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🔵 散布図（Scatter Diagram）教材

本フォルダでは、QC七つ道具の一つである 散布図（Scatter Diagram） の教材とテンプレートを提供します。

散布図は、2つの変数の関係性（相関）を視覚的に分析するための基本ツールであり、工程改善や因果関係の探索において非常に有効です。

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📌 散布図とは？

• X軸・Y軸に別々の変数を配置し、それぞれの測定データの点をプロットした図。
• 点の分布パターンを見ることで、「相関があるか？ないか？」「正の相関か？負の相関か？」を判断できます。

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🛠️ 活用場面の例

活用シーン	具体例
工程解析	加工温度と製品特性（硬さ、厚みなど）の関係を確認
校正分析	測定器の出力と基準値の関係性を評価
品質改善	作業時間と不良発生率の関係を可視化し、改善に活用
相関探索	「作業者熟練度 × 作業精度」などの相関を調査

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📁 ファイル構成

scatter_plot/
├── samples/                      # サンプル教材（PNG / Excel）
│   └── scatter_plot_sample.xlsx  # Excelでの散布図・回帰直線例
├── templates/                    # 空テンプレート（CSV / Excel）
│   └── scatter_plot_template.xlsx
└── README.md                     # このファイル

🔗 各ファイルへのリンク

• 📊 サンプル（回帰付き）: samples/scatter_plot_sample.xlsx
• 📝 空テンプレート: templates/scatter_plot_template.xlsx

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📋 散布図の例（測定データ）

No.	温度（℃）	厚み（μm）
1	100	25.1
2	105	25.4
3	110	26.0
4	115	26.3
5	120	26.9

📌 上記をプロットすると、温度上昇に対して厚みが増加する正の相関が確認できます。

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💡 Mermaidで描く散布図（簡易イメージ）

xychart
    title 散布図の例（温度 vs 厚み）
    x-axis 温度(℃)
    y-axis 厚み(μm)
    "厚み" : 100,25.1; 105,25.4; 110,26.0; 115,26.3; 120,26.9

✳ Mermaidの xychart を用いることで、簡易な相関図を視覚化可能です（対応ビューア限定）。

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🔗 関連教材リンク

• ../histogram/：分布と組み合わせて分析することが多い
• ../../training/：統計・回帰分析の入門教材として活用
• ../../templates/：記録・報告フォーマットとの統合

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🧠 学習活用のヒント

• Excelで散布図＋回帰直線（近似式・R²値付き）を描画すると、相関強度の理解が深まります。
• 相関があっても因果関係とは限らないことを教育上明確に伝えることが重要です。

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📜 ライセンス

MIT License © 2025 Shinichi Samizo / Samizo-AITL