散點圖（也稱為散點圖和相關圖）是一種分析兩個變量之間關係的工具，用於確定兩個變量之間的相關程度。
一個變量繪製在水平軸上，另一個變量繪製在垂直軸上。它們的交點模式以圖形方式顯示了關係模式。它是質量的七種基本工具之一。
代碼變量
如果點已編碼（顏色/形狀/大小），則可以顯示附加變量。數據顯示為點的集合。對於每個點，一個變量的值決定了水平軸上的位置，另一個變量的值決定了垂直軸上的位置。
最常見的是散點圖用於證明或反駁因果關係。儘管該圖顯示了這種關係，但它並不能證明一個變量會導致另一個變量。因此，我們可以使用散點圖來檢驗因果關係的理論，並找到已識別問題的根本原因。
例如，我們可以分析高速公路上摩托車事故的模式。您選擇兩個變量：摩托車速度和事故數量，並繪製圖表。完成圖表後，您會注意到事故數量隨著車速的增加而增加。這說明速度與高速公路上交通事故的發生有一定的關係。
什麼時候應該使用散點圖
散點圖的主要用途是觀察和顯示兩個數值變量之間的關係。如果我們得到一個特定的水平值，我們想看看我們能多好地預測垂直值。
您經常會看到水平軸上的變量表示為自變量，而垂直軸上的變量表示為因變量。變量之間相關性的識別可以描述為正或負、強或弱、線性或非線性。
散點圖相關模式
變量之間的相關程度取決於圖中點的分散程度。您在圖表上繪製的點越多，變量的相關性就越低。點越接近直線，相關性越高。相關度用“R”表示。
表中顯示的以下散點圖類型說明了變量 X 和變量 Y 之間的相關程度。
強正相關
強負相關
弱正相關
復相關
無相關性
散點圖示例：11 年級的手臂長度
散點圖顯示了 11 年級 8 名學生每個人的身高和臂長信息。如果我們看到學生的身高和臂長之間的相關性呈現趨勢，我們可以估計一個學生的臂長具有一定的值給定的高度，反之亦然。上圖顯示臂長和身高之間存在正相關關係。
在確定變量之間的相關性之後，您可以根據自變量的度量來預測因變量的行為。當一個變量易於測量而另一個變量不容易測量時，此圖表非常有用。比如一個11年級的學生身高148厘米，我們可以估計這個學生的手臂長度在84厘米左右。
如何在線創建和發布散點圖
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