Izkliedes diagramma ir svarīgs statistikas instrumenta arsenāla diagnostikas rīks, kas iegūts, attēlojot divus mainīgos lielumus viens pret otru. Tas ļauj statistiķim aplūkot mainīgos un izveidot darba hipotēzi par viņu attiecībām. Šī iemesla dēļ to parasti uzzīmē pirms regresijas analīzes veikšanas. Pēc tam statistiķis pārbauda hipotēzi, izmantojot regresijas analīzi, un nosaka attiecību pazīmi un precīzu lielumu. Turklāt izkliedes diagramma palīdz identificēt novirzes - vērtības, kas ir nenormāli tālu no lielākās daļas izlases datu. Ārējo rādītāju izslēgšana palīdz uzlabot regresijas modeli.
Pārbaudiet, vai izkliedes diagrammā nav negatīvas attiecības starp diviem mainīgajiem. Ja pirmā mainīgā zemās vērtības atbilst augstajām otrā mainīgā vērtībām, pastāv negatīva korelācija. Šajā gadījumā līnijai, kas novilkta caur datu punktiem, ir negatīvs slīpums.
Pārbaudiet izkliedes diagrammu attiecībā uz mainīgo lielumu pozitīvu saistību. Ja izkliedes diagrammas pirmā mainīgā zemās vērtības atbilst zemajām otrā un lielajām vērtībām pirmā vērtības līdzīgi atbilst otrās augstajām vērtībām, mainīgajiem ir pozitīvs korelācija. Šajā gadījumā līnijai, kas novilkta caur datu punktiem, ir pozitīvs slīpums.
Pārbaudiet izkliedes diagrammu, vai nav saistības starp mainīgajiem. Ja izkliedes diagrammas datu punkti tiek sadalīti nejauši, bez acīmredzamas saistības starp abiem, tiem nav vai nu korelācijas, vai arī nelielas, statistiski nenozīmīgas korelācijas. Šajā gadījumā līnija, kas novilkta caur datu punktiem, ir horizontāla un slīpums ir vienāds ar nulli.
Ievietojiet līniju caur datu punktiem un pārbaudiet tās formu, lai novērtētu abu mainīgo attiecību raksturu. Taisnu līniju interpretē kā lineāru attiecību, izliekta forma liek domāt par kvadrātiskām attiecībām un a līnija, kas atrodas samērā plakana pirms pēkšņas šaušanas augšup vai lejup, tiek interpretēta kā eksponenciālas attiecības.
Pārbaudiet izkliedes diagrammu, lai atrastu novirzes, vērtības, kas atrodas nenormāli tālu no datu punktu kopas. Ārējie rādītāji izkropļo attiecības starp mainīgajiem. Novērst tos, bet tikai tad, ja to neesamība neietekmē abu mainīgo attiecību analīzi.