Interpretar gráficos de dispersão

A correlação é mais do que apenas um número- é uma maneira de descrever relacionamentos de uma forma universal. Correlação se aplica a quantitativas variáveis ​​(como idade e altura), mesmo que a “definição de rua” de correlação relaciona todas as variáveis ​​(como padrão de género e votação).

Este gráfico de dispersão representa os do ensino médio e calouros GPAs universitários de 24 alunos.

Exemplos de perguntas

1. Como você descreveria a relação linear entre GPA-escola e GPA faculdade?

   Um forte

   B. fraco

   C. positiva

   D. negativo

   E. Escolhas (A) e (C)

   Resposta: E. Escolhas (A) e (C) (forte- positivo)

   Este gráfico de dispersão apresenta uma relação linear forte e positiva (r = 0,77) entre ensino médio e GPA faculdade.

2. Se estas duas variáveis ​​quantitativas teve uma correlação de 1, como é que o gráfico de dispersão ser diferente?

   
   
   
   

   Responda: Os pontos que todos ficam em uma linha perfeitamente reta inclinada para cima.

   Com uma correlação de 1,0, todos os pontos estaria perfeitamente em linha reta em vez de apenas o agrupamento em torno dele. A linha seria inclinação ascendente da esquerda para a direita.

3. Se estas duas variáveis ​​quantitativas teve uma correlação de -1, o que o gráfico de dispersão parece?

   A. Os pontos seriam todos mentir sobre uma linha reta.

   B. Todos os pontos teria que estar entre -1 e 0.

   C. Todos os pontos seria inclinação descendente da esquerda para a direita.

   D. Escolhas (A) e (C)

   E. Escolhas (A), (B) e (C)

   Resposta: D. Choices (A) e (c) (Os pontos faria tudo mentira em um line- reta todos os pontos seria inclinação para baixo, da esquerda para a direita.)

   O gráfico de dispersão de duas variáveis ​​com uma correlação de -1,0 teria todos os pontos deitado perfeitamente em uma linha inclinada para baixo, da esquerda para a direita.

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