散布図チュートリアル

Table of Contents hide

1 コード変数

2 散布図はいつ使用する必要がありますか

3 散布図の相関パターン

4 散布図の例：グレード11のアームの長さ

4.1 散布図をオンラインで作成して公開する方法

4.2 美しい散布図テンプレート

散布図（散布図、および相関プロットとも呼ばれます）は、2つの変数間の関係を分析するためのツールであり、2つの変数間の相関の程度を決定するために使用されます。

1つの変数は横軸にプロットされ、もう1つの変数は縦軸にプロットされます。それらの交点のパターンは、リレーショナルパターンをグラフィカルに表示します。これは、品質の7つの基本ツールの1つです。

コード変数

ポイントがコード化されている場合（色/形状/サイズ）、追加の変数を表示できます。データはポイントの集合として表示されます。各ポイントについて、1つの変数の値が横軸の位置を決定し、別の変数の値が縦軸の位置を決定します。

この図を編集する

最も一般的なのは、散布図を使用して因果関係を証明または反論することです。グラフは関係を示していますが、ある変数が別の変数につながることを証明するものではありません。したがって、散布図を使用して因果関係の理論を調べ、特定された問題の根本原因を見つけることができます。

たとえば、高速道路でのオートバイ事故のパターンを分析できます。オートバイの速度と事故の数の2つの変数を選択し、グラフを作成します。チャートが完成すると、車速が上がるにつれて事故の数が増えることに気付くでしょう。これは、高速道路の速度と交通事故の発生との間に一定の関係があることを示しています。

散布図はいつ使用する必要がありますか

散布図の主な用途は、2つの数値変数間の関係を観察して表示することです。特定の水平方向の値を取得した場合に、垂直方向の値をどれだけうまく予測できるかを確認したいと思います。

多くの場合、横軸の変数は独立変数として表され、縦軸の変数は従属変数として表されます。変数間の相関の識別は、正または負、強いまたは弱い、線形または非線形として説明できます。

散布図の相関パターン

変数間の相関の程度は、ポイントがグラフ上でどの程度分散しているかによって異なります。グラフにプロットするポイントが多いほど、変数の相関は低くなります。ポイントが直線に近づくほど、相関が高くなります。相関度は「R」で表されます。

表に示されている次の散布図タイプは、変数Xと変数Yの間の相関の程度を示しています。

強い正の相関

強い負の相関

弱い正の相関

複雑な相関関係

相関関係なし

散布図の例：グレード11のアームの長さ

散布図は、11年生の8人の生徒それぞれの身長と腕の長さに関する情報を示しています。生徒の身長と腕の長さの相関関係が傾向を示している場合、特定の値を持つ生徒の腕の長さを推定できます。与えられた高さの、およびその逆。上のグラフは、腕の長さと高さの間に正の相関関係があることを示しています。

この図を編集する

変数間の相関を決定した後、独立変数の測度に基づいて従属変数の動作を予測できます。このチャートは、一方の変数が測定しやすく、もう一方が測定しにくい場合に非常に役立ちます。たとえば、11年生の身長は148 cmで、この生徒の腕の長さは約84cmと推定できます。

散布図をオンラインで作成して公開する方法

Visual Paradigmオンラインスプレッドシートエディターを使用すると、データと統計をすばやく簡単に視覚化できます。非常に使いやすく、Microsoft Excelの場合と同じように99.9％の時間動作します。

Visual Paradigm Onlineを使用すると、情報を簡単に入力して、すばらしい散布図に変換できます。事前に作成された散布図テンプレートからデザインを開始することにより、オンラインでグラフを作成できます。これを行うには、独自のデータをグラフに追加し、ブランドやテーマに合わせて色やその他の設定を調整します。