散布図とは？
さんぷず
散布図とは、二つの数値データの関係を縦軸と横軸にとって点で表したグラフで、データ間の相関関係を視覚的に確認するために使われます。
散布図（さんぷず）は、二種類の数値データを縦軸（y軸）と横軸（x軸）にそれぞれ割り当て、各データの組み合わせを平面上の点として打ち込んだグラフです。英語では「scatter plot（スキャタープロット）」と呼ばれます。
散布図の最大の目的は、二つの変数の間に「相関関係」があるかどうかを視覚的に確認することです。
- 正の相関：一方が増えると他方も増える傾向がある（点が右上がりに分布）
- 負の相関：一方が増えると他方は減る傾向がある（点が右下がりに分布）
- 相関なし：二つの変数に明確な傾向がない（点がばらばらに散らばる）
相関の強さは「相関係数（r）」で数値化され、−1から+1の間で表されます。±1に近いほど強い相関があり、0に近いほど相関が弱いとされます。ただし、散布図で相関が見られても、必ずしも「一方が他方の原因である（因果関係）」とは限らない点に注意が必要です。
散布図は品質管理（QC7つ道具の一つ）、科学実験、ビジネス分析など幅広い分野で活用されます。たとえば「気温とアイスクリームの売上の関係」「身長と体重の関係」などを調べる際に使われます。
使い方・例文
「気温と飲料の売上数を月ごとに記録し、散布図に打ち込んだところ、右上がりの点の並びが見られ正の相関が確認された」のように使われます。
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