散布図を用いてデータの特徴を確認する際に、同じ位置に描画される点があると、重なりが分かりづらくなってしまいます。
以下の散布図は、講師評価と生徒人数を軸に作成したものになります。
※散布図の点（マーカー）は「塗りつぶしなし」にしています。

こちらの場合、講師評価と生徒人数の組み合わせが一致するデータが複数件あるため、所々、点が濃くなっています。
ただ、この状態だと、どこに多くのデータが重なっているのかが分かりづらいです。

今回は、このような重なったデータが存在する散布図をより見やすくする方法について解説していきます。

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散布図を見やすくする

今回のデータの場合、以下のことが分かっています。

・講師評価（横軸）は、１～５の整数のみ
・生徒人数（縦軸）は、１以上の整数のみ

つまり、この散布図には整数の値しか存在していません。
このような離散的な数値の場合は、微小な乱数を加えて表現すると、散布図がより見やすくなります。

離散的な数値とは、ある単位以上に分割できない最小量が存在する数値のことです。

今回の場合は、小数は存在しません。
そのため、微小な乱数（0以上0.1未満の正または負の数値）を加えることで、重複した散布図の点を、全体的に少し移動させることができます。

微小な乱数は、IF関数とRAND関数を用いて表現できます。

=IF(論理式, 値が真の場合, 値が偽の場合)
// 論理式が正しい場合は、[値が真の場合]に設定した値を返す
// 正しくない場合は、[値が偽の場合]に設定した値を返す

=RAND()
// 0以上で1より小さい乱数を返す

これらの関数を組み合わせて、元々の数値に以下の数式を加えます。

=IF(RAND()<0.5,-RAND()/10,RAND()/10)
// 0以上で0.1より小さい数値の正または、負の値を返す

実際に、微小な乱数を加えて散布図に表示したものが以下になります。

このように、重なり具合がより分かりやすくなります。

補足

今回のように、微小な乱数を加えて、点を中心から移動させる処理のことを「ジッタリング」と呼びます。

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