Examen de mathématiques tASC: Interprétation des diagrammes de dispersion - dummies

Si vous rencontrez un nuage de points sur l'examen mathématique TASC, il vous sera probablement demandé de montrer comment les deux variables du graphique sont liées l'autre - ou si une relation existe entre eux du tout.

Un diagramme de dispersion montre la relation entre deux variables. Lorsque vous regardez un diagramme de dispersion, vous regardez la corrélation, qui mesure la force de la relation et la direction. Cela signifie qu'une corrélation peut être forte ou faible et peut être positive, négative ou nulle.

Exemples de diagrammes de dispersion.

Selon la force de la corrélation, vous pouvez déduire une tendance dans la relation. La figure ci-dessous illustre quelques exemples de diagrammes de dispersion et les types de corrélations qui peuvent apparaître. Remarquez comment quand il y a une corrélation, les points ont tendance à s'aligner dans une direction.

Un exemple courant de diagramme de dispersion est la relation entre la taille des chaussures et le QI de chacun. Quand une grande collection de données est analysée, vous voyez qu'il n'y a pas de corrélation. S'il y en avait un, vous pourriez faire une déclaration comme "Les gens avec de plus grandes tailles de chaussures sont plus intelligents. "Cependant, il existe un large éventail de QI et de combinaisons de pointures, et vous ne pouvez pas évaluer l'intelligence d'une personne en fonction de sa pointure (pas de corrélation).

Question d'entraînement

1. Quelle affirmation correspond à la relation illustrée par le nuage de points suivant?

   

   A. Plus tu étudies, plus tu vas faire de test.

   B. Plus vous étudiez, mieux vous ferez le test.

   C. La durée de l'étude n'affecte pas le score du test.

   D. Pas assez d'informations peuvent être recueillies.

Réponse et explication

1. La bonne réponse est Choix (B).

   Parce que la ligne de tendance, ou la ligne de meilleur ajustement, de ce diagramme de dispersion a une pente positive, il existe une relation positive entre les variables. Cela signifie que l'un augmente les autres augmentations: plus vous étudiez longtemps, meilleur vous ferez sur le test, le choix (B) est correct. Pour qu'il n'y ait pas de relation, la ligne de meilleur ajustement serait une ligne horizontale "plate". Pour une relation négative, la pente serait négative ou "pointée vers le bas". "