散布図の作り方（Excel）｜相関の可視化と外れ値の見つけ方

相関係数を計算する前に、まず散布図で2変数の関係を目で確認することが重要です。外れ値・非線形関係・クラスタリングなど、数値だけでは見えない構造が散布図には現れます。

この記事では、鋼材熱処理工程の温度と収率データを例に、Excelで散布図を作成する手順を解説します。近似曲線の追加・外れ値の視覚的確認・複数系列を重ねる方法まで、実務ですぐ使えるかたちで説明します。

この記事でわかること

散布図を使う場面

散布図（XYグラフ）は2つの連続変数の関係を可視化するグラフです。次のような場面で活用します。

鋼材熱処理工程10バッチの加熱温度と収率のデータです。ロット4は設備トラブルによる異常値です。

ロット	加熱温度 x（℃）	収率 y（%）	備考
ロット1	150	62
ロット2	160	65
ロット3	170	68
ロット4	180	20	設備トラブル（外れ値）
ロット5	190	74
ロット6	200	77
ロット7	210	80
ロット8	220	83
ロット9	230	86
ロット10	240	89

A1セルに「加熱温度」、B1セルに「収率」と入力し、A2:B11にデータを入力します。x軸にしたい変数を左列（A列）、y軸にしたい変数を右列（B列）に並べるのがポイントです。

A1:B11を選択します（ヘッダー行を含めて選択します）。

「挿入」タブ → 「グラフ」グループ → 「散布図（X, Y）またはバブルチャートの挿入」 → 「散布図」（マーカーのみ）をクリックします。

グラフを選択した状態で「グラフのデザイン」タブ → 「グラフ要素を追加」から操作します。

散布図に近似曲線を引くと、関係の傾向と当てはまりの良さ（R²）を視覚的に確認できます。

グラフ内のデータポイントを右クリック → 「近似曲線の追加」 → 「線形近似」を選択 → 「グラフにR²の値を表示する」にチェックを入れて「閉じる」をクリックします。

R²は近似直線がデータのばらつきをどれだけ説明できるかを0〜1で表します。R² = 0.85 なら「データの変動の85%を近似直線が説明できる」という意味です。

R²は相関係数rの二乗（R² = r²）です。r = 0.9 なら R² = 0.81 になります。

散布図は外れ値を発見する最も直感的な方法です。今回のロット4（加熱温度180℃、収率20%）は他のデータ点の直線パターンから大きく外れており、グラフを見るだけで異常が一目でわかります。

外れ値を見つけたら以下を確認します。

統計的に外れ値を検出する方法は外れ値の検出方法（Grubbs検定・IQR法）で解説しています。

2つのグループ（例：ラインAとラインB）を色分けして1枚の散布図に重ねる場合は、系列を別々に追加します。

グラフを右クリック → 「データの選択」 → 「追加」で第2の系列を追加し、xとyの範囲を指定します。系列ごとにマーカーの色・形を変えることで、グループの違いが視覚的に伝わります。

散布図で傾向を確認した後は相関分析のやり方と結果の見方で相関係数を計算し、相関係数の強弱の目安で結果を解釈してください。