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此外，有时候数据还会分布成几个组。
这些情况如果只看相关系数的数值是无法判断的。
2.在此基础上，计算相关系数
通过散点图知道了趋势之后，请务必确认相关系数的数值。
以下的两个散点图，相关系数都是“0.5”
，但它们分布的情况有所不同。
练习题1
现在要确认店铺的工作人员人数与销售额（每家店）是否存在相关性。
X轴是店铺工作人员的人数，Y轴是每家店每月的销售额（单位：百万日元）。
请思考，根据以下的散点图，可以如何进行解释？
解答
从散点图来看，可以看出数据分布朝右上扬的趋势，但是不明显。
另外，相关系数是0.4，也不是一个高的数值。
因此，可以解释为，工作人员的人数与销售额没有太大的相关性，工作人员的人数多，销售额也不一定高。
练习题2
那么，如果是下图的话，可以怎样解释呢？
解答
这个图表的数据分布呈现朝右方上扬的趋势，相关系数是0.8，是较高的数值。
因此，可以解释为，如果店铺工作人员的人数多，销售额就会提升。
其实刚才确认的两个图表，原始数据是相同的，不同的是有没有纳入以下这两个数据。
即店铺工作人员的人数多，销售额却不高的X店；以及店铺工作人员的人数少，但销售额却很高的Y店。
把这两家店作为离群点从数据中剔除的话，就可以认为整体的趋势是工作人员人数与销售额有相关性。
这样的话，接下来要思考的就是，把这两家店作为离群点与其他数据分开来看是否合适。
那么，我们试想一下，在怎样的情况下会出现人数多但销售额不高（X店），以及人数少但销售额较高（Y店）的情况呢？
（X店）
团队合作不佳
店长刚刚变更，经营方针落实得不彻底
虽然人数多，但有几个人实质上并没有在工作等
（Y店）
人数虽然少，但其中有经验的人较多，接待顾客的技巧非常高
得益于店长的经营技巧，下了一些有别于其他店铺的功夫
有地方优势，如顾客流量高等
造成与其他店铺情况不同的趋势，可能存在多个原因。
如果对刚才罗列出来的可能性进行充分验证后，发现确实存在上述某些情况，就可以把X店和Y店作为离群点剔除。
剔除了X店和Y店以后的散点图，就可以代表整体趋势。
我们能够发现离群点，是因为如上述所言，通过描绘散点图，得以从视觉上获取信息。
从表格中的数据去识别离群点虽然也可行，但数据量增加后就会变得困难。
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