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Numbers for iPhone - ㉝ 分散図(scatter plot)
Numbersには、分散分析(ANalysis Of VAriance, ANOVA) 用の初歩的指数が用意されている。そのための分散図が用意されている。
文中で用いるファイル(タップすればダウンロードできる)
日付という項目と、最高血圧と最低血圧というデータ列を選択して、最上部の「+」アイコンをタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736320285-yDbJB8ktHUCsPfInMOV2WgZo.png?width=1200)
2.表示されるダイアログの最上部からグラフのアイコンをタップし、折れ線グラフのアイコンをタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736320352-3TPxounvGdCI9WyL5ObBrHsY.png?width=1200)
3.折れ線グラフを見やすくするために、最上部のフォーマット・アイコン(刷毛の形)をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736320436-M6PgfrQ9oFUSAHZthN7vL0Cp.png?width=1200)
4.下に表示されるダイアログの最上部に表示される「データ」というタブをタップして、「Y軸目盛り」をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736320532-6YTuRnCi32IvkEXBzWsHJaUM.png?width=1200)
5.グラフを見ながら、上下に余裕を持たせるように最大値と最小値を決め、目盛りが整数になるように「目盛り数」を調節
![](https://assets.st-note.com/img/1736320656-jIUt8PaYKXvAcgpdTMezxy0H.png?width=1200)
6.うまくできれば、右上の⊗をタップして、終了
![](https://assets.st-note.com/img/1736320736-yWYNpkVA1B7lgzOeMZ2nPfuK.png?width=1200)
さて、作成できたグラフをよく見てみると、動きが連動しているように見える。
![](https://assets.st-note.com/img/1736320827-em2BVv9jcgXzYRkEfQnsFSD1.png?width=1200)
両者に関係があるのかどうかを確認するため、分散図を作成する
表の項目を選択後、「+」印をタップして、グラフ・タブをタップし、一番下の右側の分散図アイコンをタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736320946-xjYau73Bc4WQtz0p6XUJlRHE.png?width=1200)
2.分散図が作成されるが、X軸とY軸の値が不適切なため、綺麗に表示できない
![](https://assets.st-note.com/img/1736321082-jpzVQabu5vdI07wYSmK6t9B8.png?width=1200)
3.そこで、最上部のフォーマット・アイコン(刷毛の形)をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736321137-tJMKxm3FpPhYqz0QBvEgk2HI.png?width=1200)
4.下から現れるダイアログの最上部に表示される「データ」タブをタップし、「X軸目盛り」をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736321224-h4V7HIjra9kXBOlsZYDNzxQt.png?width=1200)
5.X軸目盛りは、最大血圧なので、上下に多少の余裕を持たせるように、最大値と最小値を決め、「目盛り数」を整数になるように調節
![](https://assets.st-note.com/img/1736321335-zsOI3nbP2h59gSxJwYAd8VEK.png?width=1200)
6.Y軸目盛り(最低血圧)も同じように調節し、「グラフ」タブをタップして、「トレンドライン」をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736321416-0Q5F1rMztPKxuWmTYNUO7nfy.png?width=1200)
7.「R2乗値」をタップ
![](https://assets.st-note.com/img/1736321505-UnG7lQtCZPOV0Ea8KkphexwH.png?width=1200)
8.R2乗値が0.84であることが分かる。Fratioは、0.84 ➗(1-0.84)✖️20(観察値の数)なので、100以上になり、棄却率が0.0000以下になることが分かる。
![](https://assets.st-note.com/img/1736321694-pGKifvblyuFwPj6M2OnTX85m.png?width=1200)
つまり、この二つの数値が連動する偶然性は、ほぼない(帰無仮説が棄却される)ので、両者は、正比例の関係にあることが分かる(ANOVA)。
最後の部分は、より精密な統計解析ソフトを用いて立証するが、Numbersでも、大体のことが分かるようになっている。