Neste tópico
Passo 1: Procurar pelas relações entre modelos e avalie a força
Procure por relações de modelos entre pares de variáveis. Determine que relação de modelo ajusta melhor os seus dados e avalie a força da relação. Se um modelo ajustar bem, você pode usar a equação de regressão para tal modelo a fim de descrever seus dados.
Dica
Para ver o quão bem um determinado modelo ajusta seus dados, adicione uma linha de regressão ajustada. Clique duas vezes no gráfico. Com o gráfico no modo de edição, clique com o botão direito no gráfico e escolha . Você pode manter o ponteiro sobre a linha de regressão ajustada para visualizar a equação de regressão.
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: Procurar por padrões relacionados ao grupo
Se sua matriz de dispersão tiver grupos, você poderá procurar por padrões relacionados ao grupo. Procure por diferenças nas relações x-y entre os grupos de observações. Mesmo se você não tiver incluído uma variável de agrupamento em seu gráfico, você pode ser capaz de identificar grupos significativos. 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.
Se suspeitar que seus dados tenham grupos, você pode adicionar uma variável de agrupamento em seu gráfico para visualizar os grupos. Clique duas vezes em um ponto de dados e selecione a guia Grupos.
Etapa 3: Procurar por outros padrões
Os outliers podem indicar condições incomuns em seus dados. As tendências baseadas em tempo podem indicar alterações nas condições de dados.
Outliers
Outliers, que são valores de dados que estão distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente seus resultados.
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.
Tendências baseadas em tempo
Se a variável X contém uma sequência de valores de dados ou tempo registrados em ordem, procure por tendências baseadas em tempo. Para adicionar conectar uma linha ao seu gráfico de dispersão, clique duas vezes no gráfico. Com o gráfico de dispersão no modo de edição, clique com o botão direito no gráfico e depois selecione e selecione Linha de Conexão.
Tendência de ciclo
Aumento de tendência
Observação
Se você coletou dados em intervalos de tempo espaçados igualmente, pode usar um gráfico de séries temporais.
