Una vez que hayas recogido los datos para una presentación, puede que te des cuenta de que algunos de los puntos de datos parecen no estar relacionados. Un gráfico de dispersión puede ayudarte a mostrar con precisión las conexiones entre las variables. Con un gráfico de dispersión, una vez que entiendas cómo crearlo, podrás reconocer las conexiones importantes entre dos variables.
En este artículo, exploramos el propósito de los gráficos de dispersión y cómo crear uno que organice sus datos.
¿Qué es un gráfico de dispersión?
Un gráfico de dispersión es un gráfico de visualización de información bidimensional. Un gráfico de dispersión incluye un eje x que corre horizontalmente y un eje y que corre verticalmente, y los datos se muestran usando puntos.
Los gráficos de dispersión actúan como una herramienta de demostración útil siempre que tenga dos variables dentro de sus datos. Después de colocar los puntos en el gráfico, puede utilizar la visualización para identificar las relaciones entre las dos variables.
Los gráficos de dispersión ofrecen las siguientes ventajas:
- Identifican la correlación. Los gráficos de dispersión permiten comparar dos variables aparentemente no relacionadas y determinar la relación entre cada una de ellas.
- Son no lineales. Muchos gráficos estadísticos sólo permiten registrar e interpretar datos lineales. Los gráficos de dispersión, sin embargo, pueden mostrar puntos de datos curvos o irregulares.
- Son fáciles de leer. El uso de puntos facilita la lectura de los gráficos de dispersión. Para aumentar aún más la legibilidad, también puede optar por dibujar una línea en el centro del gráfico para demostrar la correlación positiva o negativa.
- Son fáciles de crear. Los gráficos de dispersión no sólo son fáciles de leer, sino que también son fáciles de hacer. Una vez que comprenda los fundamentos de los gráficos de dispersión, podrá crear los suyos propios en pocos minutos.
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¿Quién utiliza los gráficos de dispersión?
Es posible que trabajes con gráficos de dispersión y otros gráficos visuales en cualquier carrera que requiera que compruebes la relación entre dos variables no relacionadas. Las siguientes profesiones utilizan a menudo gráficos de dispersión:
- Economistas: Los economistas estudian habitualmente las macro y microfinanzas. Para identificar las tendencias de correlación entre los acontecimientos y la salud actual de la economía, los economistas suelen utilizar gráficos de dispersión.
- Analistas de investigación de mercados: Los analistas de estudios de mercado evalúan las tendencias del mercado para ayudar a los proveedores minoristas a tomar decisiones de compra y venta. Los analistas de investigación de mercados suelen utilizar gráficos de dispersión para demostrar la relación entre factores como el género, la edad y el título profesional en relación con sus hábitos de compra.
- Analistas de la oficina del censo: Los analistas y estadísticos de las oficinas del censo hacen un seguimiento de la demografía de los países. Utilizando los datos demográficos para crear herramientas como los gráficos de dispersión, pueden sacar conclusiones sobre las relaciones entre aspectos como la edad, la educación, la ubicación y los ingresos.
- Investigadores educativos: Los investigadores educativos interpretan los datos para introducir mejoras en el sistema educativo. Mediante el uso de gráficos de dispersión, los investigadores pueden identificar tendencias y realizar cambios educativos positivos.
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Cómo crear un gráfico de dispersión en Excel
Utiliza los siguientes pasos para crear tu propio gráfico de dispersión en Excel:
- Reúna y organice sus datos.
- Introduce los datos.
- Elija gráficos de dispersión.
- Añade una línea de tendencia.
1. Reúne y organiza tus datos
Antes de rellenar los trazados individuales de tu gráfico, puede ser útil reunir y organizar todos tus datos. Tener esta información a mano facilitará la redacción de tu gráfico de dispersión. Después de recopilar los datos, organízalos del número más bajo al más alto. Esto te ayudará a rellenar tu rango de organización.
2. Introduzca sus datos
Antes de crear tu gráfico de dispersión, determina cuántas columnas necesitas para tus datos. Deberías tener esta información después de organizar tus datos en el paso anterior. Rellena tus datos y luego resalta el número de columnas que necesitas, incluyendo tus columnas de cabecera.
3. Elige gráficos de dispersión
Después de resaltar tus datos, haz clic en la pestaña Insertar. Desde aquí, elija el gráfico de dispersión y luego seleccione el diseño o la plantilla que mejor se adapte a su información. Tras aceptar el comando de gráfico de dispersión, tu hoja de cálculo introducirá automáticamente un gráfico de dispersión.
4. Añadir una línea de tendencia
Dependiendo de tu versión de Excel, es posible que tengas acceso a algunas funciones adicionales del gráfico de dispersión. Por ejemplo, algunas versiones de Excel te permitirán insertar una línea de tendencia. Puedes utilizar esta línea de tendencia para determinar visualmente una correlación positiva, negativa o neutra. Otras características disponibles incluyen la creación de un gráfico de dispersión en 3-D, la eliminación de espacios en blanco adicionales y la adición de etiquetas de títulos individuales o encabezados a cada uno de sus gráficos de datos.
Consejos para interpretar un gráfico de dispersión
Tanto si utiliza un gráfico de dispersión escrito o generado por ordenador, puede utilizar este tipo de gráfico para saber cómo se correlaciona una variable con otra. Puedes evaluar la relación entre las variables con las siguientes correlaciones:
- Correlación positiva: Si una variable aumenta en la misma medida que otra, suele tratarse de una correlación positiva. Por ejemplo, una relación entre la edad y los ingresos de una persona’puede indicar una correlación positiva.
- Correlación negativa: Una correlación negativa se produce cuando, a medida que una variable aumenta, la otra disminuye su valor. Por ejemplo, los puntos de datos podrían mostrar que cuanto menos duerme una persona cada noche, más tiempo pasa sintiéndose cansada durante el día.
- No hay correlación: Si no hay una relación visible entre las dos variables, entonces no están correlacionadas. Por ejemplo, un estudio podría descubrir que los hábitos alimenticios de una persona no tienen relación con su nivel educativo.