QC7つ道具の使い方シリーズの10回目
前回、散布図の作り方をお話しました
【参考記事】散布図の作り方（エクセル含む）
しかしその散布図の持つ
素晴らしい機能については
少ししか触れていませんでした
そのためこの散布図を
どのように見ていくと
どのようなことが分かるのか
見方について詳しく説明します
読み終えるまでの３分程度
お時間をお預かりします
散布図の見方（相関度合い）
相関図は２つのデータ間の関係を
調べる目的で作図しました
そのため見るべきなのはその２つの
データにどのような関係があるか？
ということに限られます
| 【相関図の６つパターン】 パターン１：ふんわりと右肩あがり パターン２：ふんわりと右肩さがり パターン３：直線的に右肩あがり パターン４：直線的に右肩さがり パターン５：カタチが分散傾向 パターン６：カタチが曲線の場合 |
ではパターン別にわかることを
順番に説明していきましょう
パターン１：ふんわりと右肩あがり
上図のように一方の変数の値が
大きくなるに従ってもう一方の変数も
大きくなっていく傾向が見える時は
この２つは『正の相関がある』と言い
２つのデータに関係性があることを
意味します
パターン２：ふんわりと右肩さがり
一方で反対に一方の変数の値が
大きくなるに従ってもう一方の変数が
小さくなっていく傾向が見る時は
この２つは『負の相関がある』と
言います
もちろん２つのデータの間には
関係性がある証明になり
しかもパターン１とは正反対の
反比例な関係です
パターン３：直線的に右肩あがり
一方、こちらはパターン１にそっくり
ではありますがより直線的な集合体に
なっています
こういった直線的に点が密集すれば
より強い相関関係があることを意味し
『強い正の相関がある』と表現します
パターン４：直線的に右肩さがり
パターン３と同様にパターン２に比べ
より直線的な傾向が強いカタチです
もちろんこの場合もパターン２より
より強い相関関係があることを意味し
『強い負の相関がある』と言います
パターン５：カタチが分散傾向
上図のように一方の変数の値が
大きくなっても、もう一方の変数が
直線的な傾向が見られない場合は
この２つは『相関がない』あるいは
『無相関』と表現します
もちろん２つのデータには
関係性がありません
パターン６：カタチが曲線の場合
このように点が曲線になった場合
これも相関がある場合があります
この場合その２つのデータの関係を
詳しく調べて関係を突き止める必要が
あります
その他の散布図の見方（番外編）
これまで説明したきたパターンとは
違う見方をする必要があることも
あります
それは以下の３つのパターンです
| 【その他の散布図の見方（番外編）】 見方１：外れ値があった散布図 見方２：一見相関なしの散布図 見方３：偽相関が疑われる散布図 |
ここは重要ですので
もう少し詳しく解説します
見方１：外れ値があった散布図
上図のように相関が見える集合から
飛び出したデータが現れることが
あります
そのようなデータを外れ値あるいは
異常値と呼びます
この外れ値はその原因を突き止めて
再発防止がとれれば散布図には
現れなくなります
しかし対策が十分でなければ
また現れるというアラームとしても
活用可能です
見方２：一見相関なしの散布図
全体で見れば相関なしの見方をする
ような散布図でも、２種類の散布図に
区分け（層別）してみると
相関関係が表れます
２つのデータの関係をよく
考えてみて、想定と違う場合は
何度でも作図しなおして検証する
ことでカバーします
見方３：偽相関が疑われる散布図
これも見方２の逆のパターンで
相関関係ありそうなのに
区分けしてみるとなかった
これを『偽相関』と言います
見方２を含めてこれを見極めるには
散布図の機能を万能だと過信せず
実際のその２つのデータの関係性の
真意を想像しながら追い求める姿勢が
求められるということですね
QC7つ道具の使い方⑩散布図の見方まとめ
さて、ヒストグラムもそうですが
見方によって色んなことがわかります
これら道具を活用してあなたは
どのような課題を解決したいですか？
現実の職場と照らし合わせながら
情報を獲得し、すぐに使ってみて
役に立てて頂ければと望みます
それでは今日はここまでです
今後ともよろしくお付き合いくださいませ☆
長文・乱文を最後まで読んでくださり
いつもありがとうございます♪
すべては御社の発展のために
すべてはあなたの笑顔のために
