散布図 — まず目で見る（統計検定2級 2.1）

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第2章 2変数データの記述の解説記事

2つの量的変数の関係を調べるとき、最初にやるべきことは数値を計算することではなく、点を打って眺めることです。散布図は、相関係数や回帰直線を「使ってよいデータかどうか」を判断するための入口です。

散布図のパターンと相関係数

数値例：1点で相関が崩れる

6点 $(1,2),(2,1),(3,4),(4,3),(5,6),(6,5)$ の相関係数は $r\approx 0.83$ で、はっきりした正の相関です（図1）。ここに1点 $(15,\ 1)$ を加えると $r\approx -0.19$ となり、符号まで逆転します（図2）。点が7個しかないとき、1点の影響がどれほど大きいかがわかります。

範囲の切断と層の混在

入学試験の合格者だけで「試験の点数」と「入学後の成績」の散布図を描くと、点数の低い人がデータから除かれているため、相関は全体で見るより弱く出ます（切断効果）。逆に、性質の異なる2つのグループを混ぜると、各グループ内には相関がないのに、全体では強い相関が現れることもあります。散布図で点の塊が分かれていないかを見るのはこのためです。