散布図とは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-10

散布図とは

散布図は、二つの変数の関係性を視覚的に表現するためのグラフです。データセット内の個々の点を、横軸と縦軸に対応する値に基づいてプロットすることで、変数間の相関関係や分布のパターンを把握できます。ビジネスや研究など、様々な分野でデータ分析に活用されている基本的なツールです。

散布図を用いることで、データの中に潜む傾向や異常値を容易に発見できます。例えば、マーケティング分野では、広告費と売上高の関係性を散布図で分析し、最適な広告予算の配分を検討できます。また、科学研究においては、異なる変数の間の関連性を探り、新たな仮説を立てる手がかりとすることも可能です。

散布図を作成する際には、適切な変数の選択と軸の設定が重要になります。データの種類や分析の目的に応じて、適切な変数を横軸と縦軸に割り当てる必要があります。また、データの範囲に合わせて軸のスケールを調整することで、より見やすく、解釈しやすい散布図を作成できます。

「散布図の活用」に関して、以下を解説していきます。

散布図の分析では、データの背後にある要因を考慮することが重要です。見かけ上の相関関係が必ずしも因果関係を示すとは限らず、他の要因が影響している可能性も考慮に入れる必要があります。データの収集方法やサンプルサイズなども、分析結果の信頼性に影響を与えるため注意が必要です。

外れ値の扱いは、散布図分析において特に慎重を要するポイントです。外れ値は、データの入力ミスや特殊な状況によって生じることがあります。外れ値を除外するかどうかは、分析の目的やデータの性質を考慮して慎重に判断する必要があり、安易な除外は分析結果を歪める可能性があります。

散布図からは、正の相関、負の相関、相関なしといった様々な相関関係を読み取れます。正の相関は、一方の変数が増加するともう一方の変数も増加する傾向を示し、右上がりの分布として現れます。負の相関は、一方の変数が増加するともう一方の変数が減少する傾向を示し、右下がりの分布として現れます。

相関関係の強さは、散布図上の点の密集度合いによって判断できます。点が直線状に密集しているほど相関が強く、点が広範囲に散らばっているほど相関が弱いことを示します。相関関係の強さを数値で表す指標として、相関係数があり、散布図と併用することで、より客観的な分析が可能になります。