对于一个数据，我们可以用频数分布、折线图等的方法掌握其分布的大概情况，比如某年级全体学生的分布情况、一天内温度随时间的变化情况等。

但对于成对出现的数据，应怎么进行分析呢？例如温度与成品率、加工前后尺寸的对比、某原材料成分与成品率的高低关系等等，这时候，使用散点图就再合适不过了。

比如面对下面这一表格的数据：

是不是脑瓜瞬间就要爆炸了的感觉，密密麻麻的，让人怎么下手？

只需一步，散点图轻松搞定！

我们将认为是原因的数据材料成分作为横轴，将认为是结果的数据平均硬度作为结果。也就是原因在横，结果在竖。

将数据调整为两列数据，第一列为材料成分，第二列为平均硬度。选择两列数据，在工具栏插入选项下选择散点图，完成数据在散点图上的显示。

从图中我们发现两者存在很强烈的正相关关系。知识点来了，什么叫做正相关？对应的是不是还有负相关？

是的，你的想法是正确的，在散点图中，大体上存在三种关系，正相关、负相关和无相关关系。研究成组数据之间关系的散点图也称相关图。

当结果Y值随原因X值的增大而增大时，我们称两者有正相关关系，相反如果随X值的增大而变小时，就是负相关。如果两种情况都不存在，那么就没有相关关系，也称零相关。

那么什么又叫做很强烈？很强烈，我们也称很好的相关关系，好不好，强不强烈，是由散点在图表中的离散情况决定的，点的分布越集中在某一趋势线上，那么就是越强烈。有时Y值随X值的增大有对应的增大或者减小趋势，但点的分布很松散，那么两者间的相关关系存在，但不强烈，不明显。

如下图所示：

好了，今天的内容到这里就结束了，成对数据怎么办，散点图上看一看！

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