Диаграмма рассеяния в Google Sheets: построение и анализ тренда

Диаграмма рассеяния показывает взаимосвязь между двумя числовыми переменными: одна откладывается по оси X (независимая), другая по оси Y (зависимая). В Google Sheets её легко построить и дополнить линией тренда, чтобы оценить корреляцию и направление зависимости. В статье — пошаговая инструкция, критерии приёмки, альтернативы, шаблоны и чек-листы для аналитиков и менеджеров.

Что такое диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния — это тип графика, в котором каждое наблюдение представлено точкой на плоскости. Ось X обычно показывает независимую переменную, ось Y — зависимую. Точка с координатами (x, y) показывает значение двух переменных для одного наблюдения.

Краткое определение терминов

• Независимая переменная: значение, которое вы изменяете или которое считается входным (обычно по оси X).
• Зависимая переменная: результат, который вы наблюдаете при изменении независимой переменной (обычно по оси Y).

Зачем использовать диаграмму рассеяния

• Выявлять корреляцию между двумя числовыми переменными.
• Видеть диапазон значений, выбросы и плотность точек.
• Оценивать линейные и нелинейные зависимости.
• Подготавливать данные для регрессионного анализа и прогнозов.

Важно

Диаграмма рассеяния подходит только для числовых данных. Для категориальных или порядковых переменных используйте столбчатые диаграммы или ящики с усами (box plot).

Когда стоит использовать диаграмму рассеяния

Используйте диаграмму рассеяния, когда:

• Нужно проверить связь между двумя количественными переменными.
• Вы хотите обнаружить выбросы или кластеры точек.
• Планируете построить простую линейную модель (регрессию).

Примеры задач

• Анализ зависимости веса от роста.
• Связь рекламного бюджета и продаж по регионам.
• Влияние температуры на потребление энергии.

Как построить базовую диаграмму рассеяния в Google Sheets

В примере ниже независимая переменная — Рост (Height), зависимая — Вес (Weight). Предполагается, что данные уже внесены в таблицу.

Пошаговая инструкция

1. Выделите диапазон с данными. Можно включить заголовки столбцов.
2. В меню выберите Вставка → Диаграмма. Редактор диаграмм откроется справа.
3. В редакторе диаграмм в разделе Тип диаграммы выберите Диаграмма рассеяния, если Sheets создал другой тип по умолчанию.

Совет

Если точки кажутся наложенными, увеличьте масштаб осей или добавьте прозрачность точек (опция в настройках серии данных).

Как добавить линию тренда

Линия тренда помогает увидеть общее направление и силу зависимости.

Как открыть настройки диаграммы

1. Кликните по диаграмме. Нажмите на три точки в правом верхнем углу диаграммы.
2. Выберите Редактировать диаграмму. Редактор откроется справа.

Добавление линии тренда

1. В редакторе переключитесь на вкладку Настроить.
2. Откройте раздел Серии.
3. Прокрутите вниз и поставьте галочку напротив Линия тренда.

Опции линии тренда

• Тип: Линейная, Экспоненциальная, Логарифмическая, Полиномиальная. Выберите в зависимости от характера связи.
• Отображать уравнение: полезно для быстрых прогнозов.
• Показать R²: измеряет, какую долю дисперсии объясняет модель (в процентах). Высокое R² у линейной модели указывает на сильную линейную зависимость.

Важно

R² сам по себе не доказывает причинно-следственную связь. Он показывает качество подгонки модели к данным.

Практическая методика анализа диаграммы рассеяния

Мини-методология из 6 шагов

1. Проверка данных: уберите неверные или пустые значения. Убедитесь, что обе переменные числовые.
2. Визуализация: постройте диаграмму рассеяния и настройте точки (цвет, размер, прозрачность).
3. Линия тренда: добавьте и выберите тип (линейный по умолчанию).
4. Оценка подгонки: посмотрите на распределение точек, расстояние до линии, R² и уравнение.
5. Распознавание выбросов: отметьте точки за пределами общего распределения.
6. Решение: при необходимости выполните трансформацию данных (логарифм, стандартизация) или используйте другой тип модели.

Критерии приёмки

• Диаграмма отображает все корректные наблюдения.
• Ось X — независимая переменная; ося Y — зависимая.
• Линия тренда добавлена и выбрана подходящий тип.
• При необходимости показаны уравнение и R².
• Выбросы помечены или описаны в заметках.

Тестовые случаи и критерии проверки

• Набор из 50 точек с видимой линейной зависимостью: R² > 0.5 и уравнение имеет значимый наклон.
• Набор с отсутствующей зависимостью: линия тренда почти горизонтальна, R² близок к 0.
• Наличие больших выбросов: отдельные точки удаляются в тестовой версии и сравнивается R² до и после.

Альтернативные подходы и когда они лучше

1. Линейный график (Line chart) — если данные упорядочены по времени и важен порядок наблюдений.
2. График пузырьков (Bubble chart) — когда нужно включить третью переменную через размер пузырька.
3. Ящик с усами (Box plot) — для сравнения распределений между группами.
4. Тепловая карта плотности — если много точек и важно показать плотность кластеров.
5. Корреляционная матрица — для быстрого обзора парных корреляций между множеством переменных.

Когда диаграмма рассеяния не подходит

• Одна или обе переменные категориальные.
• Много повторяющихся точек на небольшом диапазоне (тогда используйте джиттеринг или тепловую карту).
• Нужен порядок наблюдений по времени и важен тренд временных рядов.

Контрпримеры

• Данные «Пол» и «Профессия» нельзя корректно представить диаграммой рассеяния.
• Если обе переменные независимы и не связаны концептуально, вы, скорее всего, увидите случайный набор точек без тренда.

Чек-листы для ролей

Чек-лист для аналитика

• Проверить формат переменных (числовой/текстовый).
• Нормализовать или трансформировать данные при сильной скошенности.
• Выявить и документировать выбросы.
• Построить линию тренда и записать уравнение и R².
• Сохранить диаграмму и снапшот с пояснением выводов.

Чек-лист для менеджера продукта

• Понять, какая гипотеза проверяется с помощью диаграммы.
• Проверить, соответствует ли выбранная зависимость бизнес-логике.
• Попросить аналитика подготовить выводы и возможные действия.

Чек-лист для разработчика отчетности

• Проверить, что данные подаются в нужном формате в отчёт.
• Убедиться, что автоматизированное построение диаграмм корректно обрабатывает пустые значения.
• Настроить экспорт диаграмм в PDF/PNG для презентаций.

Шаблоны и сниппеты

Мини-шаблон для описания диаграммы в отчёте

• Данные: описать источник, период и размер выборки.
• Ось X: назвать переменную и единицы измерения.
• Ось Y: назвать переменную и единицы измерения.
• Тип линии тренда: указать выбранный тип.
• Результат: кратко интерпретировать наклон, R² и наличие выбросов.

Пример описания

Данные: выборка 120 записей за 2023 год. Ось X — Рост в см. Ось Y — Вес в кг. Линия тренда — линейная. Наклон положительный, R² = 0.62, что указывает на умеренно сильную линейную зависимость. Обнаружены 3 выброса с очень высоким весом относительно роста.

Безопасность и приватность данных

При работе с личными данными соблюдайте правила конфиденциальности. Убирайте идентифицирующую информацию перед обменом диаграммами и не публикуйте данные без согласия.

Советы по интерпретации и распространённые ошибки

• Ошибка корреляции и причинности: даже сильная корреляция не доказывает, что X вызывает Y.
• Неподходящий тип линии тренда: иногда экспоненциальная или полиномиальная линия лучше отражает данные.
• Игнорирование выбросов: выбросы могут быть ошибками ввода или реальными событиями — проверьте источник.

Факто-бокс

• Подходит для: числовых парных данных.
• Не подходит для: категориальных данных.
• Основные признаки: точки на плоскости, оси X и Y, опциональная линия тренда.

Глоссарий 1 строкой

• Диаграмма рассеяния: график парных числовых наблюдений; точка = одно наблюдение.
• Линия тренда: модель, показывающая общее направление зависимости.
• R²: процент объяснённой дисперсии зависимой переменной моделью.

Итог

Диаграммы рассеяния в Google Sheets — простой и быстрый инструмент для первичного анализа связи между двумя переменными. Они наглядно показывают корреляцию, выбросы и помогают выбрать модель для прогноза. Используйте чек-листы и методику из статьи, чтобы строить корректные графики и делать обоснованные выводы.

Важно

Перед любыми выводами проверьте данные и помните, что визуальная подгонка не заменяет статистического анализа.