散点图
　　判定两变量是否相关
　　什么是散点图
　　用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
　　散点图的作用
　　 确认两组变量是否相关；
　　 发现变量这间除因果关系之外的其他关系；
　　 直观观察或用统计分析两变量潜在关系的强度；
　　 如不相关，可总结特征点的分布模式。
　　怎么做
　　1.收集50-100对变量数据，制成数据表
　　例：在所受教育的时间与平均月收入之间可能存在着关系。
　　随机样本 平均月收入（元） 受教育年限
　　1          2000          12
　　2          2500          16
　　3          4000          19
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　　50          5000          21
　　2.画出坐标轴和坐标点
　　A一般X轴上的变量为独立变量，Y轴上的变量为从属变量；
　　B如果有重复的数值，就在此点上画圈标示，重复几次画几个圈。
　　3.图形分析
　　散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系和对数关系等。以线性关系为例，散点图一般包括以下五种典型的形状。
　　A正相关。Y的增加可能取决于X的增加。如受教育的时间增加，平均月收入可能随之上升。（详见第161页图2）
　　B可能正相关。X增加，Y可能有些上升。如除了受教育时间外，月收入还涉及其他变量。（详见第162页图3）
　　C不相关。受教育时间和平均月收入之间没关系。（详见第163页图4）
　　D可能负相关。当X增加，Y可能有些降低。除了所受教育的时间之外，可能还存在影响收入的其他变量。（详见第164页图5）
　　E负相关。Y的降低可能取决于X的增加。所受教育的时间增加，平均月收入可能降低。（详见第165页图6）
　　适用范围
　　当估计两个变量之间存在相关关系时，用散点图进行确认，并观察和确定两者的关系强度。
　　还可以用散点图分析坐标点的分布模式，如“风险机遇评估矩阵”。