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Relações entre variáveis

A maioria dos gráficos descreve a variação individual de uma ou mais séries. em certos casos, podemos intuir alguma relação entre duas variáveis oi até forçar essa impressão manipulando os eixos verticais primário e secundário. Mas só quando pomos em relação as duas variáveis (tipicamente usando um gráfico de dispersão) conseguimos observar essa relação.

Num gráfico de dispersão simples, associamos uma variável ao eixo horizontal e uma ao eixo vertical. Por exemplo, num contexto de negócio, há em geral uma relação típica entre quota de mercado e crescimento, que varia segundo o ciclo de vida do produto. podemos acrescentar mais informação, como a dimensão do mercado (usando o tamanho do ponto) ou as esqupas de vendas que o promovem (cor do ponto). As variáveis associadas aos eixos estabelecem a relação fundamental que queremos investigar, enquanto a cor e o tamanho do ponto são variáveis complementares que podem acrescentar conclusões interessantes.

Animação e o gráfico de dispersão com os pontos ligados

A forma mais comum de gráfico de dispersão representa múltiplas entidades num determinado momento (exemplo, riqueza vs. educação em cada país em 2020). Usando animação, podemos um ano após outro e ver como as relações evoluem ao longo do tempo, e perceber que tendências se tornam visíveis.

No entanto, isto apenas funciona de forma eficaz se os padrões gerados pela animação forem simples. No vídeo abaixo, o bem conhecido Hans Rosling relata a evolução dos dados de uma forma muito própria, mas seria difícil faze-lo se a tendência fosse mais complexa.

Como alternativa a múltiplos múltiplas entidades num único momento, podemos representar uma única entidade em vários momentos, ligando os pontos em sequência no chamado gráfico de dispersão com linhas (connected scatterplot). Não é um gráfico familiar e fácil de interpretar. No entanto merece atenção, porque permite tirar conclusões que não são evidentes noutros gráficos (um gráfico de.linhas com duas series não o substitui).

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