命令：

统计 相关 散点图

描述

在散点图中，以图形方式显示了两个数值变量之间的关系。一个变量（变量X）定义水平轴，另一个变量（变量Y）定义垂直轴。数据电子表格中同一行上的两个变量的值给出了图中的点。

必填项

变量和过滤器

选择2个变量。您可以单击按钮以获得变量列表。（可选）您也可以输入数据过滤器，以便仅在图中包括个案的选定子组。

选件

• 您可以为两个变量都选择对数转换（在这种情况下，程序将为图形中的相应轴使用对数刻度）。
• 等距线：在图形中绘制等距线（y = x）的选项。
• 热图：显示热图的选项，其中背景色编码指示点的密度（请参见下面的示例），建议观察的群集。
• 如果要在散点图中标识子组，请单击“子组”按钮。将显示一个新对话框，您可以在其中选择分类变量。该图将对该变量中的不同类别使用不同的标记。
• 趋势线：绘制以下趋势线之一的选项：
  • 移动平均趋势线：为每个变量绘制移动平均趋势线的选项。
    移动平均趋势线消除了数据波动，从而更清楚地显示出一种模式或趋势。移动平均趋势线使用特定数量的数据点（由窗口宽度选项设置），对其进行平均，然后将平均值用作趋势线中的点。例如，如果窗口宽度设置为3，则将前3个数据点的平均值用作移动平均趋势线中的第一个点。平均第2次，3^次和4^个的数据点被用作在趋势线的第二个点，依此类推。
  • LOESS平滑：用于绘制LOESS（局部回归平滑）趋势线的选项。平滑度由跨度（％）控制，跨度（％）是占每个局部拟合值的点总数的比例（表示为百分比）。值越大，趋势线越平滑。
  • 缩小的主轴线：显示缩小的主轴回归线的选项。
    减小的主轴（RMA）回归是普通最小二乘（OLS）回归的替代方法。在RMA回归中，因变量（Y轴）和自变量（X轴）都考虑了测量误差。这不同于传统的OLS回归，后者仅考虑Y轴上的误差。
  • 等渗回归曲线：
    • 如果数据趋势在增加：一条拟合的自由线在任何地方都不会减少，并且尽可能靠近观测值
    • 如果数据趋势正在减少：一条拟合的自由线在任何地方都不会增加，并且尽可能靠近观测值

    等渗回归曲线是使用池相邻违反者算法估算的。

结果

单击确定后，您将获得以下图形：

这是相同的散点图，但是类别变量“ Treatment”已用于标识图中的不同子组。

带有热图的散点图示例：

趋势线示例

移动平均趋势线：

黄土平滑：

减少主轴回归线：

等渗回归曲线：

文学

• Altman DG（1991）医学研究的实用统计学。伦敦：查普曼和霍尔。 
• Smith RJ（2009）使用和误用减小的主轴进行装配。美国身体人类学杂志，140：476-486。