סקאַטער דיאַגראַם: דעפֿיניציע, פֿונקציע און אַפּליקאַציע
פֿאַרשטיין סקאַטער דיאַגראַמען
א סקאַטערפּלאָט, אויך באַקאַנט ווי אַ סקאַטער דיאַגראַם אָדער סקאַטער פּלאָט, איז אַ טיפּ גראַפיק געניצט אין סטאַטיסטיק און דאַטן אַנאַליז צו סאַמערייז און וויזואַליזירן די שייכות צווישן צוויי קאָנטינויִערלעכע וועריאַבאַלן. די דיאַגראַם ווייזט דאַטן פונקטן אויף אַ קאַרטעזיאַן פלאַך, וווּ די x- און y-אַקסן רעפּרעזענטירן יעדער איין וועריאַבאַל. יעדער פּונקט אויף דער דיאַגראַם רעפּרעזענטירט אַ פּאָר ווערטן פֿאַר די צוויי באַאָבאַכטע וועריאַבאַלן. אין אַלגעמיין, סקאַטערפּלאַץ העלפֿן אונדז פֿאַרשטיין פּאַטערנז, טרענדס און מעגלעכע קאָרעלאַציעס צווישן די צוויי וועריאַבאַלן.
סקאַטער דיאַגראַם פונקציע
סקאַטער פּלאָץ האָבן פֿאַרשידענע פֿונקציעס אין דאַטן אַנאַליז, עטלעכע פֿון וועלכע זענען:
1. באַשטימען באַציִונגען: סקאַטערפּלאַץ העלפֿן באַשטימען צי עס איז אַ באַציִונג אָדער קאָרעלאַציע צווישן צוויי וועריאַבאַלן. למשל, צו זען צי עס איז אַ קאָרעלאַציע צווישן אַ מענטשנס הייך און וואָג.
2. אידענטיפיצירן אויסנאַמען: דורך אויסשטעלן דאַטן, קען מען לייכט אידענטיפיצירן אויסנאַמען, אדער דאַטן וואָס זענען באַדייטנד אַנדערש פון די איבעריקע. אויסנאַמען קענען זיין געפֿירט דורך מעסטונג-פעלערן אדער אַנדערע נישט-גערעכנטע דערשיינונגען.
3. דאַטן וויזואַליזאַציע: סקאַטערפּלאַץ ערמעגלעכן טיפערע וויזועלע אָבסערוואַציע, נישט שטענדיק קלאָר פון אַ פּשוט דאַטן טאַבעלע. זיי צושטעלן אַ קלאָרערע פּערספּעקטיוו אויף די שטאַרקייט פון די שייכות צווישן וועריאַבאַלן און די פאָרעם פון יענער שייכות, צי לינעאַר, קוואַדראַטיש, אָדער ירעגולער.
4. דעטעקטירן מוסטערן און טרענדס: דורך אויסשטעלן דאטן אויף א סקאַטערפּלאָט, קען מען אידענטיפיצירן מוסטערן און טרענדס אין די דאטן. למשל, מען קען זען צי א וועריאַבל גייט נאך א געוויסן וואקסנדיקן אדער פאלנדיקן מוסטער.
קאָרעלאַציע אין סקאַטער דיאַגראַם
אין סקאַטערפּלאָט אַנאַליז, איז וויכטיק צו פֿאַרשטיין דעם באַגריף פֿון קאָרעלאַציע, וואָס מעסט די שטאַרקייט פֿון דער באַציִונג צווישן צוויי וועריאַבאַלן. קאָרעלאַציעס קענען זיין פּאָזיטיוו, נעגאַטיוו, אָדער נול:
1. פאזיטיווע קארעלאציע: פאסירט ווען א פארגרעסערונג אין ווערט פון איין וועריאבעל ווערט נאכגעפאלגט דורך א פארגרעסערונג אין ווערט פון די אנדערע וועריאבעל. אין א דיאגראם, וועלן די דאטן פונקטן פארמען א ליניע אדער קורווע וואס גייט ארויף פון אונטן לינקס צו אויבן רעכטס.
2. נעגאַטיווע קאָרעלאַציע: פּאַסירט ווען אַ פאַרגרעסערונג אין דעם ווערט פון איין וועריאַבל ווערט נאכגעפאָלגט דורך אַ פאַרקלענערונג אין דעם ווערט פון אַן אַנדערער וועריאַבל. אין אַ דיאַגראַם, די דאַטן פונקטן פאָרמען אַ ליניע אָדער קורווע וואָס גייט אַראָפּ פון אויבן לינקס צו אונטן רעכטס.
3. נול קארעלאציע: פאסירט ווען עס איז נישטא קיין קלארע באציאונג צווישן צוויי וועריאַבלען. דאטן פונקטן וועלן זיין צופעליק צעשפרייט אָן א קלארן מוסטער.
ווי אזוי צו מאכן א סקאַטער טשאַרט
צו שאַפֿן אַ סקאַטערפּלאָט, פֿאָלגן די סטעפּס:
1. זאַמלען דאַטן: צוגרייטן צוויי סעטן דאַטן, יעדער רעפּרעזענטירנדיק די וועריאַבאַלן x און y.
2. באַשטימען די וואָג און אַקסן: באַשטימען די וואָג פֿאַר די x-אַקס און y-אַקס באַזירט אויף די ווערט קייט פון די צוויי וועריאַבאַלן.
3. צייכנט דאַטן: צייכנט די פּאָר ווערטן פון די צוויי וועריאַבאַלן ווי פונקטן אויף אַ גראַפיק.
4. אנאליז: באאבאכטן דעם פלאט צו באשטימען יעדע מעגליכע מוסטער אדער טרענדס און אויסרעכענען קארעלאציעס פאר א טיפערע אויספארשונג.
סקאַטער דיאַגראַם בייַשפּיל
לאָמיר זאָגן מיר האָבן דאַטן וועגן הייך (אין סענטימעטער) און וואָג (אין קילאָגראַם) פון צען מענטשן:
| הייך (ס״מ) | קערפער וואָג (ק״ג) |
|——————-|———————|
| 160 | 55 |
| 165 | 60 |
| 170 | 65 |
| 175 | 70 |
| 180 | 75 |
| 185 | 80 |
| 190 | 85 |
| 195 | 90 |
| 200 | 95 |
| 205 | 100 |
דורך אויסשטעלן די דאטן אויף א סקאַטער דיאַגראַם, וועלן מיר באַמערקן אַז עס איז אַ positive קאָרעלאַציע צווישן הייך און וואָג.
רעאַל-וועלט ימפּלעמענטאַציע פון סקאַטער דיאַגראַמען
סקאַטערפּלאָט דיאַגראַמען ווערן גענוצט אין אַ פאַרשיידנקייט פון פעלדער און ינדאַסטריז פֿאַר טיפע דאַטן אַנאַליז. עטלעכע פּראַקטישע ביישפילן אַרייַננעמען:
1. געזונט: באַשטימען די באַציִונג צווישן פֿאַרשידענע געזונט פֿאַקטאָרן ווי דיעטע און בלוט דרוק, אָדער שלאָף געדויער און טעגלעך פּראָדוקטיוויטי לעוועלס.
2. עקאנאמיק: אנאליז פון אינוועסטמענטס און צוריקקער, קוקנדיג אויף די באציאונג צווישן וועריאַבלען ווי אינטערעס ראטעס און אינפלאציע ראטעס.
3. בילדונג: טעסטן די קאָרעלאַציע צווישן לערן-צייט און סטודענטן-טעסט-רעזולטאַטן צו פֿאַרשטיין די פֿאַקטאָרן וואָס האָבן אַן השפּעה אויף אַקאַדעמישע פאָרשטעלונג.
4. ביזנעס: אין מאַרקעטינג צו מעסטן די עפעקטיווקייט פון אַן אַדווערטייזינג קאַמפּיין דורך פּלאַטן אַדווערטייזינג הוצאות קעגן פארקויפונג פאַרגרעסערונגען.
לימיטאַציעס פון סקאַטער דיאַגראַמען
כאָטש זיי האָבן פילע מעלות, האָבן סקאַטערפּלאַץ אויך עטלעכע לימיטאַציעס:
1. דערקלערט נישט קיין סיבה: די קארעלאציע וואס מען זעט אין א סקאַטערפּלאָט מיינט נישט קיין סיבה-און-ווירקונג באַציִונג. קארעלאציע ווייזט נאָר אז עס איז דא א באַציִונג, אבער דערקלערט נישט די סיבה אדער ריכטונג פון יענער באַציִונג.
2. שווער פֿאַר זייער גרויסע דאַטן: אין פאַל פון זייער גרויסע דאַטן, קענען סקאַטערפּלאָץ ווערן אַזוי געדיכט אַז זיי זענען שווער צו אינטערפּרעטירן.
3. נאָר צוויי וועריאַבלען: אַ סקאַטערפּלאָט קען נאָר ווייַזן די שייכות צווישן צוויי וועריאַבלען. פֿאַר שייכותן וואָס אַרייַננעמען מער ווי צוויי וועריאַבלען, זענען מולטיוואַריאַט אַנאַליז טעקניקס פארלאנגט.
קעסימפּולאַן
סקאַטערפּלאַץ זענען אַ שטאַרק געצייַג אין סטאַטיסטיק און דאַטן אַנאַליז פֿאַר וויזשוואַלייזינג און אַנאַלייזינג באַציִונגען צווישן צוויי וועריאַבאַלן. דורך העלפֿן ידענטיפיצירן קאָרעלאַציעס, טרענדס און אַויסלייערז, זיי פאַסילאַטייט אַ טיפער פארשטאנד פון דאַטן. כאָטש זיי האָבן עטלעכע לימיטיישאַנז, די ריכטיק אַפּלאַקיישאַן פון סקאַטערפּלאַץ קענען צושטעלן ווערטפול ינסייץ וואָס שטיצן בעסער באַשלוס-מאכן אין אַ פאַרשיידנקייַט פון פעלדער. פֿאַרשטיין ווי צו שאַפֿן און אַנאַליזירן סקאַטערפּלאַץ איז אַ יקערדיק סקיל פֿאַר ווער עס יז ארבעטן מיט דאַטן.
