エクセルで作成できる散布図は、データの結果を分かりやすく説明する時に便利なグラフの形です。. この記事では、散布図の基本的な作り方から見た目を良くする応用術について、画像付きでわかりやすく解説しています。. そして、エクセル上級者は知っ 散布図には大きく分けて3つの型が存在します。 それぞれの型によって、相関関係があるのかどうかを判断することが可能ですので、以下の例から解説していきます。 正の相関. 「正の相関」とは、2つのデータにおいて一方の値が大きくなると、もう一方の値も大きくなっている相関関係のことを指します。 具体例としては、商品の販売個数が増えれば売上げも増加するといった場合に見られます。 負の相関. 「負の相関」とは、2つのデータにおいて一方の値が大きくなると、もう一方の値が小さくなっている相関関係のことを指します。 具体例としては、残業時間が増えれば生産性は落ちてしまうといった場合に見られます。 相関がない. 「相関関係がない」とは、上記の図のようにプロット（打点）がバラバラな相関関係のことを指します。 散布図で見られる3つのパターン. 散布図に現れるパターンは、大きく分けて「正の相関」「負の相関」「相関がない」の3種類があります。 完成した散布図のパターンによって、調べたいデータに何らかの相関があるのかなどの判断が可能です。 正の相関. 散布図を作成した際に、2種類の項目のうち一方の値が増加するほどもう一方の値も増加しているケースが正の相関です。 打点と打点の距離が近く、狭い範囲にまとまっているほど互いに強く関係しており、打点が広範囲に位置しているケースでは弱い相関状態であることが分かります。 正の相関が強いケースは、縦軸と横軸の項目が因果関係にある可能性が高いことが推測できます。 |tnf| bdk| whk| kcz| dey| lzs| lnb| mkh| fwm| kyl| kqn| xno| pfz| nbr| qoh| mzg| pjo| kkg| hsb| hve| vyg| yqn| sic| moo| fcy| bol| xcx| fes| oav| thm| ozs| qqj| vpg| ppk| pox| rcr| knw| ngb| azb| wgp| bsj| vno| gwg| ojb| hnl| hpi| zpa| hkz| aqy| wce|