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2021-01-05作者：壹生科研学院科研

科研非原创

来源：“小白学统计”微信公众号

前两篇文章简单介绍了相关分析，这一篇主要介绍一下相关分析的展示方式。提起相关分析的展示，大家首先浮出脑海的一定是散点图。这当然没问题。不过，你要是只会散点图，那就有点太low了，实际上，相关分析的展示还有很多方式。

首先，对于只有两个变量的情况，通常就是散点图，再专业一点的就是在散点图基础上加入拟合线，加入置信椭圆等。

如果是两个变量，比如，有男女的身高、体重，看一下身高和体重的关系，可以绘制散点图：

如果想更加专业，可以在此基础上，加一个置信椭圆：

如果想分性别，分别拟合，还可以这样：

如果不是发表文章，而是做汇报展示，还可以做得更绚丽，或者更吸引人，比如下图，是不是肯很轻松地看出男性和女性各自的相关性呢？而且很容易吸引人的眼球。

如果是3个变量，还可以考虑气泡图和三维图。比如下面是年份、房价、工资三个变量的气泡图，横坐标是年份，纵坐标是房价，气泡大小是工资。

可以很容易看出，随着年份增加，房价一直上升，工资的气泡也有点变大，但显然不如房价速度快（实在不想提，提起来全是泪啊）。

下面这个三维图是身高、体重、空腹血糖三个变量的关系：

看起来好像有点凌乱，取决于你从哪个角度来看。事实上，上图是个动态图，只是此处无法显示动态而已。如果在PPT的展示中，你完全可以显示为动态图。想象一下，你在PPT中给别人从各个角度展示三维图，那肯定是足够让人刮目相看。

如果要展示很多变量之间的关系，那就很难用三维图来表示了，这时候可以用散点图矩阵。如下图：

既可以看出各个变量的分布情况，还能初步探索各变量之间的关系，一举两得。

如果变量更多的时候，用散点图矩阵都看的有点费劲，还有一种方式，那就是：色图（别想歪了）。

色图是一种大致展示相关性大小的图，无法精确显示，但是适用于很多变量的时候，比如下面这个就是色图。

即使有50个变量，在色图中也可以很轻松第看出大致的相关性，完全靠图形颜色来显示谁和谁相关性大。比如上图中，红色表示相关性大。这种图形适用于变量很多，简单展示的情形，如果要精确表示，还是散点图矩阵更合适。

从上面这些可以看出，相关性可不仅仅是散点图这么简单，不同场合下，你可以用不同方式来展示。尤其在报告中，你可以尽情发挥你的想象力。本文列举的这些也不是全部，给大家抛砖引玉而已，让大家开阔一下思路。

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