散布図は、2つの数値データをX軸・Y軸に取り、点の並び方から関係を調べるQC七つ道具です。 ただし、相関が見えても原因と結果が証明されたわけではありません。
第4章の特性と要因・因果関係をデータで確かめる入口として使います。
1. 散布図で分かること
一方が大きくなると他方も大きくなる、逆に小さくなる、関係が見えないなど、2変数の関係を視覚的に確認します。
2. 正の相関・負の相関・無相関
- 正の相関：Xが増えるとYも増える傾向
- 負の相関：Xが増えるとYは減る傾向
- 無相関：点に明確な方向性が見えない
3. 相関＝因果ではない
気温と不良率が同時に上がっても、湿度や材料温度など第三の要因が影響している可能性があります。
4. 時間順データを混ぜる注意
長期トレンドを持つ2つのデータをそのまま散布図にすると、見かけの相関が出ることがあります。時間変化を確認します。
5. 層別すると関係が変わる
設備A/Bを色分けすると、全体では弱い相関でも設備別には強い関係が見える場合があります。
6. 外れ値を確認する
1点だけ離れたデータは入力ミス・測定ミス・特殊原因の可能性があります。理由を確認せず削除しません。
7. 相関係数だけに頼らない
相関係数rは直線的な関係の強さを数値化しますが、非線形関係や外れ値の影響を見落とすことがあります。必ず散布図も見ます。
8. 現場ミニケース
工具使用数と穴径の関係を散布図にし、使用数が増えるほど径が大きくなる傾向があれば工具摩耗を疑います。ただし材料硬さや温度を層別し、因果を追加検証します。
9. よくある質問（FAQ）
相関係数が0なら関係はありませんか？
直線的な相関は弱いといえますが、曲線的な関係がある可能性があります。散布図を確認します。
XとYはどちらを横軸にしますか？
一般に原因候補・説明変数をX、結果・目的変数をYに置くと読みやすくなります。
10. 一次情報・参考資料
最終確認：2026年10月1日。試験範囲・規格・社内基準は最新版を確認してください。
11. まとめ
散布図は2変数の関係を見つける道具ですが、相関は原因証明ではありません。 層別・時間・外れ値を確認し、因果関係は追加検証します。
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執筆・最終確認：UG。公開情報と一般化した製造現場の考え方をもとに解説しています。
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