ヒストグラムと散布図は、データの可視化において重要なグラフですが、それぞれの目的や使い方には明確な違いがあります。本記事では、これらのグラフがどのように異なるのか、そしてどのように使い分けるべきかについて解説します。
1. ヒストグラムとは？
ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するためのグラフです。縦軸にはデータの頻度（または度数）が、横軸にはデータの範囲（ビン）があります。ヒストグラムは、連続的な数値データの分布を把握するのに適しています。例えば、テストの点数や年齢、身長などのデータに使われます。
2. 散布図とは？
散布図は、2つの数値データの関係性を視覚化するためのグラフです。横軸と縦軸にそれぞれ2つの変数を設定し、データポイントをプロットします。散布図は、2つの変数がどのように相関しているのかを分析するのに適しています。例えば、身長と体重、または広告費と売上の関係などに利用されます。
3. ヒストグラムと散布図の主な違い
ヒストグラムと散布図の最も大きな違いは、表示するデータの性質です。ヒストグラムは「分布」を示すために使用され、散布図は「関係性」を示すために使用されます。ヒストグラムは単一の変数に対して、データがどれくらい広がっているかを示し、散布図は2つの変数の間にどのような相関があるかを示します。
4. 使い分けのポイント
ヒストグラムは、データがどのように分布しているかを確認したい場合に使用します。例えば、テストの得点分布や、製品のサイズのばらつきなどに適しています。散布図は、2つの変数がどのように関連しているかを調べる場合に使います。例えば、身長と体重の関係や、広告費と売上の関係を分析する時に役立ちます。
5. まとめ
ヒストグラムと散布図は、それぞれ異なる目的に使われるグラフです。データの分布を確認したい場合はヒストグラムを、変数間の関係を探りたい場合は散布図を使用しましょう。それぞれの特性を理解し、適切な場面で使い分けることが重要です。
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