散布図

意義

二つの要素の間に関係が存在するかどうかが判る

解説

二つの要素――例えば「身長」と「体重」――の間に関係があるかどうかについて、感覚ではなくデータによって調べることが出来るのが散布図です。

散布図は2つの変動要素を横軸と縦軸に展開した片面上に、データをプロット（点記入）して作成します。

人の「身長」と「体重」においては、身長の大きいものが必ずしも体重が重いとはいえません。逆の場合も多くあります。しかしデータの数を増やして 「身長」と「体重」の散布図を作ると右上がりの直線が現れてきます（図１）。このことを「正の相関関係がある」といいます。そして身長が高いほど体重が重い傾向があるといえるのです。

このように2つの変動要素の間に「関係があるか」またあるとしたら「どんな関係か」「関係は強いか弱いか」ということを散布図により見つけることが出来ます。

散布図の形状分類

散布図は形状によって次の種類に分けることが出来ます。そして各散布図から読み取れる意味は

• 強い正の相関関係：
  Ｘが増加するとＹも増加する関係が強く表れています。この場合、Ｘを管理すればＹを決めることが出来る関係です。
• 弱い正の相関関係：
  Ｘの増加につれてＹも増加していますが、その関係はバラツキがあります。Ｙに影響を与えている要因が他にもあることを示しています。
• 強い負の相関関係：
  Ｘの増加につれてＹが減少しています。強い正の関係と反対の関係です。
• 弱い負の相関関係：
  弱い正の相関関係と反対の関係です。
• 相関がない：
  Ｙの増減はＸの増減に関係なく変化しています。ＹにはＸ以外の要因が関係しているといえます。
• 直線的でない相関関係：
  Ｘの増加によってＹが増減するが直線的ではない場合です。下の図例ではＸがある値を取った時に、Ｙが高い値を示しています。この例では、Ｙを高めるにはＸを特定の値に管理することが良いといえます。Ｘを温度、Ｙを植物の発芽量とすると、発芽量を最大にする温度がわかります。

（この項終わり）