【基本】散布図

🕒 2016/11/16 🔄 2023/05/01

ここでは、2つのデータの関係を調べるときに使える、散布図を紹介します。また、散布図が使いにくいときに利用できる、相関表も紹介します。

📘 目次

散布図

例えば、ある30人のクラスで、英語と数学の小テストをしたとします。両方とも50点満点だったとします。この2つのデータを見て、「英語の成績がよかった人は、数学の成績もよかったのではないか」という予想を確かめたい場合、どうするのがいいでしょうか。

おそらく、点数を一覧にして眺めてみても、よくわからないと思います。そこで、よくある方法ですが、これをグラフにしよう、という発想が出てきます。

2つのデータの関係を把握するためによく使われるのが散布図です。散布図(scatter plot)とは、2つのデータと平面上の点とを対応させたグラフのことです。見たほうが早いので、さっそく見てみましょう。次のグラフは、上の英語と数学の小テストの結果を散布図にしたものです。

一次関数のようにまっすぐな線にはなりませんが、「英語の成績がよかった人は、数学の成績もよかった傾向がある」といえるでしょう。

相関表

散布図は、2つのデータの関係、つまり、「片方が大なら、もう片方も大」という関係や「片方が大なら、もう片方も小」といった関係を把握するのに便利です。ただ、点の数が多くなってくると、散布図は見にくくなってしまいます。もし上の小テストの結果が200人分あったら、グラフは点だらけになってしまいます。

そこで、相関表が使われることがあります。相関表（contingency table）は、2つの度数分布表を縦と横に組み合わせたものです。上の小テストの例でみると、次のようなものになります。