Come creare e interpretare grafici a dispersione in spss

Un grafico a dispersione è un tipo di grafico che possiamo utilizzare per visualizzare la relazione tra due variabili. Questo ci aiuta a visualizzare sia la direzione (positiva o negativa) che la forza (debole, moderata, forte) della relazione tra le due variabili.

Questo tutorial spiega come creare e interpretare i grafici a dispersione in SPSS.

Come creare grafici a dispersione in SPSS

Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra le ore studiate e i punteggi degli esami ottenuti per 15 studenti:

Possiamo creare un grafico a dispersione per visualizzare la relazione tra le ore studiate e il punteggio dell’esame.

Grafico a dispersione di base

Possiamo creare un grafico a dispersione di base in SPSS facendo clic sulla scheda Grafici , quindi su Chart Builder :

Nella finestra visualizzata, fai clic su Scatter/Point nell’elenco Scegli da:. Quindi trascina la prima opzione che dice Simple Scatter nella finestra di modifica. Trascina i tempi variabili sull’asse X e il punteggio sull’asse Y:

Dopo aver fatto clic su OK , verrà visualizzato il seguente grafico a dispersione:

Per impostazione predefinita, SPSS sceglie un punto minimo per l’asse y in base al valore più piccolo nel set di dati. In questo esempio, il punto minimo sull’asse y è 65. Per cambiarlo in 0, fare clic su Asse Y1 (Punto1) nella casella Proprietà elemento e impostare il valore minimo su 0:

Dopo aver fatto clic su OK , verrà visualizzato un nuovo grafico a dispersione con il valore minimo dell’asse y impostato su 0:

Grafico a dispersione con retta di regressione

Possiamo anche produrre un grafico a dispersione con una linea di adattamento migliore selezionando l’opzione chiamata Scatter semplice con linea di adattamento nella finestra Generatore di grafici:

Dopo aver fatto clic su OK , verrà visualizzato un grafico a dispersione con una linea di adattamento migliore:

Il valore ^R2 appare anche nell’angolo in alto a destra del grafico. Ciò rappresenta la percentuale di variazione nella variabile di risposta che può essere spiegata dalla variabile predittrice. In questo caso ciò significa che il 66,2% della variazione dei punteggi degli esami è spiegabile con il numero di ore dedicate allo studio.

Nuvola di punti clusterizzata

Supponiamo di avere anche una variabile categoriale nel nostro set di dati, come il genere:

In questo caso, potremmo creare un diagramma sparso delle ore studiate rispetto ai risultati degli esami, raggruppati per genere.

Per fare ciò, possiamo aprire nuovamente il Generatore di grafici e scegliere Dispersione raggruppata come tipo di grafico. Ancora una volta, posizioneremo la variabile ore sull’asse x e il punteggio sull’asse y, ma questa volta aggiungeremo il genere come variabile in Imposta colore :

Dopo aver fatto clic su OK , viene visualizzato il seguente grafico a dispersione raggruppato:

I cerchi rossi rappresentano gli uomini e i cerchi blu rappresentano le donne.