散布図のX軸とY軸にどの変数が入るかを判断する方法は?


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私は、識字能力と乳児死亡率の関係を確認するために散布図を作成しようとしています。識字率が私のX軸であり、乳児死亡率が私のY軸であるかどうか、またはその逆はどうすればわかりますか?X軸とY軸に何が入るかをどのように判断しますか?


軸に明確なラベルを付ければ、好きなようにできます!(ただし、いくつかの規則があります-それらは異なる分野間でも異なります。)
whuber

十分に明らかですが、一部のフィールドにとって重要な詳細です。いくつかの地球科学と環境科学、および考古学でも、散布図やその他のプロットの垂直変数として、土地または海面の下の深さまたは高さを使用するのが一般的です。それは、大気の気球、ボア、コア、掘削または発掘を使用して、データがどのように生成されるかを指定してデータを表示する自然な方法のように思えます。
Nick Cox

回答:


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「説明的」と表示されている変数と、説明されているものとしてもう1つの変数がある場合、1つの(非常に一般的な)規則は、x軸に説明変数を置き、y軸にそれによって説明されているものを置くことです。軸。

したがって、たとえば、識字率と死亡率の関係は、識字率が高いと死亡率が低くなる可能性があるため、原因となる可能性がある(したがって、明確に説明できる)と見なす場合があります。

その場合、y軸に死亡率を、x軸に識字率を置くのが一般的です。

しかし、それらを逆に考えることもできます(幼児の死亡率が高いと識字率に影響する可能性があります)。

場合によっては、一方の変数が「固定」で、もう一方が「ランダム」の場合、より一般的な規則は、ランダムなものはプロットのy軸に向かう傾向があるというものです。

一部の地域では、慣習がめちゃくちゃになる傾向があります。これは単に最も普及しています。


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私が生徒に教える経験則:1つの変数が実験的な制御下にある場合(Glen_bの「固定」の良い例)、それをx軸に置きます。両方の変数が観察されただけで、それらの間の偶然の関係が疑われる場合は、「原因」をx軸に置きます。1つの変数をもう1つの変数に基づいて予測したい場合は、予測している変数をy軸に置き、それをx軸に基づいて予測します。何をするかに関係なく、軸には明確にラベルを付けます。
Silverfish 2014年

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そして、私自身が使用するものもありますが、それを完全に扱うことができなかったため、生徒に教えていません。私たちはしばしば2つの関連する変数、たとえば人々のハンドスパンと身長を持っています。これらはどちらも直接の責任ではなく、変数(年齢、遺伝学、栄養学)の別の束に依存しています。私がわらの世論調査をしたとしたら、アナリストの大多数は「高さ」をX軸に、「ハンドスパン」をY軸に置くでしょう。これらの場合、x軸に「最も基本的な」変数を配置するのが一般的のようですが、そのためのしっかりしたルールを定義するのは難しいです。
Silverfish 2014年

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@Beth、これらの答えがあなたを助けたなら、彼らの左側にある上向きの正規分布をクリックすることによってそれらを賛成することを検討してください。1つまたは両方で問題が解決した場合は、投票総数の下にあるチェックマークをクリックして、問題を受け入れることを検討してください。
gung-モニカの復活

柔軟性を明確にするための+1。
ネイト

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@Silverfish遅くなることはありませんが、「カジュアル」は最初のコメントの「因果関係」の誤植です。私はこの誤植を数百回見たメタコメントを追加します。あるものはある種の自動修正を引き起こしているかもしれませんし、他のものは彼らが言っていることをチェックすることに執筆者があまりにもカジュアルすぎる原因になっています。あなたの場合、私は前者を非難します。
Nick Cox

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xy散布図は、エンドユーザーのみに関連します(whuberが言ったことはかなり多い)。一般に、x軸は変数(原因)であり、y軸は応答(効果)です。あなたの場合、識字率は赤ちゃんの死亡率に影響する変数であることをお勧めします。そのため、Xには識字率を、Yには死亡率を設定します。


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独立変数はx軸に移動します(変更するもの)従属変数はy軸に移動します(測定しているもの)


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@ user99620へようこそ。これを拡張できますか?現在のところ、私たちの基準では、それは答えというよりはコメントですが、このスレッドにすでに存在するものを考えると、それが何かを追加するとは思いません。
gung-モニカの回復
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