Cách phân tích đồ thị

Posted on
Tác Giả: John Stephens
Ngày Sáng TạO: 23 Tháng MộT 2021
CậP NhậT Ngày Tháng: 5 Tháng BảY 2024
Anonim
Cách phân tích đồ thị - Khoa HọC
Cách phân tích đồ thị - Khoa HọC

Biểu đồ là một sơ đồ có nghĩa là đại diện cho dữ liệu và mô tả mối quan hệ. Phân tích biểu đồ rất hữu ích để xác định xu hướng chung, liên quan đến kết quả của một thí nghiệm với giả thuyết và đưa ra các giả thuyết cho các thí nghiệm trong tương lai. Khi phân tích biểu đồ, điều quan trọng là xác định biểu đồ nào đang hiển thị và tại sao thông tin đó phù hợp với thử nghiệm hoặc đối với câu hỏi. Nhiều loại biểu đồ có thể được sử dụng để thể hiện một bộ dữ liệu.

    Phân biệt giữa các loại đồ thị. Các loại biểu đồ chính là biểu đồ hình ảnh, biểu đồ thanh, biểu đồ đường và biểu đồ phân tán. Một đồ thị hình ảnh sử dụng hình ảnh để đại diện cho các giá trị. Biểu đồ thanh sử dụng các thanh dọc hoặc ngang để thể hiện các giá trị. Biểu đồ đường sử dụng các đường để biểu diễn các giá trị. Các biểu đồ phân tán biểu thị dữ liệu bằng các điểm và sau đó một dòng phù hợp nhất được rút ra thông qua một số điểm.

    Đọc tiêu đề và trục của biểu đồ để xác định loại dữ liệu nào được trình bày. Trục x là biến độc lập hoặc có thể thay đổi. Trục y là biến phụ thuộc hoặc biến phụ thuộc vào biến độc lập. Ví dụ, trên biểu đồ về chiều cao của cây hoa hồng trong khoảng thời gian sáu tuần, trục x sẽ có các tuần, trong khi trục y sẽ có chiều cao.

    Xác định xu hướng chung của đồ thị. Trong biểu đồ hình ảnh, hãy tìm dòng có số lượng hình ảnh cao nhất. Đối với một biểu đồ thanh, hãy tìm thanh cao nhất. Đối với biểu đồ đường và biểu đồ phân tán, hãy nhìn vào độ dốc của đường. Nếu đường thẳng chỉ vào góc trên bên phải, thì độ dốc là dương. Nếu đường thẳng chỉ vào góc dưới bên phải, thì độ dốc là âm.

    Tìm kiếm các điểm dữ liệu dường như không phù hợp với xu hướng chung. Không phải tất cả các bộ dữ liệu hiển thị một xu hướng hoàn hảo. Kiểm tra các điểm như vậy, và ghi lại chúng. Nếu có một thanh, dấu chấm hoặc một phần của dòng nằm ngoài vị trí, thì điều này có thể không đủ quan trọng để ảnh hưởng đến toàn bộ kết luận.

    Sử dụng biểu đồ để đưa ra dự đoán về các bộ dữ liệu trong tương lai. Ví dụ, nếu cứ sau sáu tuần, cây tăng chiều cao thêm 2 cm, thì bạn sẽ tiếp tục xu hướng này trong dự đoán. Nếu nhà máy là 12 cm vào tuần thứ sáu, thì dự đoán ở tuần thứ bảy sẽ là 14 cm.