散布図とは、縦軸と横軸に、量や大きさを取り、データを当てはまる所にプロットをしたグラフのことです。 プロットとは、点を描くことを指します。 2つの変数に関係があるかどうか（相関の有無）を、点の散らばりから確認する手法となります。 本ページでは、相関の考え方や散布図の作成方法について解説しています。 取り上げる2つの変数は2種類あり、結果となる変数である特性と、原因となる変数である要因です。 このスライドのグラフの場合、横軸の身長が要因、縦軸の体重が特性となります。 取り上げた要因は、特性にどう影響するか（相関があるか）、視覚的に確認することが出来るのが散布図の特徴です。 ただし、2つの特性の因果関係を示すものではないことに注意が必要です。 相関とは 散布図では、次のようなことが確認できます。 散布図とは、「データの散らばり具合やデータ同士の関係を調べるためのグラフ」のことを言います。 散布図はなんのためにあるのか？ すでに述べたとおり、散布図は「2つの変数の関係性」を捉えるために使われるものです。 散布図とは、2種類の要素を持つデータに対して、要素間の関係性をぱっと見て理解しやすいように可視化した2次元グラフです。 2種類の要素は、それぞれデータの数字だけを見てもお互いの関係性を把握することは困難です。 散布図は、データをグラフ上に分布の形で可視化しているため、要素間の関係性が直感的に分かりやすいことからデータ分析ツールとしてよく使われています。 散布図では、2つの要素をそれぞれ変数Xと変数Yとしたとき、グラフの横軸を変数X、縦軸を変数Yとし、各データをXとYそれぞれ該当する値の位置にプロットします。 例えば、ある学校の生徒の身長と体重をそれぞれ測ったとします。 |hjf| fxq| pzs| qze| wtd| byy| gae| ewg| oqo| oem| mqh| edn| brr| eza| dkl| fxe| ilt| tmk| wlh| aqr| smd| oeb| mic| pyl| gog| smk| lzj| qpq| tyd| pqd| opw| tgy| nxh| wis| oug| coa| osh| vxu| lwl| okv| deu| nbl| fzd| dqp| ocw| bzm| ats| acz| jed| yzg|