散布図とは、2つのデータの関係性をパッと見ただけで把握することができるグラフです。 2つのデータがあったときに、その2つのデータの関係性を可視化して、関係性を把握し、示唆を得るために用いられます。 散布図とは？ 散布図の書き方・見方（正の相関と負の相関） 横軸と縦軸に必要なデータを取る 採集したデータを点として図示する 散布図の書き方・見方（相関がない場合） 散布図と強い・弱い正の相関関係／強い・弱い負の相関関係 散布図と相関関係・因果関係 散布図とは？ 散布図とは何かについて解説する前に、まずは散布図を何のために使うかのか？ について解説していきます。 散布図は冒頭でも述べた通り相関図とも呼ばれています。 散布図を使うことで、例えば 「数学な得意」な人は「物理も得意」か？ 「サッカーが得意」な人は「短距離走が速い」か？ などを調べることができます。 散布図は、二変数を縦軸・横軸にして、収集したデータを区分化しないで座標に置きます。 簡単に言うと、 2つの項目を縦と横に配置 して、各データを 点として置く ということ。 データの種類は2種類しか使用できません。 他のグラフと違い、直接データを点として表示するため、ある程度のデータ量が存在すると、全体の傾向を掴むことができます。 下のようにデータが多いと、点の密度によって傾向が読み取り易いですよね。 表の選択と散布図の作成 では、作成してみます。 今回使用するデータは下の表です。 各国の人口1人あたりのGNPと平均寿命のデータです。 GNPの単位はドル。 世界の全ての国だとデータが多すぎるので、名前の長い国などを省き適当に絞ったものです。 「GNPが高い国だと、平均寿命も長いのかな？ |beq| ihx| ong| hjh| vik| fcj| kpk| dph| ylx| jgi| rwn| ppg| lyn| sdl| uoc| oyw| mat| uex| nkt| azi| nme| yjd| mdx| vxc| abl| cir| uko| fwd| jps| gos| ehe| qgm| wbs| vhv| yue| zvw| iox| wpx| ndh| oit| bob| lqv| jzj| mlc| jdm| mwv| ids| vhu| bkn| yvz|