Gráficos de dispersión

Definición de gráfico de dispersiónenPsicología

Losdiagramas de dispersión se utilizan para determinar si existe una relación entre las dos variables estudiadas. Si existe una relación entre las dos variables, se mostrará en el diagrama de dispersión. Para que los datos se muestren en un diagrama de dispersión, deben medirse en valores numéricos.

En el eje x del gráfico de dispersión está una variable y en el eje y está la otra variable. Recuerda, ¡estas variables tienen que ser numéricas! No puedes tener un gráfico de dispersión que tenga una variable numérica y otra no numérica.

Cuando observes un gráfico de dispersión, mira de izquierda a derecha para determinar si existe una relación entre las variables. Habrá puntos dispersos por el gráfico, pero si existe una relación, verás que la mayoría de los puntos tienden hacia arriba o hacia abajo.

Línea de mejor ajuste

Así que hay un montón de puntos que parece que van hacia la esquina superior derecha o inferior derecha del gráfico, pero no estás totalmente seguro de la dirección de todos los puntos. ¿Qué puedes hacer?

¡La línea de mejor ajuste al rescate!

Piensa en la recta de ajuste óptimo como en una estimación. En la mayoría de los casos, la recta de ajuste óptimo no pasará por todos los puntos del diagrama de dispersión; de lo contrario, ¡no sería una recta! Sólo muestra la idea general de cómo serían los puntos si se promediaran. En algunos casos, los puntos del diagrama de dispersión y la recta de mejor ajuste están muy próximos, lo que es estupendo porque significa que no hay mucha variación en tus datos. Sin embargo, puede ocurrir que tu línea de mejor ajuste tenga algunos puntos a su alrededor, pero un par de puntos que no estén ni cerca de ella. ¡No pasa nada! Esos son sólo tus valores atípicos.

Tipos de gráficos de dispersión enPsicología

Hay tres tipos de gráficos de dispersión que proporcionan a los investigadores más información sobre sus datos.

Gráficos de dispersiónpositivos en Psicología

El primer tipo de diagrama de dispersión es un diagrama dedispersión positivo o ascendente . En este caso, al mirar los datos de izquierda a derecha, los puntos tenderán, en su mayor parte, hacia arriba. Si insertaras una recta de mejor ajuste en un diagrama de dispersión positiva, la pendiente sería positiva. ¡Bastante fácil de recordar!

Los datos que dan lugar a un diagrama de dispersión positivo tienen ambas variables aumentando o disminuyendo a la vez. ¡Tienen que moverse en la misma dirección!

Gráficos de dispersión negativos

Como puedes adivinar por el nombre, los puntos de un diagrama de dispersión negativo tenderán hacia abajo al mirar el gráfico de izquierda a derecha. La pendiente de la recta de mejor ajuste también sería negativa.

Los datos que dan lugar a un diagrama de dispersión negativo tienen que tener una variable que aumente y otra que disminuya.

Fg. 2 Gráfico de dispersión negativa, commons.wikimedia.

Sin relación

La ausencia de correlación significa que los puntos están dispersos. Cuando observes un diagrama de dispersión de datos que no muestra correlación, no habrá método en la locura de los puntos. Los puntos estarán repartidos aleatoriamente por el gráfico y no podrás saber si todos tienden a ir hacia arriba o hacia abajo. No hay relación entre las dos variables.

Fg. 3 Gráfico de dispersión sin relación, commons.wikimedia

Ejemplos de diagramas de dispersión en Psicología

Los psicólogos utilizan los diagramas de dispersión sobre todo para la investigación correlacional. La investigación correlacional recoge datos de dos variables diferentes y determina la relación entre ambas. A diferencia de la investigación experimental, la investigación correlacional no manipula las variables, sino que simplemente observa o recoge datos de las variables.

Al poner los datos correlacionales en un diagrama de dispersión, los investigadores pueden observar los datos y determinar si existe una relación. Cuando las variables están correlacionadas, cambian al mismo tiempo (o ambas aumentan juntas o una aumenta mientras la otra disminuye).

Recuerda que en la investigación correlacional, ¡correlación no es igual a causalidad! Que dos variables estén correlacionadas no significa que una de ellas provoque el cambio de la otra. Los estudios correlacionales sólo pueden demostrar que las variables están relacionadas. Si lo están, los investigadores tendrían que realizar un estudio experimental para determinar la causalidad.

Todos los ejemplos anteriores se considerarían investigación correlacional.

Gráfico de dispersión Coeficiente de correlación

En los diagramas de dispersión y la investigación correlacional, hay un valor importante llamado coeficiente de correlación.

Un diagrama de dispersión cuya línea de mejor ajuste tenga una pendiente negativa tendrá un coeficiente de correlación negativo. Cuando hay un diagrama de dispersión con una pendiente positiva, el coeficiente de correlación será positivo.

Un coeficiente de correlación de -1,00 o 1,00 serían las correlaciones más fuertes posibles. -,90 o 0,90 seguirían siendo coeficientes de correlación fuertes -- cualquier cosa por debajo de -,80 y por encima de 0,80 se considerarían coeficientes de correlación significativos. Los coeficientes que queden fuera de ese rango podrían mostrar correlación, pero no se consideraría estadísticamente significativa.