Um gráfico de dispersão, também conhecido como gráfico de dispersão, é um gráfico utilizado para apresentar pontos de dados num sistema de coordenadas bidimensional. É normalmente utilizado para mostrar a relação entre duas variáveis e para identificar quaisquer padrões ou tendências nos dados. No Excel, a criação de um gráfico de dispersão é um processo simples que pode ser efectuado em apenas alguns passos.
Para criar um gráfico de dispersão no Excel, primeiro precisa de ter os seus dados organizados em duas colunas. A primeira coluna deve conter os valores x e a segunda coluna deve conter os valores y. Depois de ter os dados prontos, siga estes passos:
1. Seleccione os seus dados: Clique e arraste para realçar as duas colunas de dados.
2. Inserir um gráfico de dispersão: Vá para o separador Inserir na faixa de opções e clique no ícone Gráfico de dispersão. Seleccione o tipo de gráfico que pretende criar. Pode escolher entre uma variedade de opções de gráficos de dispersão, incluindo um gráfico de dispersão básico, um gráfico de dispersão com linhas suaves ou um gráfico de dispersão apenas com marcadores.
Personalize o seu gráfico: Uma vez criado o gráfico, pode personalizá-lo de acordo com as suas necessidades. Pode alterar o título do gráfico, as etiquetas dos eixos e as opções de formatação, como o estilo do gráfico e o esquema de cores.
Adicionar nomes de pontos: Se pretender adicionar nomes de pontos ao seu gráfico, pode fazê-lo adicionando uma terceira coluna aos seus dados que contenha os nomes de cada ponto de dados. Depois de ter os dados organizados desta forma, seleccione os dados e insira um gráfico de dispersão como anteriormente. Em seguida, clique com o botão direito do rato num dos pontos de dados e seleccione “Adicionar etiquetas de dados”. Pode então optar por apresentar os nomes de cada ponto de dados.
Para além do Excel, os gráficos de dispersão também podem ser criados noutros programas, como o Python. Em Python, pode utilizar a biblioteca Matplotlib para criar gráficos de dispersão. O processo é semelhante ao da criação de um gráfico de dispersão no Excel, mas terá de utilizar a sintaxe Python para importar os seus dados e criar o gráfico.
Para resumir, um gráfico de dispersão é uma ferramenta útil para visualizar a relação entre duas variáveis. No Excel, a criação de um gráfico de dispersão é um processo simples que pode ser feito em apenas algumas etapas. Depois de ter os seus dados organizados e o gráfico criado, pode personalizá-lo de acordo com as suas necessidades e até adicionar nomes de pontos, se desejar. Em Python, os gráficos de dispersão também podem ser criados usando a biblioteca Matplotlib.
Um gráfico de aranha, também conhecido como gráfico de radar, é normalmente usado para exibir e comparar várias variáveis quantitativas. Ele pode ser útil quando se deseja comparar visualmente vários pontos de dados em diferentes categorias ou dimensões. Por exemplo, é possível usar um gráfico de radar para comparar o desempenho de diferentes produtos em vários critérios diferentes, como preço, qualidade e satisfação do cliente.
Um histograma é um tipo de gráfico que apresenta a distribuição de dados dividindo-os em intervalos ou “compartimentos” e apresentando a frequência ou contagem de pontos de dados que se enquadram em cada compartimento. Ajuda a visualizar a forma da distribuição dos dados e a identificar quaisquer padrões ou valores atípicos. Em contrapartida, um gráfico de dispersão é utilizado para apresentar a relação entre duas variáveis, em que cada ponto de dados representa os valores de ambas as variáveis para uma única observação.
Um gráfico de dispersão é utilizado para mostrar a relação entre dois conjuntos de dados. A posição de cada ponto no gráfico representa os valores das duas variáveis que estão a ser representadas. Se os pontos no gráfico de dispersão formarem um padrão que se inclina do canto inferior esquerdo para o canto superior direito, isso sugere uma correlação positiva entre as variáveis. Se os pontos formarem um padrão que se inclina do canto superior esquerdo para o canto inferior direito, isso sugere uma correlação negativa entre as variáveis. Se não houver um padrão claro, isso sugere pouca ou nenhuma correlação entre as variáveis. Os gráficos de dispersão também podem ser utilizados para identificar valores atípicos, que são pontos de dados significativamente diferentes dos outros pontos de dados.