{"id":10265,"date":"2022-03-04T06:57:37","date_gmt":"2022-03-04T06:57:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cybermedian.com\/fr\/?p=10265"},"modified":"2022-03-04T06:58:44","modified_gmt":"2022-03-04T06:58:44","slug":"tutoriel-sur-le-diagramme-de-dispersion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cybermedian.com\/fr\/scatter-diagram-tutorial\/","title":{"rendered":"Tutoriel sur le diagramme de dispersion"},"content":{"rendered":"
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Un nuage de points (\u00e9galement appel\u00e9 nuage de points et diagramme de corr\u00e9lation) est un outil d’analyse de la relation entre deux variables, utilis\u00e9 pour d\u00e9terminer le degr\u00e9 de corr\u00e9lation entre deux variables.<\/p>\n

Une variable est port\u00e9e sur l’axe horizontal et l’autre sur l’axe vertical.\u00a0Le motif de leurs points d’intersection affiche graphiquement le motif relationnel.\u00a0C’est l’un des sept outils de base de la qualit\u00e9.<\/p>\n

Variables cod\u00e9es<\/span><\/h4>\n

Si le point est cod\u00e9 (couleur \/ forme \/ taille), une variable suppl\u00e9mentaire peut \u00eatre affich\u00e9e.\u00a0Les donn\u00e9es sont affich\u00e9es sous la forme d’un ensemble de points.\u00a0Pour chaque point, la valeur d’une variable d\u00e9termine la position sur l’axe horizontal et la valeur d’une autre variable d\u00e9termine la position sur l’axe vertical.<\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Le plus courant est que les diagrammes de dispersion sont utilis\u00e9s pour prouver ou r\u00e9futer la causalit\u00e9.\u00a0Bien que le graphique montre la relation, il ne prouve pas qu’une variable m\u00e8ne \u00e0 une autre.\u00a0Par cons\u00e9quent, nous pouvons utiliser le diagramme de dispersion pour examiner la th\u00e9orie de la causalit\u00e9 et trouver la cause premi\u00e8re du probl\u00e8me identifi\u00e9.<\/p>\n

Par exemple, nous pouvons analyser les mod\u00e8les d’accidents de moto sur les autoroutes.\u00a0Vous choisissez deux variables\u00a0: la vitesse de la moto et le nombre d’accidents, et vous dessinez un graphique.\u00a0Une fois le tableau compl\u00e9t\u00e9, vous remarquerez que le nombre d’accidents augmente \u00e0 mesure que la vitesse du v\u00e9hicule augmente.\u00a0Cela montre qu’il existe une certaine relation entre la vitesse et la survenue d’accidents de la circulation sur l’autoroute.<\/p>\n

Quand utiliser les nuages \u200b\u200bde points<\/span><\/h4>\n

L’utilisation principale des nuages \u200b\u200bde points est d’observer et d’afficher la relation entre deux variables num\u00e9riques.\u00a0Nous voulons voir dans quelle mesure nous pouvons pr\u00e9dire la valeur verticale si nous obtenons une valeur horizontale particuli\u00e8re.<\/p>\n

Vous verrez souvent des variables sur l’axe horizontal repr\u00e9sent\u00e9es comme des variables ind\u00e9pendantes et des variables sur l’axe vertical comme des variables d\u00e9pendantes.\u00a0L’identification des corr\u00e9lations entre les variables peut \u00eatre qualifi\u00e9e de positive ou n\u00e9gative, forte ou faible, lin\u00e9aire ou non lin\u00e9aire.<\/p>\n

Mod\u00e8le de corr\u00e9lation du nuage de points<\/span><\/h4>\n

Le degr\u00e9 de corr\u00e9lation entre les variables d\u00e9pend de la dispersion des points sur le graphique.\u00a0Plus vous tracez de points sur un graphique, moins les variables sont corr\u00e9l\u00e9es.\u00a0Plus les points sont rapproch\u00e9s d’une ligne droite, plus la corr\u00e9lation est \u00e9lev\u00e9e.\u00a0Le degr\u00e9 de corr\u00e9lation est not\u00e9 \u00ab R \u00bb.<\/p>\n

Les types de nuages \u200b\u200bde points suivants pr\u00e9sent\u00e9s dans le tableau illustrent le degr\u00e9 de corr\u00e9lation entre la variable X et la variable Y.<\/p>\n

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Forte corr\u00e9lation positive<\/strong><\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Forte corr\u00e9lation n\u00e9gative<\/strong><\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Corr\u00e9lation positive faible<\/strong><\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Corr\u00e9lation complexe<\/strong><\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Aucune corr\u00e9lation<\/strong><\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Exemple de graphique en nuage de points\u00a0: Longueur des bras en 11e\u00a0ann\u00e9e<\/span><\/h3>\n

Le graphique en nuage de points montre des informations sur la taille et la longueur des bras de chacun des 8 \u00e9l\u00e8ves de la 11e ann\u00e9e. Si nous voyons la corr\u00e9lation entre la taille et la longueur des bras de l’\u00e9l\u00e8ve pr\u00e9senter une tendance, nous pouvons estimer la longueur des bras d’un \u00e9l\u00e8ve avec une certaine valeur de hauteur donn\u00e9e et vice-versa.\u00a0Le graphique ci-dessus montre qu’il existe une corr\u00e9lation positive entre la longueur du bras et la taille.<\/p>\n

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Modifier ce diagramme<\/a><\/p>\n

Apr\u00e8s avoir d\u00e9termin\u00e9 la corr\u00e9lation entre les variables, vous pouvez pr\u00e9dire le comportement de la variable d\u00e9pendante en fonction de la mesure de la variable ind\u00e9pendante.\u00a0Ce graphique est tr\u00e8s utile lorsqu’une variable est facile \u00e0 mesurer et l’autre non.\u00a0Par exemple, un \u00e9l\u00e8ve de 11e a une taille de 148 cm, on peut estimer que la longueur de bras de cet \u00e9l\u00e8ve est d’environ 84 cm.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

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Comment cr\u00e9er et publier votre nuage de points en ligne<\/span><\/h4>\n

\u00c0 l’aide de l’\u00a0\u00a0\u00e9diteur de feuille de calcul\u00a0<\/a>en ligne Visual Paradigm<\/a>\u00a0\u00a0, vous pouvez visualiser rapidement et facilement les donn\u00e9es et les statistiques.\u00a0Il est tr\u00e8s facile \u00e0 utiliser et fonctionne 99,9 % du temps comme vous le feriez avec Microsoft Excel.<\/p>\n

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Visual Paradigm Online facilite la saisie d’informations et les transforme en diagrammes de dispersion \u00e9tonnants.\u00a0Vous pouvez cr\u00e9er des graphiques en ligne en commen\u00e7ant votre conception \u00e0 partir d’un mod\u00e8le de graphique en nuage de points pr\u00e9d\u00e9fini.\u00a0Pour ce faire, ajoutez vos propres donn\u00e9es au graphique, en ajustant les couleurs et d’autres param\u00e8tres en fonction de votre marque ou de votre th\u00e8me.<\/p>\n

Beaux mod\u00e8les de diagramme de dispersion<\/span><\/h4>\n
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