STAT 101
M02 · L02
الوحدة 2

تمثيل العلاقات بيانياً

المخططات أحادية المتغير تكشف الشكل. أما مخططات العلاقات فتكشف الترابط — كيف يتحرك متغيران أو أكثر معاً أو يتباعدان أو يتفاعلان.

01 / 13
STAT 101
M02 · L02
الأداة الأساسية

المخططات المبعثرة

كل ملاحظة تصبح نقطة. موضعها الأفقي يُرمَّز متغيراً؛ وموضعها الرأسي يُرمَّز متغيراً آخر. السحابة الناتجة تكشف العلاقة بين متغيرَين كميَّين.

ما تبحث عنه
الاتجاه · الشكل · القوة · القيم الشاذة
02 / 13
STAT 101
M02 · L02
قراءة الأنماط

قراءة المخطط المبعثر

يحكي المخطط المبعثر قصة من أربعة أجزاء عن أي علاقة:

  • الاتجاه — موجب أم سالب أم لا يوجد؟
  • الشكل — خطي أم منحنٍ أم معقد؟
  • القوة — تمركز شديد أم سحابة متناثرة؟
  • القيم الشاذة — نقاط بعيدة عن الاتجاه الرئيسي؟
03 / 13
STAT 101
M02 · L02
ملخص عددي

الارتباط

ارتباط بيرسون r يلخص قوة واتجاه العلاقة الخطية في رقم واحد من −1 إلى +1. الصفر يعني لا علاقة خطية؛ و±1 يعني خطاً مثالياً.

قوي موجب
r > 0.6
قوي سالب
r < −0.6
04 / 13
STAT 101
M02 · L02
المعادلة

ارتباط بيرسون r

ارتباط بيرسون هو متوسط حاصل ضرب قيم x وy المعيارية. حين يرتفع كلاهما فوق متوسطَيهما معاً، تكون الحواصل موجبة ويكون r موجباً.

Pearson Correlation
r = \frac{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2 \cdot \sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}}
05 / 13
STAT 101
M02 · L02
تحذير بالغ الأهمية

الارتباط ≠ السببية

مبيعات الآيس كريم ومعدلات الغرق مترابطتان ترابطاً موجباً — لأن كليهما يرتفع في الصيف. الارتباط يقيس الترابط، لا السبب. اسأل دائماً: هل يمكن أن يكون ثمة متغير ثالث يُفسّر كليهما؟

القاعدة الذهبية
لإثبات السببية تحتاج تجربة — لا مجرد ارتباط
06 / 13
STAT 101
M02 · L02
الزمن كمتغير

مخططات الخطوط

حين يمثل أحد المحورَين الزمن، يجعل ربط النقاط الترتيبَ الزمني صريحاً. تكشف مخططات الخطوط الاتجاهات والدورات الموسمية والتغيرات المفاجئة.

  • الاتجاهات — حركة صاعدة أو هابطة مستدامة
  • الموسمية — أنماط منتظمة متكررة
  • الشذوذات — قفزات أو انخفاضات مفاجئة
07 / 13
STAT 101
M02 · L02
ثلاثة متغيرات

مخططات الفقاعات

أضف متغيراً ثالثاً بترميزه كـحجم الفقاعة. أظهرت فقاعات هانز روسلينج الشهيرة — x = الدخل، y = العمر المتوقع، الحجم = عدد السكان — قصة التنمية العالمية في مخطط واحد.

القاعدة الأساسية
رمّز المساحة لا نصف القطر — العين تُدرك المساحة
08 / 13
STAT 101
M02 · L02
متغيرات كثيرة

خرائط الحرارة

تُرمَّز خريطة الحرارة مصفوفة من القيم باستخدام شدة اللون. أكثر استخداماتها شيوعاً هي مصفوفة الارتباط: تُظهر كل خلية الارتباط بين متغيرَين.

  • القطر — دائماً 1.0 (الارتباط الذاتي)
  • الألوان الدافئة — ارتباط موجب قوي
  • الألوان الباردة — ارتباط سالب قوي
09 / 13
STAT 101
M02 · L02
جميع العلاقات الثنائية

مخططات الأزواج

ينشئ مخطط الأزواج شبكة من المخططات المبعثرة — كل متغير مقابل كل متغير آخر. يعرض القطر توزيع كل متغير بمفرده. شكل واحد يُظهر جميع العلاقات الثنائية.

الأنسب لـ
≤ 10 متغيرات
خلايا الشبكة
p × p
10 / 13
STAT 101
الاختيار
أيهما تستخدم؟

اختيار المخطط المناسب

طابق المخطط مع بياناتك:

  • المبعثر — متغيران مستمران
  • الخطوط — أحد المحورَين هو الزمن
  • الفقاعات — ثلاثة متغيرات، ملاحظات قليلة
  • خريطة الحرارة — متغيرات كثيرة أو زمن × فئة
  • مخطط الأزواج — استكشاف جميع العلاقات دفعةً واحدة
11 / 13
STAT 101
اختبار سريع

تحقّق ممّا ثبت

أربعة أسئلة من هذا الدرس، بأرقامه نفسها. أجب لترى السبب — يظهر الشرح سواء أصبتَ أم أخطأت. ولا شيء يُسجَّل أو يُحفَظ.

السؤال 1 من 0
النتيجة 0/0

12 / 13
STAT 101
الملخص
مراجعة

ما تعلمته

المخططات المبعثرة والارتباط ومخططات الخطوط والفقاعات وخرائط الحرارة ومخططات الأزواج تُشكّل مجموعة أدوات كاملة لـتمثيل العلاقات بيانياً. الارتباط يقيس الترابط — لا تنسَ أنه ليس سببية.

13 / 13