散布図（散点図）とは：2変数の関係を可視化するグラフ

主な特徴

一般的な散布図は、ラベル付きの水平（x）軸と垂直（y）軸、プロットされた点の集合、必要に応じて追加される当てはめた傾向線や信頼帯などの補助表示から成る。点の色や大きさによって、追加のカテゴリ情報または数量情報を表現することもできる。分析者は、関係の方向と強さを要約するために、散布図を計算された相関係数や回帰直線と組み合わせることが多い。

主な用途と例

散布図は、ある変数の変化が別の変数の変化に対応しているかを調べるために使われる。実用例としては、身長と体重、気温とエネルギー消費量、広告費と売上をプロットする場合がある。線形・非線形の関係を見つけ、類似した観測値の集まりを識別し、追加調査に値する外れ値を検出する際に有用である。

散布図は生データの点を表示するため、相関関係は因果関係を意味しないことを理解する助けにもなる。目に見える関連は調査すべき関係を示唆するが、それだけで一方の変数が他方の原因であることを証明するものではない。

種類と関連するグラフ

• バブルチャート：点の大きさで第3の変数を表す散布図。
• ジッター付き散布図：重なり合う点に小さなランダムなずれを加え、密度を見やすくしたもの。
• 密度プロットまたは等高線プロット：点の重なりが極端な場合に用い、個々の点ではなく集中している領域を示す。

現代の作図ツールや表計算ソフトは、ブラッシング、拡大・縮小、選択によってデータの部分集合を探索できる対話型散布図を提供している。散布図の見た目や解釈に関する入門的な説明と例については、散布図の資料やチュートリアルを参照できる。残差プロットや偏回帰プロットなどの変種は、統計モデリングにおける診断分析のために基本的な考え方を拡張したものである。