¿Qué es un gráfico de dispersión??
Un gráfico de dispersión es un tipo de gráfico que se utiliza normalmente para observar y mostrar visualmente la relación entre variables. Los valores de las variables están representados por puntos. La posición de los puntos en el eje vertical y horizontal informará del valor del punto de datos respectivo; por lo tanto, los gráficos de dispersión hacen uso de las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de las variables en un conjunto de datos. Los gráficos de dispersión también se conocen como diagramas de dispersión, gráficos de dispersión o diagramas de dispersión.
Resumen
Aplicaciones y usos de los gráficos de dispersión
1. Demostración de la relación entre dos variables
El uso más común del gráfico de dispersión es mostrar la relación entre dos variables y observar la naturaleza de la relación. Las relaciones observadas pueden ser positivas o negativas, no lineales o lineales, y/o fuertes o débiles.
Los puntos de datos o puntos que aparecen en un gráfico de dispersión representan los valores individuales de cada uno de esos puntos de datos y también permiten la identificación de patrones cuando se observan los datos de forma holística.
2. Identificación de las relaciones de correlación
Otro uso común de los gráficos de dispersión es que permiten identificar las relaciones de correlación. Los gráficos de dispersión tienden a tener variables independientesVariable independienteUna variable independiente es un insumo, una suposición o un conductor que se cambia para evaluar su impacto en una variable dependiente (el resultado). en el eje horizontal y las variables dependientes en el eje vertical. Permite al observador conocer o hacerse una idea de cuál puede ser el posible valor vertical, siempre que exista información sobre el valor horizontal.
3. Identificación de patrones de datos
La identificación de patrones de datos también es posible con los gráficos de dispersión. Los puntos de datos pueden agruparse en función de la proximidad de sus valores, lo que también facilita la identificación de puntos atípicos cuando hay lagunas de datos.
Dado que los gráficos de dispersión ayudan a identificar las correlaciones entre las variables, la naturaleza de las correlaciones también puede estimarse sobre la base de un nivel de confianza específico.
Además, mediante el uso de un “Línea de mejor ajuste” o una línea de tendencia, gráficos de dispersión para ayudar a identificar tendencias. Siguiendo el marco de mejor ajuste, se puede derivar una ecuación junto con la relación que existe entre las variables. Regresión linealRegresión lineal múltipleLa regresión lineal múltiple se refiere a una técnica estadística utilizada para predecir el resultado de una variable dependiente en función del valor de las variables independientes. forma parte del marco del mejor ajuste y se utiliza para las correlaciones lineales.
Creación de un diagrama de dispersión
A continuación se muestra el diagrama de dispersión de los datos anteriores:
Para crear un diagrama de dispersión similar al anterior, se pueden seguir los siguientes pasos en Excel:
El gráfico se generará, y el título y la presentación visual pueden ajustarse de acuerdo con las preferencias.
Desafíos del uso de gráficos de dispersión
Se han identificado dos problemas comunes con el uso de gráficos de dispersión – sobretrazado y la interpretación de la causalidad como correlación.
La superposición se produce cuando hay demasiados puntos de datos para representar, lo que da lugar a la superposición de diferentes puntos de datos. Puede hacer que la identificación de las relaciones entre las variables dependientes.
Con respecto a la correlación, es importante recordar que la correlación no significa que los cambios observados en una variable sean responsables de los cambios observados en otra variable. La correlación no debe interpretarse como causalidad. La causalidad implica que un acontecimiento que ocurre tendrá un impacto en un resultado.
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