Representação gráfica de dados planilhas para 8ª série

Instrua os alunos sobre a relação entre duas variáveis. Peça-lhes que construam um diagrama de dispersão, descrevam sua direção e intensidade, representem a tendência com uma linha e interpretem o significado do coeficiente angular e do intercepto no contexto do conjunto de dados.

Exercícios bem elaborados pedem aos alunos que criem diagramas de dispersão, identifiquem agrupamentos e valores discrepantes, estimem uma linha de melhor ajuste e comparem as previsões com os valores observados. Histogramas e diagramas de caixa também podem ser usados ​​para revisar como diferentes representações visuais revelam o formato e a dispersão da distribuição.

Os alunos podem conectar pontos em um gráfico de dispersão como em um gráfico de linhas, assumir que associação implica causalidade ou forçar uma linha de tendência passando pela origem. Eles também precisam praticar o reconhecimento de que um valor discrepante pode alterar substancialmente um modelo ajustado ou uma previsão.

Utilize a folha de exercícios como um teste digital hospedado no Wayground ou baixe o PDF para impressão e pratique em papel. Cada folha de exercícios inclui um gabarito completo; professores que atribuírem cópias impressas podem corrigir as atividades digitalizadas ou capturadas com o aplicativo Wayground para Professores.

Eles apoiam o foco do Common Core em dados bivariados: construção de diagramas de dispersão, descrição de padrões como agrupamentos e valores discrepantes, ajuste de linhas de tendência informais e uso de modelos lineares para fazer previsões. Isso amplia as comparações de distribuições do 7º ano e prepara o terreno para regressão e análise de resíduos no ensino médio.

Use fontes maiores ou espaçamento mais amplo quando os rótulos de coordenadas e gráficos com muitos elementos dificultarem o acompanhamento. Tempo adicional pode auxiliar os alunos que precisam verificar escalas e plotar pares ordenados com cuidado, enquanto os alunos mais avançados podem comparar duas linhas de tendência e defender o modelo mais robusto.

Os alunos devem ser capazes de criar e interpretar diagramas de dispersão, descrever associações positivas ou negativas, reconhecer padrões não lineares e valores discrepantes, e usar uma linha de regressão para estimar valores. Devem também explicar quando uma previsão extrapola os dados disponíveis e pode não ser confiável.