How do I know if two variables are correlated in a scatter plot?

Look at the overall shape of the point cloud. If the dots form an upward or downward slope, there's likely a positive or negative correlation. If they’re randomly scattered, there’s probably no strong relationship. You can also add a trend line to confirm the direction and strength visually.

When should I avoid using a scatter plot?

Scatter plots are only useful when both variables are numerical and continuous. They're not suitable for categorical comparisons or time series data. Also, if your dataset is too small, patterns may be misleading or statistically irrelevant.

How can I make dense scatter plots easier to read?

You can apply transparency, jittering (slight random positioning), or aggregate similar points using color intensity or bubble size. These techniques help reduce overlap and make clusters or trends more visible.

Can I use scatter plots to detect outliers?

Yes — one of their strengths is revealing data points that fall far outside the normal cluster. These outliers can indicate data entry errors, exceptional cases, or hidden patterns worth exploring further.

What’s the best way to show more than two variables in a scatter plot?

You can add a third variable by using color, size, or shape of the points. For example, you might show revenue vs. cost on X and Y axes, while bubble size represents customer count, and color shows region. Just avoid overloading the chart — clarity comes first.

Qu’est-ce qu’un diagramme de dispersion ?

Table des matières

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Un diagramme de dispersion est un graphique qui affiche des points de données individuels sur un axe X et un axe Y, ce qui permet de visualiser la relation entre deux variables numériques. Chaque point représente un seul enregistrement de données.

Les diagrammes de dispersion sont utilisés pour identifier les corrélations, les grappes et les valeurs aberrantes dans les ensembles de données.

Exemple de diagramme de dispersion extrait d'un tableau de bord montrant l'indice de productivité via la variance des ETP.

Quand utiliser un diagramme de dispersion ?

Étudier les relations entre les variables (par exemple, l’âge par rapport au revenu)
Identifier des modèles, des grappes ou des valeurs aberrantes
Analyser les distributions et l’indépendance des variables

Meilleures pratiques

Limiter les points de chevauchement par la transparence ou la gigue
Utilisez la couleur ou la taille comme troisième dimension si nécessaire.
Étiqueter clairement les axes pour montrer le contexte des variables

Diagrammes de dispersion dans ClicData

Créez des diagrammes de dispersion avec des axes et des couleurs de points personnalisables.
Mettez en évidence les grappes à l’aide d’une mise en forme conditionnelle ou de filtres.
Mesures de la couche telles que les lignes de tendance ou les intervalles de confiance

FAQ Diagramme de dispersion

Comment savoir si deux variables sont corrélées dans un diagramme de dispersion ?

Examinez la forme générale du nuage de points. Si les points forment une pente ascendante ou descendante, il y a probablement une corrélation positive ou négative. S’ils sont dispersés de manière aléatoire, il n’y a probablement pas de relation forte. Vous pouvez également ajouter une ligne de tendance pour confirmer visuellement la direction et la force.

Quand dois-je éviter d’utiliser un diagramme de dispersion ?

Les diagrammes de dispersion ne sont utiles que lorsque les deux variables sont numériques et continues. Ils ne conviennent pas pour les comparaisons catégorielles ou les séries chronologiques. De plus, si votre ensemble de données est trop petit, les modèles peuvent être trompeurs ou statistiquement non pertinents.

Comment faciliter la lecture de diagrammes de dispersion denses ?

Vous pouvez appliquer la transparence, la gigue (positionnement légèrement aléatoire) ou regrouper des points similaires en utilisant l’intensité des couleurs ou la taille des bulles. Ces techniques permettent de réduire les chevauchements et de rendre les groupes ou les tendances plus visibles.

Puis-je utiliser les diagrammes de dispersion pour détecter les valeurs aberrantes ?

Oui, l’une de leurs forces est de révéler les points de données qui se situent loin de la grappe normale. Ces points aberrants peuvent indiquer des erreurs de saisie de données, des cas exceptionnels ou des modèles cachés qui méritent d’être explorés plus avant.

Quelle est la meilleure façon de représenter plus de deux variables dans un diagramme de dispersion ?

Vous pouvez ajouter une troisième variable en utilisant la couleur, la taille ou la forme des points. Par exemple, vous pouvez représenter les recettes par rapport aux coûts sur les axes X et Y, tandis que la taille des bulles représente le nombre de clients et que la couleur indique la région. Évitez simplement de surcharger le graphique – la clarté prime.

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