Для использования диаграммы рассеяния для анализа данных и выявления взаимосвязей между переменными необходимо выполнить следующие шаги: 3

1. Собрать данные для двух переменных, которые предположительно связаны между собой. 3 Рекомендуется собрать 20–25 парных данных, это повысит объективность определения зависимости между ними. 2
2. Построить диаграмму. 3 Значения одной переменной размещаются на горизонтальной оси (ось X), а значения другой переменной — на вертикальной оси (ось Y). 3 Каждая пара значений представляется точкой на диаграмме. 3
3. Проанализировать диаграмму. 3 Визуально определить наличие, силу и направление корреляции между переменными. 3

Некоторые виды корреляции и их отображение на диаграмме рассеяния:

• Положительная корреляция. 3 Когда значения одной переменной увеличиваются, значения другой переменной также увеличиваются (точки образуют восходящий тренд). 3
• Отрицательная корреляция. 3 Когда значения одной переменной увеличиваются, значения другой переменной уменьшаются (точки образуют нисходящий тренд). 3
• Отсутствие корреляции. 3 Между переменными нет явной взаимосвязи (точки распределены хаотично). 3

1. Выявить выбросы. 3 Обнаружить точки, которые значительно отклоняются от общего тренда и могут указывать на ошибки в данных или особые случаи. 3
2. Использовать для прогнозирования. 3 В некоторых случаях, при наличии сильной корреляции, диаграмму рассеяния можно использовать для прогнозирования значений одной переменной на основе значений другой. 3

Например, на диаграмме рассеяния, показывающей взаимосвязь между расходами на рекламу и доходами от продаж, линия регрессии может помочь определить эффективность рекламы в продажах. 1