{"id":615,"date":"2022-01-26T01:51:37","date_gmt":"2022-01-26T01:51:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cybermedian.com\/de\/?p=615"},"modified":"2022-03-22T14:21:10","modified_gmt":"2022-03-22T06:21:10","slug":"scatter-diagram-tutorial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cybermedian.com\/de\/scatter-diagram-tutorial\/","title":{"rendered":"Streudiagramm-Tutorial"},"content":{"rendered":"
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Ein Streudiagramm (auch bekannt als Streudiagramm und Korrelationsdiagramm) ist ein Werkzeug zum Analysieren der Beziehung zwischen zwei Variablen, das verwendet wird, um den Grad der Korrelation zwischen zwei Variablen zu bestimmen.<\/span><\/p>\n

Eine Variable ist auf der horizontalen Achse und die andere auf der vertikalen Achse aufgetragen.\u00a0Das Muster ihrer Schnittpunkte zeigt das Beziehungsmuster grafisch an.\u00a0Es ist eines der sieben grundlegenden Werkzeuge der Qualit\u00e4t.<\/span><\/p>\n

Code-Variablen<\/span><\/span><\/h4>\n

Wenn der Punkt codiert ist (Farbe \/ Form \/ Gr\u00f6\u00dfe), kann eine zus\u00e4tzliche Variable angezeigt werden.\u00a0Die Daten werden als Sammlung von Punkten angezeigt.\u00a0F\u00fcr jeden Punkt bestimmt der Wert einer Variablen die Position auf der horizontalen Achse und der Wert einer anderen Variablen die Position auf der vertikalen Achse.<\/span><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Am h\u00e4ufigsten werden Streudiagramme verwendet, um Kausalit\u00e4ten zu beweisen oder zu widerlegen.\u00a0Obwohl die Grafik die Beziehung zeigt, beweist sie nicht, dass eine Variable zu einer anderen f\u00fchrt.\u00a0Daher k\u00f6nnen wir das Streudiagramm verwenden, um die Theorie der Kausalit\u00e4t zu untersuchen und die Grundursache des identifizierten Problems zu finden.<\/span><\/p>\n

Beispielsweise k\u00f6nnen wir die Muster von Motorradunf\u00e4llen auf Autobahnen analysieren.\u00a0Sie w\u00e4hlen zwei Variablen aus: die Geschwindigkeit des Motorrads und die Anzahl der Unf\u00e4lle, und zeichnen ein Diagramm.\u00a0Sobald das Diagramm ausgef\u00fcllt ist, werden Sie feststellen, dass die Anzahl der Unf\u00e4lle mit zunehmender Fahrzeuggeschwindigkeit zunimmt.\u00a0Dies zeigt, dass ein gewisser Zusammenhang zwischen der Geschwindigkeit und dem Auftreten von Verkehrsunf\u00e4llen auf der Schnellstra\u00dfe besteht.<\/span><\/p>\n

Wann sollten Streudiagramme verwendet werden?<\/span><\/span><\/h4>\n

Streudiagramme werden haupts\u00e4chlich verwendet, um die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen zu beobachten und anzuzeigen.\u00a0Wir wollen sehen, wie gut wir den vertikalen Wert vorhersagen k\u00f6nnen, wenn wir einen bestimmten horizontalen Wert erhalten.<\/span><\/p>\n

Variablen auf der horizontalen Achse werden h\u00e4ufig als unabh\u00e4ngige Variablen und Variablen auf der vertikalen Achse als abh\u00e4ngige Variablen dargestellt.\u00a0Die Identifizierung von Korrelationen zwischen Variablen kann als positiv oder negativ, stark oder schwach, linear oder nichtlinear beschrieben werden.<\/span><\/p>\n

Streudiagramm-Korrelationsmuster<\/span><\/span><\/h4>\n

Der Grad der Korrelation zwischen Variablen h\u00e4ngt davon ab, wie verstreut die Punkte in der Grafik sind.\u00a0Je mehr Punkte Sie in einem Diagramm darstellen, desto weniger korrelieren die Variablen.\u00a0Je n\u00e4her die Punkte an einer geraden Linie gezogen werden, desto h\u00f6her ist die Korrelation.\u00a0Der Korrelationsgrad wird mit \u201eR\u201c bezeichnet.<\/span><\/p>\n

Die folgenden Streudiagrammtypen in der Tabelle veranschaulichen den Korrelationsgrad zwischen Variable X und Variable Y.<\/span><\/p>\n

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Starke positive Korrelation<\/span><\/strong><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Starke negative Korrelation<\/span><\/strong><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Schwache positive Korrelation<\/span><\/strong><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Komplexe Korrelation<\/span><\/strong><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Keine Korrelation<\/span><\/strong><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Beispiel eines Streudiagramms: Arml\u00e4nge in Klasse 11<\/span><\/span><\/h3>\n

Das Streudiagramm zeigt Informationen \u00fcber die Gr\u00f6\u00dfe und die Arml\u00e4nge von jedem der 8 Sch\u00fcler in der 11. Klasse. Wenn wir sehen, dass die Korrelation zwischen der Gr\u00f6\u00dfe des Sch\u00fclers und der Arml\u00e4nge einen Trend aufweist, k\u00f6nnen wir die Arml\u00e4nge eines Sch\u00fclers mit einem bestimmten Wert sch\u00e4tzen der angegebenen H\u00f6he und umgekehrt.\u00a0Das obige Diagramm zeigt, dass es eine positive Korrelation zwischen Arml\u00e4nge und K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe gibt.<\/span><\/p>\n

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Bearbeiten Sie dieses Diagramm<\/span><\/a><\/p>\n

Nachdem Sie die Korrelation zwischen den Variablen bestimmt haben, k\u00f6nnen Sie das Verhalten der abh\u00e4ngigen Variablen basierend auf dem Ma\u00df der unabh\u00e4ngigen Variablen vorhersagen.\u00a0Dieses Diagramm ist sehr n\u00fctzlich, wenn eine Variable einfach zu messen ist und die andere nicht.\u00a0Beispiel: Ein Sch\u00fcler der 11. Klasse ist 148 cm gro\u00df, wir k\u00f6nnen die Arml\u00e4nge dieses Sch\u00fclers auf etwa 84 cm sch\u00e4tzen.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

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