Пример создания и интерпретации диаграммы рассеяния

Рассмотрим пример создания и интерпретации диаграммы рассеяния на основе данных о зависимости между количеством часов сна и успехами студентов на экзамене. Предположим, у нас есть следующие данные для 10 студентов:

Студент	Количество часов сна (в часах)	Оценка на экзамене
A	6	85
B	7	88
C	5	78
D	4	60
E	8	92
F	6.5	85
G	7.5	90
H	5.5	79
I	9	96
J	5	75

Создание диаграммы рассеяния

1. Выбор переменных. В данном случае, количество часов сна будет на оси X, а оценка на экзамене — на оси Y.
2. Постройте точки. Для каждого студента поставьте точку на графике, где значение по оси X будет его количеством часов сна, а значение по оси Y — его оценкой на экзамене.
3. Добавьте метки и заголовок. Чтобы сделать график информативным, добавьте метки к осям и заголовок.

Интерпретация диаграммы рассеяния

После создания диаграммы рассеяния, мы можем проанализировать взаимосвязь между количеством часов сна и оценками на экзамене:

• Направление корреляции. Если мы посмотрим на график, то видим, что точки идут вверх и вправо. Это указывает на положительную корреляцию между количеством часов сна и оценками на экзамене. В этом случае студенты, проводившие больше времени во сне, имеют обычно более высокие оценки.
• Плотность точек. Мы видим, что точки на графике достаточно плотно сгруппированы и следуют близко к некоторой линии. Это подтверждает сильную корреляцию между этими двумя переменными.
• Выбросы. На графике нет явных выбросов или аномалий, что указывает на отсутствие значительных аномальных наблюдений.
• Линия тренда. Если бы мы добавили на график линию тренда (например, линию регрессии), она бы показала направление и силу связи между переменными более явно.

В данном примере диаграмма рассеяния наглядно показывает, что большее количество часов сна обычно сопровождается более высокими оценками на экзамене. Это может быть полезным для анализа и принятия решений, например, в контексте заботы о здоровье студентов и их успеваемости.