Visualisierung von Assoziationen

Attribution

Die folgenden Folien basieren auf

• Fundamentals of Data Visualization (link)
  und folgen damit der
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Scatterplots 1

• Zusammenhänge zweier quantitativer Variablen
• Hier Kopflängen und Gewicht von Vögeln
• Je schwerer der Vogel, desto länger der Kopf

Scatterplots 2

• Kopflängen und Gewicht von Vögeln
• Unterscheidung nach Varaiable Geschlecht

Bubble Charts

Weitere Variable Schädelgröße

Scatterplot-Matrix

Korrelationskoeffizienten

• Zwischen -1 und +1
• +/-0.2: Geringer Zusammenhang
• +/-0.6: Mitteler Zusammenhang
• +/-0.9: Starker Zusammenhang

Korrelogramm 1

Korrelation mineralischer Inhalt in Glassproben

• Symmetrisch: r(A,B) = r(B,A)
  Deshalb nur eine Hälfte der Matrix
• Viel Mg-Inhalt korreliert mit wenig Inhalt der anderen Mineralien
• Barium und Aluminium korrelieren stark

Korrelogramm 2

• Farbskalierung wie vorher
• Größenskalierung zur besseren Erkennung schwacher Korrelationen

Slopegraph - zwei Variablen

• Bei wenigen Datenpunkten
• Direkter Zusammenhang erkennbar
• Bei vielen Datenpunkten besser Scatterplot

Slopegraph - drei Variablen