【さんぷず】
散布図 とは?
最終更新:
💡 2つの数値の組を点にして、関係を探す図
同じ観測から得た2つの数値を横軸と縦軸に取り、組ごとに点を打つグラフ。直線や曲線の傾向、ばらつき、外れた点などを調べる。QC七つ道具の一つ。
📌 このページのポイント
- 同じ対象や測定から得た数値の組を、横軸Xと縦軸Yの1点にする
- 右上がり・右下がりの直線的傾向だけでなく、曲線や集団の違いも見る
- 点がばらついていても、関係がないと即断しない
- QC七つ道具の一つ。関係が見えても、それだけで原因とは証明できない
散布図って、何を点にするの?
点が右上がりなら何がわかる?
Xが大きいほどYも大きいという傾向が見えるよ。右下がりなら、Xが大きいほどYが小さい傾向だね。直線だけでなく、曲線の形や、Xによってばらつきが変わっていないかも見よう。
まっすぐ並んでいなければ関係なし?
そうとは限らないよ。U字に並ぶなら、直線では捉えにくい関係がある。複数の集団が混ざって、全体の傾向がわかりにくい場合もあるんだ。「直線的な傾向が弱い」と「関係がない」は区別しよう。
関係が見えたら、原因だと言っていい?
散布図だけでは証明できないよ。例えばコード量とバグ数が一緒に増えていても、複雑さや検査の量など、別の要因が関係しているかもしれない。原因を調べるには、測定条件や他の要因も確認するんだ。
外れた点があったら消していい?
まず元の測定や対象を調べよう。入力ミスの場合もあれば、本当に特徴が違う観測の場合もある。軸の単位・範囲やデータの集め方もそろえ、都合の悪い点という理由で除外しないことが大事だよ。
まとめ:ざっくりこれだけ覚えればOK!
「散布図」って出てきたら「2つの数値の関係を、点の並びで探すグラフ」と思えばだいたいOK!
📖 おまけ:英語の意味
「Scatter Diagram / Scatter Plot」 = 散布図
💬 2つの数値の組を点として散らして描く図だよ。点を線で結ばず、並び方やばらつきを見るのが基本なんだ。