ITパスポート 2012年 秋期 問08

2種類のデータの関係性を表すことを目的として用いるものはどれか。 【ITパスポート 解説】

正解の理由

• 散布図（scatter plot）：横軸に1つの値、縦軸にもう1つの値を取る点の集まりで、2つの数値の関係を見るための基本的な図です。
• 例：身長（横）と体重（縦）をプロットすると、身長が高いほど体重も高い傾向が見えるかもしれません。

解法ステップ

1. 問題文のキーワードを確認：「2種類のデータの関係性」→「2変数の関係を見る図」を探す。
2. 各選択肢の目的を簡単に思い出す。
   • 決定表：条件と結果の組合せを整理する。
   • 散布図：2変数の点をプロットして関係を見る。
   • 特性要因図：原因と結果を整理する（魚の骨の図）。
   • パレート図：要因ごとの重要度（頻度や影響度）を大きい順に示す。
3. 「関係性を表す」＝散布図、よってイが正解。

選択肢別の誤答解説

• ア: 決定表
  • 用途：複数の条件（例えば「天気」「在庫有無」など）に対する処理や結果（「受注する/しない」）を表形式で整理する道具です。関係性の「相関」を見るためのグラフではありません。
• イ: 散布図（正解）
  • 用途：2変数の値を点で示し、相関（正の相関・負の相関・無相関）や外れ値、群れ（クラスタ）を視覚的に確認できます。
• ウ: 特性要因図（魚骨図、Cause-and-effect diagram）
  • 用途：問題の原因をカテゴリー別に洗い出すための図です。原因の関係を整理しますが、数値データの「相関」を示すものではありません。
• エ: パレート図（Pareto chart）
  • 用途：要因ごとの頻度や影響を大きい順に棒グラフで示し、累積比率を折れ線で表す図です。「重要な少数」を見つけるために使います。2変数の関係を示す図ではありません。

よくある誤解

1. 「パレート図で2つのデータの関係がわかる」と思う誤解
   • パレート図は「どの項目が多いか」を示すので、項目ごとの大きさ比較には使えますが、2変数（例：広告費と売上）の相関を直接見るものではありません。
2. 「散布図で相関があれば因果関係（原因と結果）が証明できる」と誤解する
   • 散布図は相関（関係の有無や方向）を示すだけで、原因と結果を証明するものではありません。因果を確認するには別途実験や検証が必要です。
3. 「散布図は必ずしも線でつなぐ」との誤解
   • 散布図は点で表します。点の傾向を示すために回帰直線（ていれん）を引くことはありますが、点同士を直線でつなぐ折れ線グラフとは用途が異なります。

補足コラム

• 散布図で使う専門用語：
  • 相関（correlation）：2つの変数の間に見られる関係性。正の相関は片方が増えるともう片方も増える傾向、負の相関は一方が増えるともう片方が減る傾向を指します。
  • 相関係数（correlation coefficient）：相関の強さを数値で表したもの。通常は $-1$ から $+1$ の範囲で、+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 に近いほど相関が弱い（ほぼ無関係）です。
• 散布図の応用例：
  • 広告費（横）と売上（縦）で関係を探る。
  • テストの勉強時間（横）と点数（縦）で傾向を確認する。
• Excelで簡単に作る方法：2列にデータを入れて「挿入」→「散布図」を選ぶだけです。
• 余談：3変数を同時に見る場合はバブルチャート（点の大きさで3番目の変数を表す）を使います。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5]   # 例：広告費
y = [10,12,15,20,22]  # 例：売上

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('広告費')
plt.ylabel('売上')
plt.title('広告費と売上の散布図')
plt.show()

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