散布図とは？ 10分でわかりやすく解説

UnsplashのPlanet Volumesが撮影した写真      

データ分析をする上で、2つの変数の関係性を理解することは非常に重要ですが、それを正確に把握するのは意外と難しいものです。この記事では、散布図の基本的な概念から、実務への活用方法まで、わかりやすく解説します。

散布図とは？ わかりやすく解説

散布図は、統計学やデータ分析の分野で広く活用されているグラフの一種です。本記事では、散布図の定義や概要、メリット、基本的な見方、具体的な使用例について、わかりやすく解説していきます。

散布図の定義と概要

散布図は、2つの変数間の関係性を視覚的に表現するグラフです。横軸と縦軸にそれぞれの変数をとり、各データポイントをプロットすることで、変数間の相関関係や傾向を把握することができます。

例えば、以下のような散布図を考えてみましょう。

この散布図では、広告費用と売上高の関係性を表現しています。各データポイントをプロットすることで、広告費用が増加するにつれて売上高も増加する傾向があることが視覚的に理解できます。

散布図を用いるメリット

散布図を用いることには、以下のようなメリットがあります。

1. 変数間の関係性を直感的に理解できる
2. データの傾向や分布を視覚的に把握できる
3. 外れ値（異常値）の発見が容易である
4. 予測モデルの構築に役立つ

特に、ビジネスの現場では、散布図を用いることで、業績に影響を与える要因を特定したり、改善策を検討したりすることができます。

散布図の基本的な見方

散布図を正しく理解するためには、以下の点に注目する必要があります。

• データポイントの分布：データポイントが集中している領域や、ばらつきの大きさを確認する
• 相関関係の有無：変数間に正の相関（右上がりの傾向）や負の相関（右下がりの傾向）があるかを確認する
• 外れ値の存在：他のデータポイントから大きく離れた点がないかを確認する

これらの点を踏まえて散布図を解釈することで、データの特徴や傾向を正確に把握することができます。

散布図の具体的な使用例

散布図は、様々なビジネスシーンで活用されています。以下に、具体的な使用例を紹介します。

• マーケティング：広告費用と売上高の関係性を分析し、最適な広告予算を決定する
• 品質管理：製品の重量と不良率の関係性を分析し、品質改善策を検討する
• 人事管理：従業員の勤続年数と業績の関係性を分析し、人材育成策を検討する
• 財務分析：企業の資産と負債の関係性を分析し、財務健全性を評価する

これらの例からもわかるように、散布図は、データに基づいた意思決定を行う上で非常に有用なツールです。

散布図の作成方法

散布図を作成する手順

散布図を作成する際は、以下の手順に従って進めていくことをおすすめします。

1. 分析対象となる2つの変数を決定する
2. データを収集し、表形式でまとめる
3. 横軸と縦軸にそれぞれの変数を割り当てる
4. 各データポイントを座標平面上にプロットする
5. 必要に応じて、回帰直線や相関係数を追加する

この手順に沿って作業を進めることで、適切な散布図を作成し、変数間の関係性を視覚的に表現することができます。

散布図のグラフの軸と点の意味

散布図では、横軸と縦軸にそれぞれの変数を割り当てます。例えば、横軸に「広告費用」、縦軸に「売上高」を設定した場合、各データポイントは以下のような意味を持ちます。

このように、散布図上の各点は、2つの変数の組み合わせを表現しています。点の分布を観察することで、変数間の関係性や傾向を把握することができます。

相関係数と決定係数の計算

散布図から変数間の関係性を定量的に評価するために、相関係数と決定係数を計算することがあります。

• 相関係数：2つの変数間の線形関係の強さを表す指標（-1から1の間の値をとる）
• 決定係数：データの変動のうち、回帰直線によって説明される割合を表す指標（0から1の間の値をとる）

これらの指標を計算することで、変数間の関係性をより詳細に分析することができます。ただし、相関係数や決定係数は、因果関係を示すものではないことに注意が必要です。

散布図作成時の注意点

散布図を作成する際は、以下の点に注意しましょう。

• 適切な変数を選択する：分析目的に合った変数を選択することが重要
• データの信頼性を確認する：データの収集方法や精度を確認し、信頼できるデータを用いる
• 外れ値の影響を考慮する：外れ値が分析結果に大きな影響を与える可能性があるため、必要に応じて除外するか、別途分析する
• グラフの見やすさを重視する：適切な軸の範囲や目盛り間隔を設定し、データの特徴が明確に表現されるようにする

これらの点に留意しながら散布図を作成することで、データの特徴や傾向を正確に把握し、適切な分析結果を得ることができます。

散布図の分析と解釈

散布図から相関関係を読み取る

散布図を用いることで、2つの変数間の相関関係を視覚的に把握することができます。相関関係とは、一方の変数が変化するときに、もう一方の変数がどのように変化するかを表すものです。散布図上のデータポイントの分布を観察することで、以下のような相関関係を読み取ることができます。

• 正の相関：一方の変数が増加すると、もう一方の変数も増加する傾向にある
• 負の相関：一方の変数が増加すると、もう一方の変数は減少する傾向にある
• 相関なし：2つの変数の間に明確な関係性が見られない

ただし、相関関係が存在するからといって、必ずしも因果関係があるとは限りません。相関関係を正しく解釈するためには、変数間の関係性について深く理解することが重要です。

外れ値の確認と対処法

散布図を分析する際は、外れ値（異常値）の存在に注意を払う必要があります。外れ値とは、他のデータポイントから大きく離れた値のことを指します。外れ値が存在する場合、分析結果に大きな影響を与える可能性があります。

外れ値を確認するためには、以下の方法が有効です。

1. 散布図上で外れ値を視覚的に確認する
2. 箱ひげ図を用いて外れ値を特定する
3. 統計的手法（例：Z値）を用いて外れ値を判定する

外れ値が発見された場合は、以下のような対処法が考えられます。

• 外れ値を除外して分析を行う
• 外れ値の原因を調査し、必要に応じてデータを修正する
• 外れ値を含めた分析と除外した分析の両方を行い、結果を比較する

外れ値の扱いについては、分析の目的や対象データの特性を考慮して、適切な方法を選択することが重要です。

散布図を用いた回帰分析

散布図を用いることで、2つの変数間の関係性をモデル化する回帰分析を行うことができます。回帰分析では、独立変数（説明変数）から従属変数（目的変数）の値を予測するための数式（回帰式）を導出します。

回帰分析の手順は以下の通りです。

1. 散布図を作成し、変数間の関係性を視覚的に確認する
2. 回帰直線（変数間の関係性を最も適切に表す直線）を引く
3. 回帰式の係数を算出する
4. 回帰式の適合度を評価する（決定係数や残差分析）

回帰分析を行うことで、変数間の関係性をより詳細に理解し、将来の値を予測することができます。ただし、回帰分析の結果を解釈する際は、以下の点に注意が必要です。

• 相関関係が因果関係を意味するとは限らない
• 回帰式の適合度が低い場合、予測精度が低くなる可能性がある
• 変数間の関係性が非線形の場合、単純な回帰分析では適切にモデル化できない

これらの点を考慮しながら、散布図を用いた回帰分析を行うことで、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。

散布図から導き出せる知見

散布図を適切に分析することで、ビジネス上の様々な知見を得ることができます。以下に、具体的な例を示します。

• マーケティング施策と売上の関係性を理解し、効果的な施策を立案する
• 製品の品質と顧客満足度の関係性を把握し、品質改善に役立てる
• 従業員の勤務年数と生産性の関係性を分析し、人材育成策を検討する
• 原材料の投入量と製品の歩留まりの関係性を理解し、コスト削減に繋げる

散布図は、データに基づいた意思決定を行う上で、非常に有用なツールであると言えます。

散布図から導き出された知見を実際のビジネスに活用する際は、以下の点に留意することをおすすめします。

1. 複数の視点からデータを分析し、知見の妥当性を確認する
2. 知見を実行に移す前に、関連部署との調整を行う
3. 施策の実施後は、継続的にデータを収集・分析し、効果を検証する

散布図を業務で活用するコツ

散布図は、ビジネスの現場で様々な場面で活用できる強力なツールです。ここでは、散布図を業務で効果的に活用するためのコツを紹介します。

社内データへの散布図の適用

散布図を活用する第一歩は、自社の業務データに適用することです。例えば、以下のようなデータに散布図を用いることで、新たな知見を得ることができます。

• 営業活動と売上の関係性
• 製品の品質と顧客満足度の関係性
• 従業員の勤続年数と生産性の関係性
• 原材料の投入量と製品の歩留まりの関係性

散布図を用いることで、これらのデータの特徴や傾向を視覚的に把握し、業務改善のヒントを得ることができます。

散布図を用いたKPI設定

散布図を活用することで、適切なKPI（重要業績評価指標）を設定することができます。例えば、散布図から以下のようなことがわかった場合、それに基づいてKPIを設定することができます。

• 広告費用と売上高に強い正の相関がある → 広告費用に関連したKPIを設定する
• 製品の重量と不良率に負の相関がある → 製品の重量管理に関するKPIを設定する
• 従業員の勤続年数と生産性に相関がない → 勤続年数以外の要因に着目したKPIを設定する

散布図を用いることで、データに基づいた適切なKPIを設定し、業務改善に役立てることができます。

散布図による問題の可視化と改善

散布図は、業務上の問題を可視化し、改善策を検討する上でも有用です。例えば、以下のような問題が散布図から明らかになった場合、それに応じた改善策を講じることができます。

• 特定の営業担当者の売上が他と比べて低い → 営業手法の見直しや教育の実施
• 原材料のロットによって製品の品質にばらつきがある → 原材料の管理方法の改善
• 勤務時間と残業時間に強い正の相関がある → 業務プロセスの見直しや人員配置の適正化

散布図を用いることで、問題の原因を特定し、データに基づいた効果的な改善策を立案することができます。

散布図を使った効果的なプレゼン

散布図は、社内外のステークホルダーに対して、データの特徴や傾向を視覚的に伝えるのに役立ちます。プレゼンテーションの際に散布図を活用することで、以下のような効果が期待できます。

1. データの特徴や傾向を直感的に理解してもらえる
2. 説得力のある提案や報告ができる
3. データに基づいた議論を促進できる

ただし、散布図を用いる際は、グラフの見やすさや解釈の明確さに配慮することが重要です。聞き手に適切にメッセージを伝えられるよう、散布図の作成と説明に工夫を凝らしましょう。

以上、散布図を業務で活用するためのコツを紹介しました。散布図は、データの特徴や傾向を視覚的に把握し、業務改善や意思決定に役立てることができる強力なツールです。散布図を上手に活用し、データドリブンな意思決定を行うことで、ビジネスの成長に寄与することができます。

まとめ

散布図は、2つの変数の関係性を視覚的に表現し、データの特徴や傾向を直感的に理解するのに非常に役立つツールです。散布図を使いこなすことで、データに基づいた適切な意思決定を行うことができるでしょう。ぜひ、業務の様々な場面で散布図を活用し、データの力を最大限に引き出してください。