1) 散布図を用いたデータの理解

食料品店の製品ラベルから各種値を収集したサンプルデータ Food.syz を使用して散布図を作成してみましょう。

食品に含まれる脂肪分とカロリーの関係を示す散布図

食品の分類名を表示した散布図

ダイエット食品の方が低カロリーで低脂肪分であることをわかりやすく示す「信頼カーネル」（水色の枠）の表示

サンプルデータには、28 種類の冷凍食品に関する 10 種類の情報（変数）が含まれています。 SYSTAT 13 ディレクトリの Data から開くことができます。

BRAND$	メーカーの短縮名（記号）
FOOD$	食品の種類で、chicken 、pasta、beef のいずれか
CALORIES	1 食当たりのカロリー
FAT	脂肪分の含有量（グラム単位）
PROTEIN	たんぱく質の含有量（グラム単位）
VITAMINA	ビタミンA の含有量（1 日の必要量に対する割合）
CALCIUM	カルシウムの含有量（1 日の必要量に対する割合）
IRON	鉄分の含有量（1 日の必要量に対する割合）
COST	価格
DIET$	低カロリー食品の場合は yes 、通常の食品の場合は no

脂肪分 (FAT) とカロリー (CALORIES) の関係を見る

散布図を使用して、2つの量的変数の関係を視覚的に表示することができます。この例の CALORIES (1 食当たりのカロリー) と FAT (脂肪分の含有量) の関係をプロットしてみましょう。

スムーザーは、ご覧のとおり、脂肪分 (FAT) が多いほどカロリー (CALORIES) が高いことを示しています。

最もカロリーの高いもの、最もカロリーの低いもの、最も脂肪分の多いもの、最も脂肪分の少ないものが何であるかを調べてみましょう。

最も高い点は sw 製造の鶏肉製品（chicken）です。おそらくフライドチキンでしょう。右側の離れた点（300 カロリー付近）に表示されている gor 製造の牛肉製品（beef）は、同じカロリーのどの製品よりも脂肪分 (FAT) が多いことが分かります。

ダイエット食品は、通常の製品よりほんとうに低カロリーで低脂肪なのでしょうか。この標本の食品には通常の食品として販売されている製品と、ダイエット食品として販売されている製品が含まれています（それぞれ、DIET$ が no および yes）。

「Scatterplot (散布図)」ダイアログボックスに戻ります。
Grouping variable (群分け変数) として「DIET$」を選択します。
「Overlay multiple graphs into a single frame (複数グラフを単一枠に重ね合わせ) 」を選択します。
「Symbol and Label (シンボルとラベル)」タブで「ケースラベルを表示」の選択を解除し、「スムーザー」タブで「スムーザー手法」として「なし」を選択します。
「Scatterplot」ダイアログボックスで、「Options」タブをクリックします。
「Confidence kernel (信頼カーネル)」を選択し、75% 信頼区間を表示するため、p 値として 0.75 を入力します。
「OK」をクリックしてコマンドを実行します。

この標本から、通常の食品群 (DIET& = no) よりもダイエット食品群 (DIET& = yes) の方がカロリーおよび脂肪分の値が低いことがわかります。