散布図とは
散布図（さんぷず）とは、2つの要素（データ）の関係性を調べるために、縦軸と横軸にそれぞれの要素の値をとり、データを点でプロット（打点）したグラフのことです。たくさんの点をグラフ上に散りばめることからこの名前がつきました。この図を見ることで、「一方のデータが増えるともう一方のデータも増える（正の相関関係）」や、「一方のデータが増えるともう一方は減る（負の相関関係）」、あるいは「両者には全く関係がない（無相関）」といった関係性を視覚的に発見することができます。データ間の因果関係を推測する第一歩として活用されます。
具体例
例えば、「毎日の最高気温」と「アイスクリームの売上額」の関係を調べるために、30日分のデータを散布図にしてみます。
- 横軸：その日の最高気温（度）
- 縦軸：その日のアイスクリームの売上（円）
30日分のデータをグラフ上に点で打っていくと、気温が高くなるにつれて売上額も上がっていくため、点が「右肩上がり」のグループになって並びます。これにより、「気温とアイスクリームの売上には強い正の相関関係があるため、明日の気温が高ければアイスクリームを多めに仕入れておこう」という予測や対策を立てることができます。
もう少し詳しく
散布図（Scatter Plot）は、2つの連続する変数にどのような関係があるかを探索・確認するための強力なツールです。プロットされた点の集まりが、右肩上がりの直線に近い形をしていれば「正の相関（一方が増えるともう一方も増える）」、右肩下がりの形であれば「負の相関（一方が増えるともう一方は減る）」と判断します。円状に広がっていたり、ばらばらだったりする場合は「無相関」です。ただし、注意しなければならないのは、「相関関係があるからといって、必ずしも因果関係があるとは限らない」という点です。例えば、第3の要因が両者に影響を与えている場合や、単なる偶然の一致（擬似相関）の可能性もあります。実務では、散布図で相関関係のあたりをつけた後、さらに統計的な回帰分析などを用いて詳細な関係性を検証していきます。
試験でのポイント
試験では、散布図の定義や、プロットされた点のパターンから相関関係を読み取る能力が問われます。「2つの変数の相関関係を調べるために用いる図はどれか」という定義問題が定番です。また、グラフの図が提示され、それが「正の相関」「負の相関」「無相関」のいずれを示しているかを答えさせる問題や、相関関係の強さを表す指標である「相関係数（-1から+1までの値をとり、+1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関、0に近いほど無相関）」に関する知識も出題されることがあります。
関連する用語
関連する用語としては、相関の強さを数値で表す「相関係数」、データの分布を柱状で表す「ヒストグラム」、時間の経過によるデータの変化を表す「折れ線グラフ」があります。