12.2: Visualizar relaciones
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El capítulo 2 cubrió muchas formas diferentes de visualización de datos, y la visualización de datos sigue siendo un primer paso importante para comprender y describir los datos antes de pasar a las estadísticas inferenciales. En ninguna parte esto es más importante que en correlación. Las correlaciones se visualizan mediante una gráfica de dispersión, donde nuestros valores\(X\) variables se trazan en el\(X\) eje -eje, los valores de las\(Y\) variables se trazan en el\(Y\) eje -y cada punto o marcador en la gráfica representa la puntuación de una sola persona en\(X\) y\(Y\). La figura\(\PageIndex{1}\) muestra un diagrama de dispersión para puntajes hipotéticos sobre satisfacción laboral (\(X\)) y bienestar del trabajador (\(Y\)). Podemos ver a partir de los ejes que cada una de estas variables se mide en una escala de 10 puntos, siendo 10 la más alta en ambas variables (alta satisfacción y buena salud y bienestar) y siendo 1 la más baja (insatisfacción y mala salud). Cuando miramos esta trama, podemos ver que las variables sí parecen estar relacionadas. Los puntajes más altos en la satisfacción laboral tienden a ser también los puntajes más altos en bienestar, y lo mismo ocurre con los puntajes más bajos.
La figura\(\PageIndex{1}\) demuestra una relación positiva. A medida que\(X\) aumentan las puntuaciones, las puntuaciones en\(Y\) también tienden a aumentar. Si bien esta no es una relación perfecta (si así fuera, los puntos formarían una sola línea recta), no obstante es muy claramente positiva. Este es uno de los beneficios clave de las parcelas de dispersión: hacen que sea muy fácil ver la dirección de la relación. Como otro ejemplo, la Figura\(\PageIndex{2}\) muestra una relación negativa entre la satisfacción laboral (\(X\)) y el burnout (\(Y\)). Como podemos ver en esta trama, los puntajes más altos en la satisfacción laboral tienden a corresponder a puntuaciones más bajas en el burnout, que es lo estresado, poco energético e infeliz que alguien está en su trabajo. Al igual que con Figure\(\PageIndex{1}\), esta no es una relación perfecta, pero sigue siendo una relación clara. Como muestran estas cifras, los puntos en relación positiva se mueven desde la parte inferior izquierda de la gráfica hacia la parte superior derecha, y los puntos en relación negativa se mueven de arriba a la izquierda inferior derecha.
Los diagramas de dispersión también pueden indicar que no hay relación entre las dos variables. En estas gráficas de dispersión (a continuación se muestra un ejemplo en Figura\(\PageIndex{3}\) que traza la satisfacción laboral y el desempeño laboral) no hay forma o línea interpretable en la gráfica de dispersión. Los puntos aparecen aleatoriamente a lo largo de la trama. Si intentáramos trazar una línea recta a través de estos puntos, básicamente sería plana. Los puntajes bajos en satisfacción laboral tienen aproximadamente los mismos puntajes en el desempeño laboral que los puntajes altos en satisfacción laboral. Las puntuaciones en el rango medio o promedio de satisfacción laboral tienen algunas puntuaciones en el desempeño laboral que son aproximadamente iguales a los niveles alto y bajo y algunas puntuaciones en el desempeño laboral que son un poco más altas, pero el panorama general es de inconsistencia.
Como podemos ver, las gráficas de dispersión son muy útiles para darnos una idea aproximada de si existe o no una relación entre las dos variables y, si la hay, si esa relación es positiva o negativa. También son útiles por otra razón: son la única forma de determinar una de las características de las correlaciones que se discuten a continuación: la forma.
