層別散布図 ① 散布図に3つ目の変数を加える

今回から3話にわたって「層別散布図」を学びます。散布図に、もう1つの視点を加える発想です。

これまでの散布図は、2つの量的変数の関係を見るグラフでした。

層別散布図は、そこに3つ目の変数を加えます。

3つ目の変数のことを「層」（そう）と呼びます。点の色や形で層を表します。

たとえば、ある中学校の生徒について、3つの変数を考えてみましょう。

変数X：身長。変数Y：50m走のタイム。層：性別です。

普通の散布図なら、身長と50m走タイムだけで点を打ちます。

層別散布図なら、そこに性別の色を重ねます。男子は緑、女子はベージュの点です。

1枚の図に、3つの変数の情報が同時に乗っていますね。

これが「層別散布図」の基本的な見た目です。

では、なぜわざわざ「もう1つの変数」を加えるのでしょうか。

理由は明快です。データの中に、性質の違う2つのグループが隠れていることがあるからです。

それを見抜くための工夫が、層別なのです。

実はこの発想、前にも登場しています。

第3章で見た「男女混合のクラスの身長分布」を思い出してください。

全体のヒストグラムだと、山が2つあるように見えました。

でも男女別に分けると、それぞれは普通の一山の分布でした。

同じ発想を、散布図にも応用するのが今回のテーマです。

層別散布図は「3つ目の変数を、点の色や形で表現する散布図」とまとめられます。

隠れたグループを見つけたり、グループごとの傾向の違いを見るのに役立ちます。

次は、実際のデータで層別散布図の効果を確かめてみましょう。