散佈圖（Scatterplot）是統計分析中非常常見的一種圖表，可以幫助我們一眼看出兩個數值型變數之間是否存在某種關係。不論是做市場分析、學業研究、商業決策，只要涉及「數據間的關聯性」，散佈圖絕對是你的好幫手！
為什麼需要散佈圖？
你是否曾經有過這樣的疑問：
- 廣告花越多，真的能帶動更多銷售嗎？
- 學習時間和考試成績，真的有直接關聯嗎？
- 商品價格調整，會影響銷量嗎？
這些問題的答案，其實用散佈圖就能初步找出端倪！
透過散佈圖，我們可以：
✔ 觀察變數間是否有正相關、負相關或無關係
✔ 發現數據中可能的異常值（Outlier）
✔ 輔助後續進行更深入的統計分析（例如：相關分析、迴歸分析）
簡單來說，散佈圖就是數據關係的「第一印象」。有時候，透過一張圖，勝過千言萬語。
JMP散佈圖步驟
Step1 匯入Excel 資料
- 開啟 Excel 檔案，複製整張資料表（包含欄位名稱）。
- 開啟 JMP 軟體，點選上方選單的 Edit > Paste with Column Names（貼上含欄位名稱）。
- 這樣資料就會貼進 JMP，並自動建立欄位。
Step2 建立散佈圖
點選上方功能表【Graph】→【Fit X by Y】。
在跳出的視窗中，
將「廣告花費」拖拉至 X（連續型），
將「銷售額」拖拉至 Y（連續型）。
點選【OK】後，即可生成一張基本的散佈圖！
Step3 增加趨勢線與進階分析
在圖表產出後，你可以進一步分析變數間的關係：
- 點選圖表右上角的 紅色小三角
- 選擇【Fit Line】來加上 趨勢線（也就是擬合線）
JMP 會自動幫你產出趨勢線、斜率、截距、R²（解釋力）、p值等資訊。
這些數據可以幫助你更明確地判斷兩個變數之間是否有線性關係。
補充說明：
- 趨勢線向上 → 表示正相關
- 趨勢線向下 → 表示負相關
- 趨勢線幾乎平坦 → 表示變數之間沒有明顯關聯
Step4 其他繪圖方式
除了使用【Fit X by Y】建立基本的散佈圖外，JMP也有其他方式來產製圖表。
方法一：使用 Graph Builder
可以點選：
【Graph】→【Graph Builder】
- 將「廣告花費」拖拉至下方的 X 軸區塊
- 將「銷售額」拖拉至左側的 Y 軸區塊
散佈圖會即時生成，畫面下方可選擇「點圖（Scatter）」樣式。
同樣也有加入趨勢線功能。
方法二：使用 Scatterplot Matrix（一次看多組變數）
當資料中有三個以上的變數想觀察，可以使用：
【Graph】→【Scatterplot Matrix】
一次快速產出所有變數間的散佈圖組合，非常適合在資料探索階段快速篩查是否存在關聯性。
補充說明：
- Fit X by Y 適合快速建立一對一的基本散佈圖與分析
- Graph Builder 提供高度自訂性，適合進階報表與視覺化
- Scatterplot Matrix 則適合多變數探索分析
你可以依照自己的分析需求，選擇最適合的繪圖方式！
解讀散佈圖分析報表
JMP 散佈圖中加入【Fit Line】趨勢線後，會產生完整的回歸分析報表，以下帶你解讀數據。
回歸方程式（Linear Fit）
銷售額（萬元） = -0.087869 + 2.4537705 × 廣告花費（千元）
這代表每增加 1 千元的廣告費用，平均銷售額會增加約 2.45 萬元。這條直線就是我們在散佈圖中看到的趨勢線。
模型摘要（Summary of Fit）
| 指標名稱 | 值 | 解釋 |
|---|---|---|
| R Square | 0.9877 | 解釋力非常高，表示廣告花費幾乎可以預測銷售額 |
| RSquare Adj（調整後 R²） | 0.9872 | 調整後的 R² 也很高，表示模型穩定 |
| Root Mean Square Error（RMSE） | 0.8266 | 預測誤差小，模型精準度良好 |
| Mean of Response | 19.1333 | 銷售額的平均值，可作為預測參考基準 |
| Observations（觀察數） | 30 | 共分析 30 筆資料 |
變異數分析（ANOVA）
變異數分析表，顯示模型整體是否顯著：
- F Ratio：2239.69 → 模型解釋力極強
- Prob > F：< 0.0001 → 模型在統計上非常顯著
參數估計（Parameter Estimates）
| 變數 | 係數 | P值 | 解讀 |
|---|---|---|---|
| 截距 | -0.088 | 0.8408 | 不顯著，可忽略 |
| 廣告花費（千元） | 2.454 | <0.0001 | 顯著正向影響銷售額 |
結論：廣告花費對銷售額有明顯正相關，且在統計上具顯著性，可作為預測依據。
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