos. El uso estratégico de los diagramas de dispersión puede proporcionar información valiosa y ayudar en la toma de decisiones basada en datos.