散布図の作成と使用—ArcGIS Insights

散布図は、2 つの数値変数間の関係の強さを判定するために使用されます。 X 軸は独立変数、Y 軸は従属変数を表します。

散布図は、「2 つの変数間にはどのようなリレーションシップがあるか？」、どのように分布しているか外れ値はどこにあるか。

例

以下の例は、2 つの変数、3 つの変数、およびビンを使用した散布図を示しています。

2 つの変数

公共事業部門では、水道本管の水漏れが増加していることに気付きました。そこで、水道管の合計長が水漏れの件数に及ぼす影響と、水道管の性質 (古さ、周囲長など) の影響を比較調査することにしました。散布図を使用し、水漏れの合計件数と、各ゾーンの水道管の合計長をマッピングします。

公共事業部門では、さらに 1 年の別の時期に調査された水道管に何らかの違いがあったのかも調べることにしました。 [色] オプションを使用すると、指定したフィールドのすべての個別値に一意の色を使用して、ポイントのスタイルを設定できます。

この散布図は、4 月に発生した水道管の調査の大部分を示します。

散布図では回帰分析を使用し、従属変数と独立変数との間の関係の強さと方向を推測できます。統計モデルは、選択したチャート統計情報に応じて直線または曲線で描かれます。 R² 値を追加すると、水漏れの件数に対する水道管の長さの影響の尺度が得られます。

3 番目の変数を追加

公共事業部門では、水道本管の水漏れが増加していることに気付きました。そこで、水道管の合計長が水漏れの件数に及ぼす影響と、水道管の性質 (古さ、周囲長など) の影響を比較調査することにしました。また、水漏れの件数や水道管の長さと、1 日あたりのコスト (工事、保守、修復、水漏れによる損失を含む) との関係の有無も調べます。比例シンボルを使用した散布図により、水漏れの合計件数と、各ゾーンの水道管の合計長をグラフ化します。このとき、1 日あたりのコストをポイントの大きさで表します。

ヒント:

Drag-N Drop 数値フィールドをページにドラッグし、散布図にドロップして、チャートに等級シンボルを設定します。

水道管の長さと水漏れの件数の直交座標を表す散布図。コストを比例シンボルで表示します

この散布図は、4 月に発生した水道管の調査の大部分を示します。

ビンを使用した視覚化

大学のコンソーシアムで勤務している GIS アナリストが、高評価の大学が所在する州を特定しようとしています。アナリストは解析にあたり、まず大学の費用と卒業後の平均収入を示す散布図を作成しました。散布図は正の関係を示しましたが、ポイント密度が高すぎて特定のパターンは確認できませんでした。

アナリストは、散布図のポイントの分布を確認するために、チャートのスタイルを [ビン] に変更できます。このパターンは、大学の費用は 2 万ドル前後に最も集中しており、収入は 5 万ドル未満になることを示しています。

散布図の作成

散布図を作成するには、次の手順に従います。

2 つの数値または割合/比率フィールドを選択します。
ヒント:
データウィンドウで検索バーを使用して、フィールドを検索できます。
次の手順を使用して、散布図を作成します。
1. 選択したフィールドを新しいカードにドラッグします。
2. [チャート] ドロップ領域にポインターを置きます。
3. 選択したフィールドを [散布図] にドロップします。

ヒント:

データウィンドウの上にある [チャート] メニューまたは既存のカード上の [可視化タイプ] ボタンを使用して、チャートを作成することもできます。 [チャート] メニューの場合、データ選択に対応しているチャートのみが、有効化されます。 [可視化タイプ] メニューの場合、対応している視覚化 (マップ、チャート、またはテーブルを含む) のみが表示されます。

散布図は、[散布図の表示] を使用して作成することもでき、これには、[アクション] ボタンの [回答の検索] > [どのような関連性がありますか?] をクリックしてアクセスできます。

使用上の注意

[レイヤーオプション] ボタンをクリックすると、[レイヤーオプション] ウィンドウが開きます。 [レイヤーオプション] ウィンドウを使用して、凡例を表示したり、チャート上のシンボルタイプを変更したり、チャートのスタイルを変更したりすることができます。

[凡例] タブには、チャート上のシンボルと値が表示されます。値に関連付けられた色を変更するには、シンボルをクリックし、パレットから色を選択するか、16 進数の値を入力します ([色] 変数が適用されている場合に使用できます)。 [凡例を別ウィンドウに表示] ボタンをクリックすると、凡例がページ上に別個のカードとして表示されます。凡例を使用して、チャート上で選択を行うことができます。

[シンボル] タブを使用すると、[色] と [シンボルタイプ] パラメーターを変更することができます。 [色] フィールドは、個別値でチャートのスタイルを設定するために使用され、文字列フィールドである必要があります。 [シンボルタイプ] パラメーターは、チャートのスタイルをポイントとビンの間で切り替えるために使用されます。 [シンボルタイプ] が [ビン] の場合、次の追加構成を使用できます。

[解像度] の値を調整することで、ビンのサイズを設定します。スタージェスの公式を使用して、データセットの [解像度] のデフォルト値が計算されます。
[トランジション値] 設定を指定します。チャート範囲内のポイントフィーチャの数がトランジション値未満の場合、チャートにはポイントフィーチャが表示されます。チャート範囲内のポイントフィーチャの数がトランジション値以上の場合、チャートはビンによってスタイル設定されます。デフォルトの [トランジション値] は 2,000 です。
[ポップアップの表示] パラメーターは、ビンにポインターを合わせたときにポップアップを表示するかどうかと、ポップアップに含まれる情報を決定します。

[表示設定] タブは、次のシンボルプロパティを調整するために使用されます。

ポイントの場合、シンボルサイズ、シンボル色 (単一シンボルのみ)、アウトラインの太さ、アウトライン色、およびレイヤーの透過表示を変更できます。
ビンの場合、カラーパレット、ビンのアウトラインの太さ、ビンのアウトライン色、およびレイヤーの透過表示を変更できます。

[チャートの統計情報] ボタンを使用して、ベストフィットのラインを散布図に追加できます。ベストフィットのラインは、[直線]、[指数関数]、または [多項式] を使用できます。ベストフィットのラインの数式と R² 値もチャート上に表示されます。


統計	説明
リニア	線形回帰では、値の組み合わせに直線を適合させようとすることで、各値と適合させたラインとの距離をできるだけ小さくします。プラスの勾配を持つ線 (チャートの左下から右上に向かう) は、正の線形関係があることを表します。正の関係とは、値が同時に増えることを意味します。マイナスの勾配を持つ線は、負の線形関係があることを表します。負の関係とは、片方の値が減ると、もう片方は増えることを意味します。 R² (決定係数) などの近似性の計測は、関係を定量化するために使用されます。 1 に近ければ近いほど、関係が強くなります。
指数関数	これは、ベストフィットの指数関数 (上方向) 曲線を計算し、データの非線形関係 (線形回帰の R² (決定係数) は 0 または 0 の近似値となる) をモデリングします。
多項式	これは、データの非線形関係のベストフィットの曲線を計算します (線形回帰の R² (決定係数) は 0 または 0 の近似値となる)。計算には、デフォルトで二次多項式が使用されます。三次または四次多項式に変更することもできます。

3 番目の数値または割合/比率変数を散布図に追加するには、データウィンドウでフィールドを選択して、それを既存の散布図カードにドラッグします (ビンシンボルの散布図ではできません)。これにより、比例シンボルを使用した散布図が作成できます。ポイントのサイズは、3 番目の変数から取得したデータの大きさを表します。

[軸の切り替え] ボタンを使用すると、X 軸と Y 軸の変数を切り替えることができます。