Una guida ai grafici a dispersione

Dopo aver raccolto i dati per una presentazione, è possibile trovare una connessione tra alcuni punti dati che in precedenza sembravano non correlati. Un grafico a dispersione può essere utile per visualizzare queste informazioni in modo accurato. Una volta appreso come creare un grafico a dispersione, è possibile utilizzarlo per identificare importanti correlazioni tra due variabili. In questo articolo, esploriamo lo scopo dei grafici a dispersione e come crearne uno che organizzi i tuoi dati.

Cos’è un grafico a dispersione?

Un grafico a dispersione è un tipo di grafico che visualizza informazioni bidimensionali in un metodo chiaro e organizzato. Un grafico a dispersione è costituito da un asse x che viene eseguito orizzontalmente e da un asse y che viene eseguito verticalmente. I dati raccolti appaiono sul grafico con punti che indicano i punti corrispondenti.

I grafici a dispersione fungono da utile strumento dimostrativo ogni volta che si hanno due variabili all’interno dei dati. Dopo aver posizionato i punti sul grafico, è possibile utilizzare la visualizzazione per identificare le relazioni tra le due variabili.

I grafici a dispersione offrono i seguenti vantaggi:

• Identificano la correlazione. I grafici a dispersione consentono di confrontare due variabili apparentemente non correlate e determinare la relazione tra ciascuna di esse.

• Non sono lineari. Molti grafici statistici consentono solo di registrare e interpretare dati lineari. I grafici a dispersione, tuttavia, possono visualizzare punti dati curvi o irregolari.

• Sono facili da leggere. L’uso di punti rende i grafici a dispersione più facili da leggere. Per aumentare ulteriormente la leggibilità, puoi anche scegliere di tracciare una linea attraverso il centro del grafico per dimostrare la correlazione positiva o negativa.

• Sono facili da creare. I grafici a dispersione non sono solo facili da leggere, ma sono anche facili da realizzare. Una volta comprese le basi dei grafici a dispersione, puoi crearne uno tuo in pochi minuti.

Chi utilizza i grafici a dispersione?

Potresti lavorare con grafici a dispersione e altri grafici visivi in qualsiasi carriera che richieda di testare la relazione tra due variabili non correlate. Le seguenti professioni usano spesso grafici a dispersione:

• Economisti: Gli economisti studiano abitualmente macro e micro-finanze. Per identificare le tendenze correlate tra gli eventi e l’attuale salute dell’economia, gli economisti useranno spesso grafici a dispersione.

• Analisti di ricerche di mercato: Gli analisti di ricerche di mercato valutano le tendenze del mercato per assistere i fornitori al dettaglio nelle decisioni di acquisto e vendita. Gli analisti di ricerche di mercato utilizzeranno spesso grafici a dispersione per dimostrare la relazione tra fattori come sesso, età e titolo di carriera in relazione alle loro abitudini di acquisto.

• Analisti dell’ufficio del censimento: Gli analisti e gli statistici dell’ufficio del censimento monitorano i dati demografici dei paesi. Utilizzando i dati demografici per creare strumenti come i grafici a dispersione, possono trarre conclusioni sulle relazioni tra aspetti come età, istruzione, posizione e reddito.

• Ricercatori educativi: I ricercatori educativi interpretano i dati per apportare miglioramenti al sistema educativo. Utilizzando grafici a dispersione, i ricercatori possono identificare le tendenze e apportare cambiamenti educativi positivi.

Come creare un grafico a dispersione in Excel

Utilizzare la procedura seguente per creare un grafico a dispersione personalizzato in Excel:

1. Raccogli e organizza i tuoi dati.

2. Inserisci i tuoi dati.

3. Scegli i grafici a dispersione.

4. Aggiungi una linea di tendenza.

1. Raccogli e organizza i tuoi dati

Prima di compilare i singoli grafici nel grafico, può essere utile raccogliere e organizzare tutti i dati. Avere queste informazioni prontamente disponibili renderà più facile redigere il tuo grafico a dispersione. Dopo aver raccolto i tuoi dati, organizzali dal numero più basso a quello più alto. Questo ti aiuterà a riempire il tuo intervallo organizzativo.

2. Inserisci i tuoi dati

Prima di creare il grafico a dispersione, determinare il numero di colonne necessarie per i dati. Dovresti avere queste informazioni dopo aver organizzato i tuoi dati nel passaggio precedente. Inserisci i tuoi dati e quindi evidenzia il numero di colonne che ti servono, incluse le colonne di intestazione.

3. Scegli i grafici a dispersione

Dopo aver evidenziato i dati, fare clic sulla scheda Inserisci. Da qui, scegli il grafico a dispersione e quindi seleziona il design o il modello che funziona meglio con le tue informazioni. Dopo aver accettato il comando grafico a dispersione, il foglio di calcolo inserirà automaticamente un grafico a dispersione.

4. Aggiungi una linea di tendenza

A seconda della versione di Excel in uso, è possibile accedere ad alcune funzionalità aggiuntive del grafico a dispersione. Ad esempio, alcune versioni di Excel consentono di inserire una linea di tendenza. È possibile utilizzare questa linea di tendenza per determinare visivamente una correlazione positiva, negativa o neutra. Altre funzionalità disponibili includono la creazione di un grafico a dispersione 3D, la rimozione di spazi vuoti aggiuntivi e l’aggiunta di etichette di singoli titoli o intestazioni a ciascuno dei grafici di dati.

Suggerimenti per l’interpretazione di un grafico a dispersione

Sia che si utilizzi un grafico a dispersione scritto o generato al computer, è possibile utilizzare questo tipo di grafico per imparare come una variabile è correlata con un’altra. È possibile valutare la relazione tra le variabili con le seguenti correlazioni:

• Correlazione positiva: Se una variabile aumenta ugualmente a un’altra variabile, di solito è una correlazione positiva. Ad esempio, un legame tra l’età e il reddito di una persona potrebbe indicare una correlazione positiva.

• Correlazione negativa: Una correlazione negativa si verifica quando, all’aumentare di una variabile, l’altra diminuisce di valore. Ad esempio, i punti dati potrebbero mostrare che meno sonno una persona ottiene ogni notte, più tempo trascorrono a sentirsi stanchi durante il giorno.

• Nessuna correlazione: Se non esiste una relazione visibile tra le due variabili, allora non sono correlate. Ad esempio, uno studio potrebbe scoprire che le abitudini alimentari di una persona non hanno alcuna connessione con il loro livello di istruzione.