Làm cách nào để xác định biến nào đi trên trục X & Y trong biểu đồ phân tán?

Tôi đang cố gắng làm một scatterplot để xem mối quan hệ giữa xóa mù chữ và tỷ lệ tử vong của em bé. Làm thế nào để tôi biết nếu biết chữ là trục X của tôi và tỷ lệ tử vong của em bé là trục Y của tôi hay ngược lại? Làm cách nào để xác định những gì đi trong trục X và trục Y?

data-visualization scatterplot

— Bê
nguồn

Miễn là bạn dán nhãn rõ ràng cho các trục, bạn có thể làm bất cứ cách nào bạn muốn! (Nhưng có một vài quy ước - và chúng thậm chí khác nhau giữa các ngành khác nhau.)

— whuber

Rõ ràng là đủ, nhưng một chi tiết rất quan trọng đối với một số lĩnh vực: trong một số ngành khoa học Trái đất và môi trường, và trong khảo cổ học, người ta thường sử dụng độ sâu bên dưới hoặc chiều cao trên mặt đất hoặc mặt biển làm biến số dọc cho các phân tán và các ô khác. Đó dường như là một cách tự nhiên để hiển thị dữ liệu được cung cấp cách thức dữ liệu được tạo ra, sử dụng bóng bay, lỗ khoan, lõi, đào hoặc đào.

— Nick Cox

Câu trả lời:

Nếu bạn có một biến mà bạn xem là "giải thích" và một biến khác là điều được giải thích, thì một quy ước (rất phổ biến) là đặt biến giải thích trên trục x và điều được giải thích bởi nó trên y- trục.

Vì vậy, ví dụ, bạn có thể xem mối quan hệ giữa xóa mù chữ và tử vong là có khả năng gây bệnh (và do đó, giải thích rõ ràng) trong việc biết chữ lớn hơn có thể dẫn đến tỷ lệ tử vong thấp hơn.

Trong trường hợp đó, thông thường sẽ đặt tỷ lệ tử vong trên trục y và xóa mù chữ trên trục x.

Nhưng cũng có thể hình dung về chúng theo cách khác (tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh cao có thể ảnh hưởng tốt đến tỷ lệ biết chữ) hoặc không được giải thích về điều khác.

Trong một số trường hợp, nếu một biến là 'cố định' và biến còn lại là 'ngẫu nhiên', thì quy ước phổ biến hơn là biến ngẫu nhiên có xu hướng đi trên trục y của âm mưu.

Ở một số khu vực, các quy ước có thể có xu hướng bị đảo lộn; Điều này chỉ đơn giản là phổ biến nhất.

— Glen_b -Reinstate Monica
nguồn

Các quy tắc ngón tay cái tôi dạy cho sinh viên: nếu một biến nằm dưới sự kiểm soát thử nghiệm (một ví dụ hay về "đã sửa" của Glen_b), hãy đặt nó vào trục x. Nếu cả hai biến chỉ được quan sát, nhưng bạn nghi ngờ mối quan hệ ngẫu nhiên giữa chúng, hãy đặt "nguyên nhân" lên trục x. Nếu bạn muốn đưa ra dự đoán về một biến dựa trên biến khác, hãy đặt biến bạn dự đoán trên trục y và những gì bạn dựa trên biến x trên trục x. Bất kể những gì bạn làm, nhãn rìu rõ ràng.

— Cá bạc

Và có một cái gì đó tôi sử dụng bản thân mình, nhưng chưa bao giờ có thể xử lý nó, vì vậy đã không dạy nó cho học sinh của tôi. Chúng ta thường có hai biến liên quan, ví dụ như bàn tay và chiều cao của mọi người, cả hai đều phụ thuộc vào một loạt các biến số khác (tuổi, di truyền, dinh dưỡng) chứ không phải là một người chịu trách nhiệm trực tiếp cho người kia. Tôi cá là nếu chúng tôi thực hiện một cuộc thăm dò rơm, phần lớn các nhà phân tích sẽ đặt "chiều cao" trên trục x và "handspan" trên trục y. Có vẻ như thông thường để đặt biến "cơ bản nhất" trên trục x trong những trường hợp này, nhưng tôi rất khó để xác định quy tắc vững chắc cho nó.

— Cá bạc

@Beth, nếu những câu trả lời này đã giúp bạn, hãy xem xét nâng cao chúng bằng cách nhấp vào phân phối hướng lên trên đối diện với bên trái của chúng. Nếu 1 hoặc cả hai giải quyết vấn đề của bạn, vui lòng xem xét chấp nhận nó bằng cách nhấp vào dấu kiểm bên dưới tổng số phiếu bầu.

— gung - Tái lập Monica

+1 để làm rõ tính linh hoạt.

— Nate

@Silverfish Muộn còn hơn không, nhưng "bình thường" là một lỗi đánh máy cho "nhân quả" trong bình luận đầu tiên của bạn. Tôi sẽ thêm một siêu dữ liệu mà tôi đã thấy lỗi đánh máy này hàng trăm lần: một số có thể đã gây ra một số loại tự động sửa lỗi và một số khác đã khiến người viết quá bình thường về việc kiểm tra những gì họ nói. Trong trường hợp của bạn, tôi đổ lỗi cho trước đây.

— Nick Cox

Bất kỳ âm mưu xy phân tán là có liên quan chỉ cho người dùng cuối (khá nhiều những gì whuber nói). Nói chung, trục x là biến (nguyên nhân) và trục y là đáp ứng (hiệu ứng). Trong trường hợp của bạn, tôi sẽ đề xuất rằng tỷ lệ biết chữ là một biến số ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong của em bé, vì vậy tôi sẽ đặt tỷ lệ biết chữ trên X và tỷ lệ tử vong trên Y.

— wwwslinger
nguồn

Biến độc lập đi trên trục x (thứ bạn đang thay đổi) Biến phụ thuộc đi trên trục y (thứ bạn đang đo)

— người dùng99620
nguồn

Chào mừng đến với trang web, @ user99620. Bạn có thể mở rộng về điều này? Hiện tại, nó là một nhận xét nhiều hơn là một câu trả lời, theo tiêu chuẩn của chúng tôi, và tôi không chắc nó bổ sung bất cứ điều gì đã cho những gì đã tồn tại trên chủ đề này.

— gung - Phục hồi Monica