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Qual Escolher, Gráficos de Linhas ou Gráficos de Dispersão?

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Ana Sophia | 2024-05-08 17:35:30
Como as ferramentas predominantes de apresentação de dados, os gráficos de linhas e os gráficos de dispersão têm uma aparência similar, mas são totalmente diferentes em ocasiões de uso e na distribuição dos dados nos eixos horizontais e verticais. Como e quando usar gráficos de linhas sempre confundiu muitas pessoas. Este artigo oferece um guia sobre como escolher entre os gráficos de linhas e os gráficos de dispersão.

Panorama dos Gráficos de Linhas e Gráficos de Dispersão

Olhando as imagens abaixo, você pode achar que o gráfico de linhas e o gráfico de dispersão parecem similares. Aqui, eu vou apresentar a correlação entre peso e altura usando o gráfico de linhas e o gráfico de dispersão respectivamente.

Gráficos de Linhas

No gráfico de linhas, você pode registrar dados periódicos contínuos convenientemente. No eixo X, as categorias de dados são distribuídas com intervalos uniformes. No eixo Y, os valores números são registrados com pontos claros. No entanto, é quase impossível colocar duas variáveis em um gráfico de linhas.

Por exemplo, se você quiser explorar a correlação entre o peso e a altura das mulheres usando gráficos de linhas, você vai precisar desenhar pelo menos duas linhas – indicando as informações de altura e peso de duas mulheres. No entanto, os dados de duas mulheres estão longe de ser o bastante. Olhando para o gráfico de linhas abaixo, você pode se sentir confuso, porque seria trabalhoso desenhar linhas de dados de muitas mulheres no diagrama uma por uma e depois chegar a uma conclusão.

Gráfico de linhas mostra a correlação de altura e peso

Gráficos de Dispersão

Gráficos de dispersão apresentam valores tipicamente para dois parâmetros dentro de um conjunto de dados, assim ilustrando o grau de correlação entre duas variáveis. Por exemplo, para apresentar uma conexão entre a altura de uma mulher e seu peso, você precisa escolher um grupo de mulheres para pesquisar, depois medir suas alturas e pesos. Você pode registrar os dados num gráfico de dispersão, definindo a "altura" para o eixo X e o "peso" para o eixo Y. Um gráfico de dispersão assim permite que você acumule muitos dados de muitas pessoas, assim obtendo uma comparação visual das duas variáveis. O gráfico de dispersão é útil para determinar a correlação que pode existir de maneira convincente.

Gráfico de dispersão mostra a correlação de altura e peso

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Quando Escolher um Gráfico de Linhas

Grandes Textos de Rótulo no eixo X

Se comparado com um gráfico de dispersão, onde os dados variáveis são distribuídos de maneira desigual no eixo horizontal, os gráficos de linhas funcionam melhor para conter longos textos de rótulo porque as categorias de dados são distribuídas no eixo X com intervalos iguais.

Valores do eixo Y Mudam com o Tempo

Como um gráfico de linhas exibe tendências, o melhor uso para um gráfico de linhas é para dados que mudam com o tempo. É fácil reparar que praticamente todos os gráficos sobre vendas de produtos, avaliações e outros dados que mudam com o tempo em unidades base, como dias, semanas, meses, trimestres e anos, são apresentados em gráficos de linhas. As pessoas envolvidas precisam ajustar suas estratégias de acordo com a tendência para um melhor desenvolvimento.

Quando Escolher um Gráfico de Dispersão

Distribuição de Dados Aleatória no eixo X

Embora os gráficos de linhas possam ser aplicados para indicar tendências com base em outros valores periódicos contínuos, como velocidade, temperatura, distância, etc., você precisa se certificar de que os períodos estejam distribuídos igualmente no eixo X. No entanto, diferente dos gráficos de linhas, o eixo X de um gráfico de dispersão é um eixo de valor onde você pode registrar dados sem intervalos uniformes.

Mostrando Correlação de Grandes Dados

Se você trabalha com um software, você precisa fazer análise de comportamento do usuário para melhorar o seu produto. Neste caso, você precisa coletar um grande número de dados convincentes. Um gráfico de linhas não é capaz de conter tantos dados. Além disso, tendências lineares ou não lineares, aglomerados e pontos fora da curva exibidos num gráfico de dispersão ajudam a ilustrar os padrões nos dados.

Análise competitiva por um gráfico de dispersão.png

Conclusão

Pela análise acima, nós podemos dizer que gráficos de linhas e gráficos de dispersão são aplicados em ocasiões diferentes por causa de seus próprios recursos. Pense duas vezes no seu propósito antes de escolher um gráfico para analisar os seus dados.

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