Diagrama de dispersión
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Descripción
En un diagrama de dispersión, se presenta gráficamente la relación entre dos variables numéricas. Una variable (X) define el eje horizontal y la otra (Y) el vertical. Los valores de las dos variables en la misma fila de la hoja de cálculo de datos representan los puntos del diagrama.
Entrada requerida
Variables y filtros
Seleccione las dos variables. Puede hacer clic en el botón para obtener una lista de variables. Opcionalmente, puede introducir un filtro de datos para incluir solo un subgrupo de casos seleccionado en el gráfico.
Opciones
- Puede seleccionar una transformación logarítmica para ambas variables (en este caso el programa utilizará una escala logarítmica para el eje correspondiente en el gráfico).
- Línea de igualdad : opción para dibujar una línea de igualdad (y=x) en el gráfico.
- Mapa de calor : opción para mostrar un mapa de calor, donde el código de color de fondo indica la densidad de puntos (ver ejemplo a continuación), sugiriendo grupos de observaciones.
- Haga clic en el botón Subgrupos si desea identificar subgrupos en el diagrama de dispersión. Se mostrará un nuevo cuadro de diálogo donde podrá seleccionar una variable categórica. El gráfico usará diferentes marcadores para las distintas categorías de esta variable.
- Línea de tendencia : opción para trazar una de las siguientes líneas de tendencia:
- Línea de tendencia de media móvil : opción para trazar una línea de tendencia de media móvil para cada variable.
Una línea de tendencia de media móvil suaviza las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o tendencia con mayor claridad. Una línea de tendencia de media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecido por la opción de ancho de ventana), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea de tendencia. Si el ancho de ventana se establece en 3, por ejemplo, el promedio de los primeros 3 puntos de datos se utiliza como el primer punto en la línea de tendencia de media móvil. El promedio del segundo, tercer y cuarto punto de datos se utiliza como el segundo punto en la línea de tendencia, y así sucesivamente. - Suavizado LOESS : opción para trazar una línea de tendencia LOESS (Suavizado de Regresión Local). El grado de suavizado se controla mediante el intervalo (%), que es la proporción (expresada como porcentaje) del número total de puntos que contribuyen a cada valor ajustado local. Los valores mayores resultan en líneas de tendencia más suaves.
- Línea de eje mayor reducida : opción para mostrar la línea de regresión de eje mayor reducida.
La regresión de eje mayor reducida (RMA) es una alternativa a la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). En la regresión de RMA, los errores de medición se tienen en cuenta tanto para las variables dependientes (eje Y) como para las independientes (eje X). Esto difiere de la regresión de MCO tradicional, que solo tiene en cuenta el error en el eje Y. - Curva de regresión isotónica :
- en caso de que la tendencia de los datos sea creciente: una línea de forma libre ajustada que no disminuye en todas partes y se encuentra lo más cerca posible de las observaciones
- en caso de que la tendencia de los datos sea decreciente: una línea de forma libre ajustada que no aumenta en todas partes y se encuentra lo más cerca posible de las observaciones
- Línea de tendencia de media móvil : opción para trazar una línea de tendencia de media móvil para cada variable.
Resultados
Después de hacer clic Aceptar Obtendrás el siguiente gráfico:
Este es el mismo diagrama de dispersión, pero se ha utilizado la variable categórica 'Tratamiento' para identificar diferentes subgrupos en el gráfico.
Ejemplo de diagrama de dispersión con mapa de calor:
Ejemplos de líneas de tendencia
Línea de tendencia de media móvil:
Suavizado LOESS:
Línea de regresión del eje mayor reducida:
Curva de regresión isotónica:
Literatura
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Smith RJ (2009) Use and misuse of the reduced major axis for line-fitting. American Journal of Physical Anthropology, 140:476-486.