散布図作成ツール

2つの変数間の関係を可視化するための美しいインタラクティブ散布図を作成します。相関分析、トレンドライン、複数のスタイルオプション、およびダウンロード可能なPNGチャートが含まれます。

散布図作成ツール

データ関係を可視化

相関分析、トレンドライン、およびダウンロード可能なチャートを含むインタラクティブな散布図を作成します。

クイック例

線形成長負の相関データクラスター弱い相関

X X軸データ *

カンマ、スペース、または改行で区切られた数字

Y Y軸データ *

Xと同じ数の値を持つ必要があります

X軸ラベル

Y軸ラベル

チャートタイトル

ポイントスタイル

カラーテーマ

トレンドラインを表示

方程式付き線形回帰

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散布図作成ツール

散布図作成ツールへようこそ。プロフェッショナルなデータ可視化ツールで、2つの変数間の関係を探索するのに役立つインタラクティブな散布図を作成します。科学的データを分析している、市場調査を実施している、または統計的な結果を提示しているかどうかに関わらず、このツールは相関分析とトレンドラインフィッティングを備えた美しく公開可能なチャートを提供します。

散布図とは？

散布図（散布図、散布グラフ、散布図とも呼ばれます）は、カルテシアン座標を使用して2つの変数の値をポイントの集合として表示する基本的なデータ可視化タイプです。各ポイントの水平位置は1つの変数の値を表し、垂直位置はもう1つを表します。この視覚的表現により、データ内のパターン、相関、クラスター、および外れ値を簡単に特定できます。

散布図は、探索的データ分析で最も強力なツールの1つです。生データテーブルに明らかでない関係を明らかにするためです。科学研究、ビジネス分析、品質管理、社会科学、および変数間の関係を分析することを含むほぼすべての分野で広く使用されています。

相関係数の公式

ピアソン相関係数

$$r = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - \bar{x})^2 \sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2}}$$

この散布図作成ツールの使い方

X軸データを入力：X軸フィールドに独立変数の値を入力し、カンマ、スペース、または改行で区切ります。
Y軸データを入力：Y軸フィールドに従属変数の値を入力します。Y値の数がX値の数と一致することを確認してください。
ラベルを追加（オプション）：軸に意味のあるラベルを提供し、チャートのタイトルを入力してより情報的にします。
外観をカスタマイズ：ポイントスタイルとカラーテーマを選択してプレゼンテーション要件に合わせます。
トレンドラインを有効にする（オプション）：トレンドラインオプションをチェックして、線形回帰直線を表示し、方程式を表示します。
生成してダウンロード：「生成」をクリックしてチャートを作成します。ダウンロードボタンを使用してPNG画像として保存します。

散布図の解釈方法

散布図を理解することは、データ分布の複数の主要な側面を分析することを含みます：

関係の方向

正の相関：ポイントが左下から右上に傾向します。Xが増加すると、Yは増加する傾向があります。
負の相関：ポイントが左上から右下に傾向します。Xが増加すると、Yは減少する傾向があります。
相関なし：ポイントは明確な方向性のあるパターンを示しません。XとYは関連していないように見えます。

関係の強度

\|r\|値	解釈	視覚的パターン
0.9 - 1.0	非常に強い相関	ポイントが密集した直線を形成
0.7 - 0.9	強い相関	明確な線形傾向とある程度の散布
0.5 - 0.7	適度な相関	見える傾向が多くの分散あり
0.3 - 0.5	弱い相関	わずかな傾向と多くの散布
0.0 - 0.3	ほとんど相関なし	ランダムな散布、パターンなし

関係の形態

線形：ポイントが直線パターンに従います。トレンドラインは関係を正確に表します。
非線形：ポイントが曲線パターンに従う（指数、対数、多項式）。線形回帰が適切ではない場合があります。

線形回帰とトレンドライン

トレンドラインオプションを有効にすると、このツールは最小二乗法を使用して最適な直線を計算します。結果の方程式は以下の形式です：

線形回帰方程式

$$y = mx + b$$

ここで：

m（傾き）：Xが1単位増加するごとのYの変化率
b（Y切片）：Xがゼロのときの予測されるY値

散布図の応用

科学研究

科学者は散布図を使用して実験結果を可視化し、変数間の関係を特定し、仮説を検証します。例えば、反応速度対温度またはドラッグ用量対治療効果をプロットします。

ビジネス分析

ビジネス分析者は市場調査、売上予測、および顧客行動パターンの特定に散布図を使用します。一般的な用途には、価格対需要分析、広告費対収益、および顧客満足度対ロイヤリティメトリクスが含まれます。

品質管理

製造業は散布図を使用してプロセス変数と製品品質の関係を特定します。これはプロセス最適化と欠陥削減に役立ちます。

教育と社会科学

研究者は学習時間対テストスコア、収入対教育レベル、または人口密度対犯罪率などの変数をプロットして、社会現象を理解します。

よくある質問

散布図とは何ですか？

散布図（散布図、散布グラフ、散布図とも呼ばれます）は、カルテシアン座標を使用して2つの変数の値をポイントの集合として表示する数学図表の一種です。各ポイントの水平（X）軸と垂直（Y）軸上の位置は、2つの変数の値を表し、それらの間の関係、相関、およびパターンを簡単に可視化できます。

散布図をどのように解釈しますか？

散布図を解釈するには、以下を確認してください：1）方向 - 正の相関（ポイントが上向き傾向）、負の相関（ポイントが下向き傾向）、または相関なし。2）強度 - ポイントが直線の周りにどのようにクラスター化するか。3）形状 - 線形（直線パターン）または非線形（曲線パターン）。4）外れ値 - 全体的なパターンから大きく逸脱するポイント。

相関係数とは何ですか？

相関係数（r）は、2つの変数間の線形関係の強度と方向を測定します。-1から+1の範囲で、+1は完全な正の相関を示し、-1は完全な負の相関を示し、0は線形相関がないことを示します。|1|に近い値は強い関係を示唆します。

散布図をいつ使用すべきですか？

散布図は以下の場合に使用します：2つの連続変数間の関係を可視化する、データ内の相関またはパターンを特定する、外れ値を検出する、データポイントの分布を示す、または回帰分析を実行します。散布図は、探索的データ分析と科学的、ビジネス的、または統計的背景での関係の提示に最適です。

参考資料

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：

"散布図作成ツール"（https://MiniWebtool.com/ja/散布図作成ツール/） MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/

miniwebtoolチームによる。更新：2026年1月18日

また、AI 数学ソルバー GPT を使って、自然言語による質問と回答で数学の問題を解決することもできます。

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関係の形態

線形回帰とトレンドライン

散布図の応用

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