散布図
データポイント
| X値 | Y値 | サイズ | 色 | |
|---|---|---|---|---|
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散布図とは？
散布図は、2つの変数の関係を明らかにするために、2つの軸に個々のデータポイントをプロットするグラフです。各点は1つの観測値を表し、横方向の位置が一方の値を、縦方向の位置がもう一方の値を示します。2つの変数が連動しているか、乖離しているか、あるいは規則性がないかを確認したいときに活用します。表や集計では見えにくいクラスター、傾向、外れ値を浮き彫りにするのに特に効果的です。
主な特徴
相関の検出
2つの変数を軸にプロットするだけで、正の相関・負の相関・無相関をすぐに把握できます。数式を使わずに一目で判断できます。
外れ値の特定
個々のデータポイントが常に表示されるため、異常値や極端な値が平均化されることなく、一目で目立ちます。
可変ポイントサイズ
各点のドットサイズを調整することで第3の次元を表現でき、必要に応じてバブルチャートのような表示に切り替えられます。
参照線
水平または垂直の参照線を追加して、しきい値・目標値・平均値を示し、各データポイントに意味のある文脈を与えられます。
ラベル付きデータポイント
各ドットの横に名前や値を表示することで、ホバーしなくても特定の観測値を識別できます。
カスタム軸ラベル
両軸に分かりやすい名前を付けることで、グラフの外に出ても各次元が何を表しているかを常に伝えられます。
最適な用途
使用する場面
- 2つの数値変数があり、それらの関連性を確認したいとき
- 集計だけでなく、個々の観測値が重要なデータセットを扱うとき
- 外れ値の存在を疑い、視覚的に明らかにしたいとき
- 実測値と予測値を点ごとに比較する必要があるとき
- 2つの次元にわたる分布密度を示したいとき
- X軸が時系列ではないため、折れ線グラフが誤解を招く恐れがあるとき
よくある間違い
- !X軸が連続した数列でないのに、点を線で結んでしまう
- !軸ラベルを省略し、変数が何を表すかわからなくする
- !一方の軸にカテゴリデータをプロットし、見かけ上の関係を歪める
- !透明度やジッターなしに数百の重なり合う点でグラフを過密にする
- !視覚的なクラスターが相関を示すだけで、因果関係の証明にはならないことを見落とす
- !サイズが意味のある第3の変数を表していないのに、ドットサイズを不統一にする
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