Теория:
Пример 1. Исследуем, существует ли корреляция между ростом и весом человека. Для визуализации данных используем диаграмму рассеивания. Величины, представленные на этой диаграмме, являются парами измерений. Каждая пара данных включает в себя информацию о росте и весе конкретного человека. Для нашего исследования мы взяли выборку из \(38\) молодых людей.
Рис. \(1\). Рост — масса
На диаграмме рассеивания видны разбросанные точки, создающие облако. Для более детального изучения формы и угла наклона облака предлагается провести контурную обводку вокруг него. Точки кажутся сгруппированными вдоль наклонной прямой, направленной вправо и вверх.
Следовательно, можно предположить, что между переменными существует положительная связь, но в каждом отдельном случае это правило может быть нарушено.
Пример 2. На диаграмме представлена возможная зависимость между продолжительностью забега на \(60\) м и длиной прыжка у учеников одной группы. Заметно, что существует обратная связь: чем дальше школьник прыгает, тем меньше его время забега, хотя наблюдаются и исключения из этого правила.
Рис. \(2\). Длина прыжка — время забега
Пример 3. Посмотрим, есть ли зависимость между температурой тела и артериальным давлением. Диаграмма рассеивания, созданная на основе изучения нескольких пациентов, демонстрирует, что такой зависимости нет.
Рис. \(3\). Температура тела — артериальное давление
Действительно, овальное облако рассеивания вытянуто вдоль горизонтальной оси и не наклонено. Даже при высокой температуре у человека давление может не меняться. И наоборот, при нормальной температуре давление может повыситься или понизиться.
Чем больше наблюдений мы имеем, тем больше оснований для предположения о наличии или отсутствии связи.
Обрати внимание!
Важно понимать, что диаграмма рассеивания является не доказательством наличия связи, а лишь способом предположить её наличие или отсутствие.
Источники:
Рис. 1–3. Диаграммы рассеивания. © ЯКласс.