Interpretar los resultados clave para Gráfica de dispersión

Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica de dispersión.

Paso 1: Buscar una relación modelo y evaluar su fuerza

Determinar cuál es la relación de modelo que mejor se ajusta a sus datos y evaluar la fuerza de la relación. Si un modelo se ajusta adecuadamente, puede utilizar la ecuación de regresión de ese modelo para describir sus datos.

Sugerencia

Para ver hasta qué punto un modelo particular se ajusta a sus datos, agregue una línea de regresión ajustada. Con la gráfica activa, elija Editor > Agregar > Ajuste de regresión. Puede mantener el puntero sobre la línea de regresión ajustada para ver la ecuación de regresión.

Tipo de relación

Determine cuál relación modelo, si hubiere alguna, se ajusta mejor a sus datos. Los siguientes son ejemplos de los tipos de relaciones que puede modelar con una línea ajustada de regresión.
Lineal: positiva
Lineal: negativa
Curva: cuadrática
Curva: cúbica
Ninguna relación

Si sus datos parecen ajustarse al modelo, puede explorar la relación utilizando un análisis de regresión.

Fuerza de la relación

Evalúe qué tan cerca se ajustan los datos al modelo para estimar la fuerza de la relación entre X e Y. Cuando la relación es fuerte, la ecuación de regresión modela los datos con exactitud. Si tiene una línea de regresión ajustada, mantenga el puntero encima para ver la ecuación de regresión y el valor R-cuadrado. Mientras mayor sea el valor R-cuadrado, la ecuación de regresión modelará con mayor precisión sus datos.
Relación más debil
Relación más fuerte

Para cuantificar la fuerza de una relación lineal (recta), utilice un análisis de correlación.

Paso 3: Buscar otros patrones

Los valores atípicos pueden indicar condiciones inusuales en sus datos. Las tendencias basadas en el tiempo pueden indicar un cambio en las condiciones de los datos.

Valores atípicos

Los valores atípicos, que son valores de datos que están muy alejados de otros valores de datos, pueden afectar fuertemente sus resultados.

En una gráfica de dispersión, los puntos aislados identifican los valores atípicos.

Intente identificar la causa de cualquier valor atípico. Corrija cualquier error de entrada de datos o de medición. Considere eliminar los valores de datos que estén asociados con eventos anormales y únicos (causas especiales). A continuación, repita el análisis.

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