{"id":104,"date":"2023-08-05T10:46:17","date_gmt":"2023-08-05T10:46:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/grafico-a-dispersione\/"},"modified":"2023-08-05T10:46:17","modified_gmt":"2023-08-05T10:46:17","slug":"grafico-a-dispersione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/grafico-a-dispersione\/","title":{"rendered":"Grafico a dispersione"},"content":{"rendered":"<p>Questo articolo spiega cosa sono i grafici a dispersione. Scoprirai quindi a cosa serve una nuvola di punti, come crearla, come interpretarla ed esempi di nuvole di punti. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-es-un-diagrama-de-dispersion\"><\/span> Cos&#8217;\u00e8 una nuvola di punti?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong>Il grafico a dispersione<\/strong> , o <strong>diagramma a dispersione<\/strong> , \u00e8 un tipo di diagramma statistico in cui un insieme di dati di due variabili viene rappresentato graficamente su due assi di coordinate cartesiane.<\/p>\n<p> Pertanto, i grafici a dispersione vengono utilizzati per analizzare la relazione tra due variabili statistiche. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/diagramme-de-dispersion.png\" alt=\"Grafico a dispersione\" class=\"wp-image-2247\" width=\"226\" height=\"226\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> I grafici a dispersione hanno diversi nomi, ad esempio <strong>diagramma di correlazione<\/strong> o <strong>diagramma a dispersione<\/strong> .<\/p>\n<p> Va notato che il diagramma di dispersione \u00e8 considerato uno degli strumenti fondamentali del controllo di qualit\u00e0, proprio come il diagramma di Pareto, il diagramma di causa ed effetto, il diagramma di flusso, ecc. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"como-hacer-un-diagrama-de-dispersion\"><\/span> Come realizzare un grafico a dispersione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Per <strong>creare un grafico a dispersione,<\/strong> \u00e8 necessario seguire i seguenti passaggi:<\/p>\n<ol style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Raccogli dati statistici dal campione che desideri analizzare. Tieni presente che per creare un grafico a dispersione devono essere presenti almeno due variabili quantitative.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Traccia i due assi del grafico a dispersione.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Determinare le due variabili statistiche che verranno rappresentate graficamente.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Calibrare la scala di ciascun asse del grafico. Per fare ci\u00f2, si consiglia di trovare prima il minimo e il massimo di ciascuna variabile e, in base a questi valori, scalare ciascun asse.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Rappresenta ogni coppia di dati sul grafico a dispersione con un punto.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Analizzare e interpretare il diagramma di dispersione ottenuto.<\/span> <\/li>\n<\/ol>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplo-de-diagrama-de-dispersion\"><\/span> Esempio di grafico a dispersione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Dopo aver visto la definizione di diagramma a dispersione e la teoria sulla sua realizzazione, in questa sezione viene rappresentato come esempio un diagramma di questo tipo.<\/p>\n<ul>\n<li> Nella seguente tabella di frequenza sono stati raccolti come dati i punteggi in matematica e statistica di un campione di 20 studenti. Traccia il set di dati su un grafico a dispersione e analizzalo. <\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemples-de-paires-de-donnees.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2254\" width=\"453\" height=\"334\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Per rappresentare la serie di dati in un grafico a dispersione, dobbiamo semplicemente tracciare due assi, calibrarli e tracciare un punto sul grafico per ciascuna coppia di dati. Ricorda che un punto su un grafico \u00e8 posizionato all&#8217;intersezione delle linee immaginarie corrispondenti a ciascuno dei suoi valori. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemple-de-nuage-de-points.png\" alt=\"esempio di nuvola di punti\" class=\"wp-image-2256\" width=\"476\" height=\"296\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Ciascun asse del grafico a dispersione rappresenta una variabile. Pi\u00f9 precisamente, l&#8217;asse orizzontale corrisponde al voto ottenuto in matematica e, invece, l&#8217;asse verticale corrisponde al voto ottenuto in statistica.<\/p>\n<p> Come puoi vedere dal grafico a dispersione, le due variabili hanno una correlazione positiva, perch\u00e9 una variabile aumenta all&#8217;aumentare dell&#8217;altra variabile. Pertanto, si conclude che se uno studente ottiene un voto migliore in matematica, \u00e8 pi\u00f9 probabile che ottenga un voto migliore anche in statistica, e viceversa.<\/p>\n<p> Tuttavia, la conclusione precedente non significa che una variabile sia causa dell&#8217;altra, perch\u00e9 prendere un buon voto in matematica non garantisce automaticamente un buon voto in statistica senza fare nulla, ma bisognerebbe studiare entrambe le materie. Nella prossima sezione approfondiremo questo concetto. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"el-diagrama-de-dispersion-y-la-correlacion\"><\/span> Il grafico a dispersione e la correlazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Da un diagramma di dispersione \u00e8 possibile identificare il tipo di correlazione tra due variabili:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione diretta (o correlazione positiva)<\/strong> : una variabile aumenta quando aumenta anche l&#8217;altra.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:15px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione inversa (o correlazione negativa)<\/strong> : quando una variabile aumenta, l&#8217;altra diminuisce, e viceversa, se una variabile diminuisce, l&#8217;altra aumenta.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione zero (nessuna correlazione)<\/strong> : non esiste alcuna relazione tra le due variabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> Allo stesso modo, indipendentemente dal fatto che la correlazione tra le due variabili sia diretta o inversa, la correlazione pu\u00f2 anche essere classificata in base alla forza o alla debolezza della relazione tra le due variabili.<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Correlazione forte:<\/strong> le due variabili sono strettamente legate. I punti vengono riuniti nella nuvola di punti. Ci\u00f2 rende pi\u00f9 semplice identificare la relazione tra le variabili.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Bassa correlazione<\/strong> : esiste una relazione tra le due variabili, ma \u00e8 difficile da identificare. I punti sono distanti tra loro sulla nuvola di punti.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/types-de-correlation.png\" alt=\"diagramma di dispersione e correlazione tra due variabili\" class=\"wp-image-1848\" width=\"662\" height=\"425\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> D&#8217;altra parte, la correlazione pu\u00f2 anche essere calcolata numericamente utilizzando una formula, che consente di sapere matematicamente quanto siano strettamente correlate due diverse variabili. Per vedere come funziona, clicca sul seguente link: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\">coefficiente di correlazione<\/a><\/div>\n<p> Tieni presente che anche se esiste una correlazione tra due variabili, ci\u00f2 non significa che esista causalit\u00e0 tra loro, ovvero la correlazione tra due variabili non significa che il cambiamento di una variabile sia la causa del cambiamento nell&#8217;altra. variabile.<\/p>\n<p> Quindi, come nel grafico a dispersione della sezione precedente, sebbene esista una correlazione positiva tra voto in matematica e voto in statistica, ottenere un buon voto in matematica non significa ottenere un buon voto in statistica, perch\u00e9 se studi solo matematica, sicuramente fallirai nelle statistiche. Pertanto, le due variabili sono correlate ma non sono causa ed effetto.<\/p>\n<p> Per saperne di pi\u00f9 potete proseguire con il seguente post: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/correlazione\/\">Cos&#8217;\u00e8 la correlazione?<\/a> <\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ventajas-y-desventajas-del-diagrama-de-dispersion\"><\/span> Vantaggi e svantaggi della nuvola di punti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> A causa delle caratteristiche del grafico a dispersione, questo tipo di grafico statistico presenta vantaggi e svantaggi.<\/p>\n<p> <strong><u style=\"text-decoration-color:#FF8A05\">Vantaggio:<\/u><\/strong><\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">\u00c8 abbastanza semplice rappresentare una serie di dati su un grafico a dispersione.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Il grafico a dispersione consente di analizzare visivamente la relazione tra due variabili, facilitando il trarre conclusioni.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">I grafici a dispersione possono essere utilizzati anche in uno studio statistico approfondito come esplorazione preliminare dei dati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <strong><u style=\"text-decoration-color:#FF8A05\">Svantaggi:<\/u><\/strong><\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Questi tipi di diagrammi non sono utili per rappresentare variabili qualitative.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:12px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">L&#8217;interpretazione di un grafico a dispersione pu\u00f2 portare a una conclusione errata di causa ed effetto tra due variabili.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">I grafici a dispersione non consentono di analizzare la relazione tra pi\u00f9 di due variabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questo articolo spiega cosa sono i grafici a dispersione. 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