Neste tópico
Passo 1: Procure por uma relação de modelo e avalie sua força
Determine que relação de modelo ajusta melhor os seus dados e avalie a força da relação.
Dica
Para visualizar melhor o quão bem um determinado ajuste de modelo adapta seus dados, crie um gráfico de dispersão com uma linha de regressão ajustada.
Tipo de relação
Linear: positivo
Linear: negativo
Curvado: quadrático
Curvado: cúbico
Nenhuma relação
Se seus dados parecerem se ajustar a um modelo, você pode explorar a relação usando uma análise de regressão.
Força da relação
Relação mais fraca
Relação mais forte
Para quantificar a força de uma relação linear (reta), use uma análise de correlação.
Etapa 2: Procure por indicadores de dados incomuns ou anormais
Dados assimétricos e dados multimodais indicam que os dados podem ser anormais. Os Outliers podem indicar outras condições em seus dados.
Dados assimétricos
Quando os dados são assimétricos, a maior parte dos dados está localizada no lado superior ou inferior do gráfico. A assimetria indica que os dados podem não ser normalmente distribuídos. Em um gráfico de dispersão marginal, observe os gráficos nas margens quanto a indicadores de dados assimétricos.
- Histogramas
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Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda
- Diagramas de pontos
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Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda
- Boxplots
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Assimétricos à direita
Assimétricos à esquerda
Se você sabe que seus dados não são naturalmente assimétricos, investigue as possíveis causas. Se você desejar analisar dados severamente assimétricos, leia o tópico de considerações de dados para análise para garantir que você pode usar dados que não são normais.
Outliers
Outliers, que são valores de dados que estão distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente seus resultados. Em um gráfico de dispersão marginal, observe o gráfico de dispersão e os gráficos nas margens quanto a outliers.
- Gráfico de dispersão
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Em um gráfico de dispersão, pontos isolados identificam os outliers.
- Histograma
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Em um histograma, as barras isoladas nas extremidades identificam os outliers.
- Diagrama de pontos
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Em um diagrama de pontos, valores de dados incomuns altos ou baixos identificam possíveis outliers.
- Boxplot
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Em um boxplot, os outliers são identificados por asteriscos (*).
Tente identificar a causa de qualquer outliers. Corrija os erros de entrada de dados ou de medição. Considere a remoção de valores de dados que estejam associados a eventos anormais que ocorrem somente uma vez (causas especiais). Em seguida, repita a análise.
Dados multimodais
Dados multimodais têm mais do que um pico. (Um pico representa o modo de um ajuste de dados.) Os dados multimodais geralmente ocorrem quando os dados são coletados a partir de mais de um processo ou condição, como mais do que uma temperatura.
Histograma
Diagrama de pontos
Se você tiver informações adicionais que permitem a classificação das observações em grupos, poderá criar uma variável de grupo com estas informações. Depois, você poderá criar o um histograma ou ou diagrama de pontos com grupos para determinar se a variável de grupo contabiliza os picos nos dados.
Etapa 3: Procurar por padrões relacionados ao grupo
Você pode procurar por padrões no gráfico que podem indicar que seus dados contêm grupos. Procure por diferenças nas relações x-y entre os grupos de observações. Encontrar grupos significativos pode ajudar a descrever seus dados com mais precisão.
Os gráficos a seguir são exemplos de padrões relacionado ao grupo.
- Grupos com diferentes inclinações
- Quando um grupo tiver uma inclinação mais acentuada, as alterações nos valores x são associados com alterações maiores nos valores y.
- Grupos com diferentes locais
- Um grupo tem valores y consistentemente maiores para cada valor específico de x do que o outro grupo.
- Grupos em agrupamentos
- Os três agrupamentos neste gráfico de dispersão indicam três grupos.
- Nenhum padrão relacionado ao grupo
- Estes dois grupos não parecem ser diferentes.
Caso suspeite que seus dados tenham grupos, você pode criar um gráfico de dispersão com grupos para visualizar os grupos.
