散布図の正しい使い方｜相関関係の基本から現場改善への活かし方まで解説

分かりました。散布図は、2つのデータにどのくらい相関があるかを視覚的に表したグラフです。

2つのデータをそれぞれ「要因（原因）」と「特性（結果）」と呼び、要因が変わったときに、特性もそれに沿って変わっていくことを「相関関係がある」と言います。例えば『身長と体重』は、身長が伸びると体重も増えていくため、相関関係があることになります。

相関関係にはいくつかの種類があります。

要因が大きくなると、特性も大きくなるのが「正の相関」です。グラフでは右肩上がりに表現されます。例えば『身長と体重』や『気温とかき氷の売上』などがあります。

正の相関と逆の関係が「負の相関」です。

「負の相関」では要因が大きくなると、特性は小さくなるため、グラフでは右肩下がりに表現されます。例えば『気温とホッカイロの売上』や『遊ぶ時間と合格率』などが当てはまります。

要因と特性に関係がない「無相関」もあります。

要因が大きくなっても、特性が変わらなかったり、大きくなったり小さくなったりもするということです。

実務上では『冷却水の温度とエラーの発生数』などが考えられます。

「温度が高い/エラーが増える」、「温度が低い/エラーが減る」のであれば、温度を低く制御することでエラーを減らすことができます。このように相関が強ければ強いほど、要因（原因）を制御すれば、特性（結果）をコントロールすることができるのです。

強い相関を見つけられると強いのですが、実際はそう簡単でもありません。散布図を使って、様々なデータの相関関係を探していくようなイメージです。

ちなみに相関の強さは数字で表すことができます。「相関がありそうです…！」ではなく「この数字が出ているので相関があります！」と言えると、説得力をもってカイゼンを進めることができます。

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