Taula de continguts:

Com saps si un diagrama de dispersió és feble o fort?
Com saps si un diagrama de dispersió és feble o fort?

Vídeo: Com saps si un diagrama de dispersió és feble o fort?

Vídeo: Com saps si un diagrama de dispersió és feble o fort?
Vídeo: Коллектор. Психологический триллер 2024, De novembre
Anonim

Diem això a fort Existeix una associació negativa entre les variables x i y. Considereu el següent gràfic de dispersió : Observem això y augmenta a mesura que augmenta x, i els punts no es troben en una línia recta. Diem això a feble Existeix una associació positiva entre les variables x i y.

Tenint això a la vista, quina és una correlació feble en un diagrama de dispersió?

A correlació feble significa que a mesura que una variable augmenta o disminueix, hi ha una menor probabilitat que hi hagi una relació amb la segona variable. En una visualització amb a correlació feble , l'angle de la traçat núvol de punts és més pla.

De la mateixa manera, què és una associació positiva feble? A correlació positiva feble indicaria que, mentre que ambdues variables tendeixen a augmentar en resposta l'una a l'altra, el relació no és molt fort. Un fort negatiu correlació , en canvi, indicaria una forta connexió entre les dues variables, però que una puja sempre que l'altra baixa.

D'això, com es determina si hi ha una correlació en un diagrama de dispersió?

Correlació

  1. Correlació positiva: a mesura que augmenta una variable també augmenta l'altra. L'alçada i la talla de sabata en són un exemple; a mesura que augmenta l'alçada, també ho fa la talla de la sabata.
  2. Correlació negativa: a mesura que una variable augmenta, l'altra disminueix.
  3. Sense correlació: no hi ha cap relació aparent entre les variables.

És 0,4 una forta correlació?

Per a aquest tipus de dades, generalment considerem correlacions a dalt 0.4 ser relativament fort ; correlacions entre 0,2 i 0.4 són moderats i els que estan per sota de 0,2 es consideren febles. Quan estem estudiant coses que són més fàcils de comptar, esperem més correlacions.

Recomanat: