散布図はグラフィカルツールです。管理者がプロセスを一目で把握できるように設計されており、非常に便利です。 散布図は重要な変数間の相関関係を調べるものである2つの変数間の相関関係を調べる場合は、二変量散布図と呼ばれます。複数の変数が関係する場合は、多変量散布図と呼ばれます。

共関係とは何ですか?

相関とは、2つの変数が同時に変化する度合いのことです。例えば、サイクルタイムが長いほど顧客満足度も高くなる、といった具合です。相関は+1から-1のスケールで記録されます。+1は完全な相関を示し、-1は完全な負の相関を示します。しかし、完全な相関は存在しないため、もしそのような相関に遭遇した場合は疑うべきです。

2 つの変数が記録され、測定され、高い相関関係が存在する場合、経営陣にビジネスをより良く運営するための有用な情報が提供されることになります。

関係は因果関係かもしれないし、そうでないかもしれない

相関関係はしばしば因果関係と混同されます。しかし、実際にはそうではないかもしれません。2つの変数が連動して変動する傾向を示す統計データがあるからといって、一方が他方を引き起こしているという証拠があるわけではありません。因果関係を暗示することは、予期せぬ損失につながる可能性があります。

1つの変数が制御されている場合に最適

相関は、少なくとも1つの変数が制御下にある場合にのみ使用する必要があります。この変数は独立変数と呼ばれます。したがって、実験者は一方の変数を変化させ、もう一方の変数を記録することで、相関の程度を判定することができます。

視覚化がなぜ重要なのか？

経営陣は予算に合意する前に、多くの変数のレベルを予測する必要があります。相関関係は、経営陣がこれらの変数の可能なレベルを推測し、正確な予算を策定するのに役立ちます。

散布図は視覚化のための重要なツールです。これは、多くの点が散在する場所から遠く離れた点が、要約統計量である相関係数に影響を与える可能性があるためです。散布図は、コストのかかる可能性のあるエラーを回避するために使用されます。

散布図はどのように見えるでしょうか?

散布図はX軸とY軸のセットです。一方の変数がX軸に、もう一方の変数がY軸に割り当てられます。グラフ上の各点は、X軸とY軸、つまり両方の変数に対応する値を持ちます。3次元解析や多変量解析の場合は、より多くの軸が使用されます。しかし、このような視覚化は複雑であり、高度なソフトウェアを使用する必要があります。