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仮説を作ってグラフで検証 相関図、散布図の活用法 棒・折れ線グラフ一本やりから卒業しよう

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プレゼンやデータ分析のため、散布図で一歩先行く方法を徹底解説する。

(Photo by Patrick Fore on Unsplash)

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一般に2つの変数をX軸、Y軸に表したグラフを散布図といい、そのうち2変数の相関を確かめるためのものを相関図と呼ぶ。分布パターンを表すだけの散布図もあれば、時系列の折れ線グラフで2系列データの相関を確かめるものも相関図と呼べる。さまざまな種類があるが、ここではX軸、Y軸上にデータが散らばっているグラフをすべて相関図と呼んでおく。

読者が相関図を描いて、データ分析やプレゼンテーションに活用できるよう、相関図の活用法を具体例に即して紹介していこう。

4つの要素で相関状態を判別する

まず、相関図を見るうえで基礎となる相関状態の判別方法について確認しておこう。

図表1のように相関パターンには4つの要素がある。第1に相関の強さだ。相関しているかどうかは回帰直線など傾向線からのデータのばらつき度で判断できる。数値指標としては、相関係数(マイナス1~1)、またはそれを二乗したR2値(0~1)が使われる。ゼロに近いほど無相関と判定される(傾向線や相関係数、R2値は表計算ソフトで簡単に表示できる)。

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