Em um mercado onde é cada vez mais importante relacionar dados para obter insights de negócio, o scatter plot (gráfico de dispersão) pode ser um aliado importante.
Ao usar essa técnica na análise de dados, é possível identificar correlações, padrões e tendências que podem afetar diretamente o desempenho de uma empresa. Portanto, entender o que é um scatter plot e como usá-lo é essencial para quem busca maximizar seus resultados por meio da análise de dados.
Neste artigo, vamos explorar em mais detalhes o que é um scatter plot, como ele pode ser usado e interpretado, e muito mais.
Definição de Scatter Plot
Um scatter plot é um tipo de gráfico que representa a relação entre duas variáveis.
Ele é composto por uma série de pontos posicionados em um plano cartesiano, onde cada eixo representa uma variável. Cada ponto no gráfico representa um par de valores, um para cada variável, e sua posição no plano cartesiano indica a relação entre elas.
O tipo de correlação pode ser interpretado por meio dos padrões revelados em um scatter plot. A força da correlação pode ser determinada pela proximidade dos pontos entre si no gráfico. Pontos que ficam muito distantes do agrupamento geral são conhecidos como “outliers”.
Linhas ou curvas podem ser exibidas no gráfico para auxiliar na análise. Isso geralmente é conhecido como linha de tendência e pode ser usado para fazer estimativas por meio de interpolação. Uma linha de tendência é desenhada o mais próximo possível de todos os pontos para mostrar como seria se todos os pontos fossem condensados em uma única linha.
A seguir, detalharemos os tipos de correlação e como podem ser interpretados.
O que é Correlação em um Scatter Plot?
Correlação é uma medida estatística que indica o grau de relação entre duas variáveis.
Por exemplo, se você está analisando dados sobre o desempenho de vendas de uma empresa, pode usar um scatter plot para mostrar como o número de vendas se relaciona com o preço do produto. Isso pode ajudar a identificar se existe uma relação direta ou indireta entre essas variáveis.
Além disso, o scatter plot também pode ser usado para detectar outliers, que são pontos distantes do padrão geral dos dados. Esses pontos podem indicar erros ou anomalias nos dados, ou até insights valiosos que precisam ser explorados com mais detalhe.
Tipos de Correlação
Correlação Positiva
A correlação positiva ocorre quando os valores de duas variáveis aumentam juntos. Em um scatter plot, isso é representado por pontos que se aproximam de uma linha diagonal ascendente, indicando que, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra também aumenta.
Por exemplo, um scatter plot mostrando a relação entre idade e altura de pessoas geralmente exibe uma dispersão positiva, já que, geralmente, quanto mais velha a pessoa, mais alta ela é.
Correlação Negativa
A correlação negativa ocorre quando os valores de duas variáveis se movem em direções opostas. Nesse caso, os pontos no scatter plot se aproximam de uma linha diagonal descendente, indicando que, à medida que o valor de uma variável aumenta, o valor da outra diminui.
Por exemplo, um scatter plot mostrando a relação entre o número de horas de estudo e a taxa de reprovação em um curso pode exibir uma dispersão negativa, indicando que quanto mais horas de estudo os alunos dedicam ao curso, menor a taxa de reprovação.
Correlação Zero
A correlação zero ocorre quando não há uma relação clara entre as duas variáveis. Nesse caso, os pontos no scatter plot estão dispersos aleatoriamente e não se aproximam de uma linha diagonal. Isso indica que as variáveis não têm uma relação significativa entre si.
Por exemplo, um scatter plot mostrando a relação entre o número de sapatos que uma pessoa possui e sua profissão pode exibir pouca ou nenhuma dispersão, já que essas variáveis provavelmente não estão relacionadas.
Força da Correlação
A força da correlação em um scatter plot indica o grau de relação entre duas variáveis representadas no gráfico. É importante entender a força da correlação, pois ela pode fornecer informações valiosas para a tomada de decisões.
A força da correlação pode ser avaliada visualmente no scatter plot pela proximidade dos pontos em relação à linha de tendência do gráfico.
Quanto mais próximos os pontos estiverem da linha de tendência, mais forte é a correlação. Por outro lado, quanto mais distantes os pontos estiverem da linha de tendência, mais fraca é a correlação.
Quando um scatter plot é usado?
Um scatter plot é usado quando há interesse em visualizar a relação entre duas variáveis quantitativas. É particularmente útil ao verificar a existência de uma possível relação de causa e efeito entre duas variáveis ou ao observar a existência de um padrão ou tendência entre elas.
Um exemplo de aplicação prática de um scatter plot na análise financeira é o estudo da relação entre duas variáveis econômicas, como preços de ações e lucro líquido. Nesse caso, podemos representar os preços das ações no eixo X e o lucro líquido no eixo Y no scatter plot. Dessa forma, é possível visualizar se há uma relação entre as duas variáveis: se preços de ações mais altos resultam em lucros líquidos mais altos, ou se não há relação entre as duas variáveis.
O scatter plot é uma ferramenta fundamental para a análise exploratória de dados em diferentes áreas, como ciência, engenharia, finanças e marketing, permitindo a visualização e avaliação da relação entre duas variáveis de interesse.
Guia Passo a Passo para Criar um Scatter Plot
1- Defina a causa e o efeito
Para criar um scatter plot, você deve primeiro identificar a causa e o efeito que deseja analisar e, a partir dos dados quantitativos de ambas as variáveis, verificar se as duas variáveis estão relacionadas.
Na gestão de negócios, por exemplo, é comum levantar hipóteses sobre o crescimento ou declínio das vendas.
Além disso, questões como produtividade e o poder do marketing também podem ser analisadas por meio do scatter plot.
Depois de definir a causa e o efeito que deseja investigar, colete os dados dessas duas variáveis, para que possa desenhá-los no scatter plot.
Você pode fazer isso no papel ou até no computador; o mais importante é que esses números sejam reais, para que os resultados sejam confiáveis e precisos.
2- Ajuste as variáveis
Para compor os dois eixos do scatter plot, é necessário colocar a variável dependente, ou seja, o efeito, no eixo vertical (Y).
A outra variável, a causa, deve ser inserida no eixo horizontal (X).
3- Insira os números no gráfico
Por fim, basta inserir os números no scatter plot. Para isso, você deve desenhar um ponto para cada ocorrência dos dados em seus respectivos eixos.
4- Interprete a correlação
Depois de inserir os números no scatter plot, verifique como está a disposição dos pontos, identificando se a correlação é positiva, negativa ou nula.
Exemplo Prático
Depois de investir em uma determinada campanha de marketing, você deseja usar um scatter plot para ver se o aumento nas vendas da sua empresa foi causado pelo investimento.
Nesse exemplo, os números X correspondem ao investimento e os números Y correspondem aos resultados de vendas, ambos expressos em reais. Para inseri-los no scatter plot, verifique onde o número X intersecta com o número Y e marque um ponto, repetindo esse processo para todos os números subsequentes.
No final, você poderá analisar se a correlação encontrada é crescente (positiva), forte (com pontos próximos) ou fraca (com pontos distantes).
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