Tutorial Visualisasi data Jitter Plot Menggunakan Aplikasi Stata

Tutorial Visualisasi data Jitter Plot Menggunakan Aplikasi Stata-Jitter plot adalah salah satu jenis visualisasi data yang digunakan untuk menampilkan data numerik bivariat (data yang terdiri dari dua variabel). Jitter plot menampilkan data dengan menggunakan titik-titik yang ditempatkan pada koordinat x dan y. Koordinat x dan y menunjukkan nilai dari dua variabel yang diobservasi.

Jitter plot biasanya digunakan untuk menampilkan data yang memiliki distribusi yang tidak teratur atau terdistribusi dengan tidak merata. Misalnya, jitter plot dapat digunakan untuk menampilkan data yang memiliki kecenderungan untuk terkonsentrasi pada beberapa nilai tertentu. Jitter plot juga dapat digunakan untuk menampilkan data yang memiliki outlier (data yang tidak sesuai dengan distribusi umum).

Jitter plot dapat menampilkan data dengan lebih jelas dibandingkan dengan plot garis atau plot batang, karena jitter plot dapat menampilkan distribusi data dengan lebih detail. Selain itu, jitter plot juga dapat menampilkan data dengan lebih mudah dibandingkan dengan plot scatter, karena jitter plot tidak memerlukan perhitungan yang rumit.

Contents

1 Cara Visualisasi data Jitter Plot Menggunakan Aplikasi Stata
- 1.1 Scatter Tanpa Jitter Plot
- 1.2 Scatter dengan Jitter Plot
2 Kekurangan Visualisasi Data Jitter plot
3 Kesimpulan

Cara Visualisasi data Jitter Plot Menggunakan Aplikasi Stata

Untuk memvisualisasikan data menggunakan jitter plot di aplikasi Stata, Anda dapat menggunakan perintah twoway scatter. Berikut adalah contoh sederhana untuk menampilkan jitter plot dari data sederhana menggunakan perintah tersebut:

Buka aplikasi Stata dan masukkan data Anda ke dalam program.
Pilih menu Graphs, kemudian pilih Twoway Scatter.
Pada jendela yang muncul, pilih variabel yang ingin Anda visualisasikan di sumbu x dan y. Anda juga dapat menambahkan judul plot dan label sumbu dengan menggunakan opsi yang tersedia.
Klik tombol OK untuk menampilkan plot.

Untuk menambahkan efek jittering, Anda dapat menggunakan opsi jitter pada perintah twoway scatter. Misalnya, twoway scatter y x, jitter(5) akan menambahkan efek jittering sebesar 5 piksel pada setiap titik data. Anda dapat menyesuaikan besar efek jittering sesuai kebutuhan dengan mengubah nilai yang diberikan ke opsi jitter.

Anda juga dapat menggunakan opsi lain pada perintah twoway scatter untuk mengubah aspek lain dari plot, seperti warna titik data atau ukuran titik. Anda dapat menemukan informasi lebih lanjut tentang opsi yang tersedia dalam dokumentasi Stata atau dengan mengetik help twoway scatter di konsol Stata.

Scatter Tanpa Jitter Plot

  import delimited "https://raw.githubusercontent.com/tidyverse/ggplot2/master/data-raw/mpg.csv", clear
  
  twoway  (scatter hwy cty, mcolor(%60) mlwidth(0)) (lfit hwy cty), ///
    title("{bf}Scatterplot with overlapping points", pos(11) size(2.75)) ///
    subtitle("mpg: City vs Highway mileage", pos(11) size(2.5)) ///
    legend(off) ///
    scheme(white_tableau)

Scatter dengan Jitter Plot

import delimited "https://raw.githubusercontent.com/tidyverse/ggplot2/master/data-raw/mpg.csv", clear  

twoway  (scatter hwy cty, jitter(5) mcolor(%60) mlwidth(0)) (lfit hwy cty), ///
    title("{bf}Jittered points", pos(11) size(2.75)) ///
    subtitle("mpg: City vs Highway mileage", pos(11) size(2.5)) ///
    legend(off) ///
    scheme(white_tableau)

Kekurangan Visualisasi Data Jitter plot

Salah satu keterbatasan jitter plot adalah bahwa mereka dapat sulit dipahami ketika terdapat banyak data. Ini disebabkan karena efek jittering dapat menyebabkan titik data tumpang tindih dan menjadi padat, sehingga sulit untuk melihat distribusi keseluruhan data.

Keterbatasan lain dari jitter plot adalah bahwa mereka tidak memberikan representasi visual yang baik tentang mean atau median data. Ini dapat membuat sulit untuk membandingkan tendensi sentral dari dataset yang berbeda menggunakan jitter plot.

Selain itu, jitter plot tidak menunjukkan distribusi data dengan jelas seperti jenis plot lain, seperti box plot atau histogram. Ini dapat membuat sulit untuk memahami bentuk distribusi dan mengidentifikasi pola atau tren dalam data.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, meskipun jitter plot dapat menjadi alat yang berguna untuk memvisualisasikan data, mereka memiliki beberapa keterbatasan dan mungkin tidak menjadi pilihan terbaik untuk setiap situasi. Penting untuk mempertimbangkan kelebihan dan keterbatasan teknik visualisasi data yang berbeda ketika memilih pendekatan terbaik untuk dataset tertentu.