散布図
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この記事で扱う統計知識
散布図とは ― 営業マネジャーのための「関係を点で見る」方法
1. この記事で学べること
ポイント
・散布図で2つのデータの関係が一目で見えるようになる ・「関係がありそう」という感覚をデータで確認する方法が分かる ・関係がない場合も散布図で判断できるようになる
2. エピローグ
コンビニのアルバイトをしていた夏のことだ。
店長がレジの前で言った。 「気温が上がるとアイスが売れるんだよ。だからこの棚を強化している。」
そう言われれば確かにそうだ。 暑い日はアイスを買いたくなる。 でも「本当にそうなのか？」と思った。
1ヶ月間、毎日の最高気温とアイスの売上本数をメモに記録し続けた。 30日分のデータが集まったところで、グラフにしてみた。
横軸に気温、縦軸にアイスの売上本数。 1日1つの点を打っていくと、点が右上がりに並んでいた。
気温が上がるほど、アイスが売れる。
「なんとなくそうだろう」という感覚が、点の並びとして目に見えた。
いちこ
シュン
仕事が忙しくなると、コーヒーが増える。
「今日は4杯飲んだな」という日は、なぜか夜に目が冴えている気がする。 でも気のせいかもしれない。 体が慣れているだけかもしれない。
1ヶ月間、毎日コーヒーの杯数と寝つきにかかった時間を記録してみた。
横軸にコーヒーの杯数、縦軸に寝つきの時間。 30日分の点を打つと、右上がりの傾向が出た。
コーヒーを多く飲んだ日ほど、寝つくまでに時間がかかっていた。
「気のせい」ではなかった。
いちこ
シュン
映画好きの友人が言い張っている。
「長い映画ほど名作が多い。3時間超の映画は大体すごい。」
確かに、長編映画に傑作が多い気もする。 でも本当にそうなのか。
直近100本の映画データを集めた。 横軸に上映時間、縦軸に評価スコア。 100個の点を打つと、点がバラバラに散らばっていた。
右上がりでも右下がりでもない。 どちらの方向にも傾いていなかった。
「長い=良い」は思い込みだった。
散布図は「関係がある」ことだけでなく、「関係がない」ことも教えてくれる。
いちこ
シュン
いちこ
シュン
気温とアイスの売上。コーヒーと眠れなさ。映画の長さと評価。
3つに共通しているのは「2つのデータを点で描くことで、関係が見えた(または見えなかった)」ということだ。
この「2つのデータの関係を点で視覚化する」道具が、散布図だ。
3. 散布図とは何か
散布図とは、2つのデータをそれぞれ横軸・縦軸に取り、1つのデータのペアを1つの点として描いたグラフだ。
点の並び方を見ることで、2つのデータの関係が一目で分かる。
| 点の並び方 | 意味 |
|---|---|
| 右上がり | 一方が増えるともう一方も増える(正の相関) |
| 右下がり | 一方が増えるともう一方は減る(負の相関) |
| バラバラ | 2つのデータに関係がない(無相関) |
ポイント
【2STEP】 ①散布図は「関係の有無」を視覚で確認するための最初の一歩。 ②関係がありそうなら相関係数で強さを数値化する。
4. 図でみる
気温とアイスの売上データを散布図で見てみよう。
右上がりの傾向がはっきり見える。気温が高いほどアイスが売れている。
次に映画の上映時間と評価スコアを見てみる。
点がバラバラに散らばっていて、傾向がない。 上映時間と評価に関係がないことが一目で分かる。
ここで2つのことを覚えておいてほしい。
① 散布図は「関係がない」を証明するためにも使える
「関係があるはず」という思い込みを、散布図が否定してくれることがある。 映画の例がそれだ。 データを見る前に結論を決めてしまうと、判断を誤る。
② 外れ値が1つあるだけで印象が変わる
散布図は外れ値(極端な点)が視覚的に目立つ。 右上がりの傾向があっても、1つの点が大きく外れていたら要注意だ。 その1点が「偶然の出来事」なのか「重要なシグナル」なのかを確認する必要がある。
ポイント
散布図で右上がりの傾向が見えても、因果関係とは限らない。（擬似相関）
5. 計算式
散布図自体に計算式はない。2つのデータをそれぞれ横軸・縦軸に取り、点を打つだけだ。
関係の強さを数値化したい場合は相関係数を使う。
生成AIにデータを渡せば10秒で散布図と相関係数を同時に出してくれる。
6. まとめ
いちこ
まとめ
・散布図は2つのデータを点で描いて関係を視覚化する道具 ・右上がり=正の相関、右下がり=負の相関、バラバラ=無相関 ・「関係がない」を証明するためにも使える。
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