Tracé de points

Cet article explique ce que sont les tracés de points. De plus, vous découvrirez comment réaliser un tracé de points et un exemple expliqué par étapes. Enfin, d’autres types de graphiques statistiques associés sont présentés.

Qu’est-ce qu’un diagramme de points ?

Le dot plot est un type de graphique statistique dans lequel un ensemble de données est représenté graphiquement sur deux axes de coordonnées cartésiennes.

Par conséquent, les diagrammes de points sont utilisés pour analyser la relation entre deux variables statistiques.

De plus, les dot plots sont largement utilisés en statistique, non seulement pour déterminer la corrélation entre deux variables, mais également dans une étude statistique exhaustive en tant qu’exploration préalable de l’ensemble de données.

Comment faire un tracé de points

Une fois que nous avons vu sa définition, voyons comment réaliser un dot plot :

1. Recueillir les données statistiques de l’échantillon à analyser. Gardez à l’esprit que pour créer un dotplot, il doit y avoir au moins deux variables quantitatives.
2. Dessinez les deux axes du dotplot.
3. Déterminez les deux variables statistiques qui seront représentées graphiquement.
4. Calibrez l’échelle de chaque axe du graphique. Pour ce faire, il est recommandé de trouver d’abord le minimum et le maximum de chaque variable et, en fonction de ces valeurs, de graduer chaque axe.
5. Représentez chaque paire de données sous forme de points sur le graphique. N’oubliez pas qu’un point est représenté sur un graphique où se croisent la ligne horizontale et la ligne verticale (toutes deux imaginaires) qui proviennent des valeurs des variables.
6. Analyser et interpréter le tracé des points obtenus.

Exemple de tracé de points

Pour finir de comprendre comment cela se fait, dans cette section, vous pouvez voir un exemple résolu de la représentation d’un dot plot.

• Dans le tableau suivant, les données de 30 personnes concernant leurs revenus mensuels et leurs dépenses mensuelles ont été compilées. Représente les données statistiques définies par un dotplot.

Bien que les données soient séparées en fonction de l’âge des personnes, dans ce cas, nous représenterons graphiquement tous les points ensemble. Pour ce faire, on trace deux axes, un pour chaque variable, et on représente un point sur le graphique où se croisent les lignes imaginaires correspondant à chacune de ses valeurs.

À partir des points tracés, nous pouvons conclure que le salaire mensuel d’une personne est lié à ses dépenses mensuelles. Plus précisément, ces deux variables statistiques ont une corrélation positive, puisque lorsque l’une augmente en valeur, l’autre augmente également.

Parcelle de points stratifiée

Le dot plot stratifié consiste à représenter l’ensemble des données sur un graphique sous forme de points et, en même temps, à les séparer en groupes ou strates. Pour ce faire, les points sont généralement peints d’une couleur différente ou dessinés à l’aide de formes différentes.

A l’instar de l’exemple précédent, les données peuvent être segmentées selon l’âge des personnes interrogées. On peut donc représenter dans un même graphique les données appartenant aux personnes de moins de 35 ans avec une couleur et, d’autre part, les données correspondant aux personnes de plus de 35 ans avec une autre couleur.

En séparant les données par strates, nous sommes arrivés à une conclusion différente. Les moins de 35 ans dépensent davantage à mesure que leur salaire augmente, cependant, les dépenses mensuelles des plus de 35 ans ne changent pratiquement pas quel que soit leur salaire. Cela est sûrement dû au fait que les personnes âgées ont tendance à être plus prudentes et à épargner davantage lorsqu’elles envisagent leur retraite.

Comme vous pouvez le constater, la stratification des données est utile car elle permet de tirer des conclusions très difficiles à voir si tous les points sont représentés graphiquement ensemble sans aucune segmentation.

Tracé de points et tracé linéaire

Une fois les points représentés sur un graphique, ils peuvent être reliés par une ligne pour former un graphique linéaire .

Même si cela peut paraître un détail insignifiant, une ligne permet d’analyser l’évolution des données plus facilement et plus rapidement, elle peut donc être très utile dans certains cas, comme dans une série chronologique. En fait, en statistiques, les tracés de points et les tracés linéaires sont très souvent utilisés.

Vous pouvez voir un exemple de ce type de diagramme statistique ici :