Sådan analyseres grafer

En graf er et diagram, der er beregnet til at repræsentere data og skildre et forhold. Analyse af grafer er nyttigt til bestemmelse af den generelle tendens, relateret af resultaterne af et eksperiment til hypotesen og til formulering af hypoteser til fremtidige eksperimenter. Når man analyserer grafer, er det vigtigt at bestemme, hvad grafen viser, og hvorfor sådanne oplysninger er relevante for eksperimentet eller for spørgsmålets kontekst. Mere end en type graf kan bruges til at repræsentere et enkelt datasæt.

Skeln mellem de forskellige typer grafer. De vigtigste typer af grafer er billedgrafer, søjlediagrammer, linjediagrammer og spredningsdiagrammer. En billedgrafik bruger billeder til at repræsentere værdier. Søjlediagrammer bruger enten lodrette eller vandrette søjler til at repræsentere værdierne. Linjediagrammer bruger linier til at repræsentere værdierne. Spredningsdiagrammer repræsenterer dataene med punkter, og derefter trækkes en linie, der passer bedst til, gennem nogle af punkterne.


Læs grafens titel og akser for at bestemme, hvilken type data der er repræsenteret. X-aksen er den uafhængige variabel eller den, der kan ændres. Y-aksen er den afhængige variabel eller den der afhænger af den uafhængige variabel. For eksempel på en graf over højden på roseplanter i en periode på seks uger ville x-aksen have ugerne, mens y-aksen ville have højden.


Bestem den generelle tendens for kurve. I en billedgrafik skal du kigge efter linjen med den højeste mængde billeder. For en søjlediagram skal du kigge efter den højeste søjle. Se linjens hældning for en linjegraf og et spredningsdiagram. Hvis linjen peger mod øverste højre hjørne, er hældningen positiv. Hvis linjen peger mod nederste højre hjørne, er skråningen negativ.


Se efter datapunkter, der ikke synes at passe til den generelle tendens. Ikke alle datasæt viser en perfekt tendens. Undersøg sådanne punkter, og registrer dem. Hvis der er en bjælke, prik eller en del af linjen, der er ude af sin plads, er dette muligvis ikke markant nok til at påvirke hele konklusionen.


Brug grafen til at foretage forudsigelser om fremtidige datasæt. For eksempel, hvis planterne for hver af de seks uger stiger i højden med 2 centimeter, ville du fortsætte denne tendens i forudsigelsen. Hvis planten er 12 centimeter i uge seks, ville en forudsigelse i uge syv være 14 centimeter.