Корреляционное сравнение 2


 

Если бы между этими параметрами существовала статистически значимая связь (корреляция), точки концентрировались бы вдоль диагональной линии, идущей от левого нижнего угла диаграммы к правому верхнему, что на рисунке показано стрелкой. Подобные стрелки удобно использовать для обозначения предполагаемой модели развития событий. Стрелка может быть направлена вниз, когда вы хотите показать, что объемы продаж возрастают со снижением цен. Не следует путать такую стрелку с математически вычисляемой "линией тренда" - кривой, которая показывает тенденцию изменения величины.

Подобные точечные диаграммы сейчас все шире используются в презентациях, докладах и некоторых деловых журналах. Если вы также собираетесь их применить, позаботьтесь о своих слушателях или читателях и сначала объясните, как читать такой тип диаграммы.

Еще одна проблема, связанная с данным типом диаграмм, - это обозначение точек. Если под каждой точкой подписывать, скажем, имя продавца, это может не только запутать читателя, но и повредить его зрению. Приемлемый вариант - обозначать точки буквами или цифрами, которые соотносятся с полными именами или названиями, приведенными в легенде. Более правильный вариант - использовать двустороннюю линейчатую диаграмму.

 

 

Как видно, при использовании двусторонней линейчатой диаграммы наименование каждого ряда величин, нанесенных на диаграмму, можно вписать между двумя рядами линеек. Кроме того, в таких диаграммах мы обычно располагаем независимые переменные слева - от меньшего значения к большему или наоборот. Если ожидаемая и реальная зависимости совпадают, то линейки справа, обозначающие зависимые переменные, будут их зеркальным отражением. Другими словами, низким скидкам будет соответствовать небольшой объем продаж, а высоким - большой. Если же реальная зависимость не соответствует ожидаемой, то два столбца будут отличаться друг от друга, как в приведенном примере.



Содержание раздела