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散布図と相関図の違いを徹底解説！データ分析の基礎を学ぼう

こんにちは！今日は「散布図」と「相関図」の違いについて、わかりやすくお話ししたいと思います。データを扱う上で知っておくべき基本ですので、最後まで読んで理解を深めてくださいね。

散布図とは？

まずは「散布図」について説明します。散布図は、二つの数値データを二次元の平面に点としてプロット（描写）するグラフのことです。例えば、数学のテストの点数と体育の点数を散布図にプロットすると、横に数学の点数、縦に体育の点数を取ります。それぞれの生徒がどの位置にいるかが点として示されます。

相関図とは？

次に「相関図」を見てみましょう。相関図は、二つの変数の関係性（相関）を示す図表ですが、厳密には散布図とは異なります。相関図では主に二つの変数の関係の強さや方向性を示し、相関係数などを使って数値的に表現します。このため、相関図は散布図よりも数値に基づいた分析を重視します。

散布図と相関図の違いを一目で比較！

特徴	散布図	相関図
目的	データの分布や傾向を視覚的に示す	変数間の相関関係を示す
表現方法	点で表現	グラフや数値で表現
利用例	成績の分布を確認する場合	成績間の相関関係を考察する場合

まとめ

いかがでしたか？散布図と相関図は似ているようでありながら、目的や表現方法において大きく異なることがわかりました。データ分析を行う上で、これらの違いをしっかり理解して活用していきましょう！

ピックアップ解説

散布図と相関図はどちらもデータを扱うために使われますが、散布図を見て感じることが大切です

例えば、天気が良い日にアイスクリームの売れ行きが良くなるという傾向がありますが、これは連動するデータです

しかし、アイスクリームを買ったことが天気にどう影響を与えるのかまではわかりません

だから、散布図で「見る」ことが面白いのです！

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