散布図

散布図について

散布図（さんぷず、英: scatter plot）は、データの視覚化手法の一つであり、二つの特性や数値を縦横の軸に配置して表現するグラフ形式です。各データ点は、特定の二項目の量やサイズに基づいて配置され、全体的な分布や相関関係を視覚的に示します。日本工業規格においては、「二つの特性を横軸と縦軸とし、観測値を打点して作るグラフ表示」と定義されています。

また、散布図の一つのバリエーションとして、量的データを視覚化するために点の大きさを変えることができるバブルチャートも存在します。バブルチャートでは、データにさらなる情報を盛り込むことが可能となり、データの理解をより深めることができます。

散布図の特長

散布図の主な特長は、二つの数値の分布や相関関係を直感的に把握できる点にあります。データが右上がりに配置されている場合は、正の相関が存在することを示し、右下がりの場合は負の相関が示されます。しかし、重要なのは、散布図から得られる情報は相関関係であり、直接的な因果関係を示すものではない点です。このため、散布図の解釈には注意が必要であり、データ分析のコンテクストに基づいて結果を考慮することが求められます。

散布図の利用例

散布図は統計学や品質管理、ビジュアルデータ解析、実験データの観察など、様々な分野で広く利用されています。例えば、品質管理においては、QC七つ道具の一つとして用いられ、製品の特性とその調整効果を視覚的に確認することができます。また、経済学や社会科学においては、異なる要因がどのように関連し合っているのかを探るための効果的な手段として使用されています。

散布図作成の注意点

散布図を作成する際には、データの選定と軸のスケール設定が重要なポイントとなります。不均等なスケールや設定ミスがあると、相関関係を正しく示せない場合があるため、注意が必要です。また、外れ値がある場合は、それらが全体の傾向にどのように影響するかも考慮する必要があります。

関連項目

散布図についての理解を深めるには、回帰分析や最小二乗法、曲線あてはめ、ドットプロットなどの関連分野も学ぶことが推奨されます。これらの方法は、散布図によって視覚化されたデータの解釈を補完し、さらなる洞察を提供します。

脚注・参考文献

散布図に関しては以下の文献を参考することができます。

• - 西岡康夫『数学チュートリアル やさしく語る 確率[統計]]』オーム社、2013年。ISBN 9784274214073。
• - 日本数学会『数学辞典』岩波書店、2007年。ISBN 9784000803090。
• - JIS Z 8101-1:1999 統計 - 用語と記号 - 第1部:確率及び一般統計用語, 日本規格協会, (1999), [日本規格協会のサイト。

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