Hajusdiagramm on statistiku arsenali oluline diagnostiline tööriist, mis saadakse kahe muutuja graafilisel joonisel. See võimaldab statistikul silmata muutujaid ja moodustada töötav hüpotees nende seose kohta. Sel põhjusel joonistatakse see tavaliselt enne regressioonanalüüsi tegemist. Seejärel testib statistik hüpoteesi regressioonanalüüsi abil ning määrab seose märgi ja täpse ulatuse. Lisaks aitab hajuvusdiagramm tuvastada kõrvalekaldeid - väärtusi, mis on ebanormaalselt kaugel enamikust valimis sisalduvatest andmetest. Kõrvaltoimete kõrvaldamine aitab parandada regressioonimudelit.
Kontrollige hajumisdiagrammi kahe muutuja vahel negatiivset seost. Kui esimese muutuja madalad väärtused vastavad teise muutuja suurtele väärtustele, on korrelatsioon negatiivne. Sellisel juhul on andmepunktide kaudu tõmmatud joon negatiivse kaldega.
Uurige hajuvusdiagrammi muutujate vahel positiivset seost. Kui hajuvusdiagrammi esimese muutuja madalad väärtused vastavad teise ja madalatele väärtustele Esimese väärtused vastavad sarnaselt teise suurtele, muutujatel on positiivne korrelatsioon. Sellisel juhul on andmepunktide kaudu tõmmatud joon positiivse kaldega.
Kontrollige hajumisskeemi muutujate vahelise seose puudumise üle. Kui hajuvusdiagrammi andmepunktid jaotatakse juhuslikult ja nende kahe vahel pole ilmset seost, pole neil kas korrelatsiooni või on see väike, statistiliselt ebaoluline korrelatsioon. Sellisel juhul on andmepunktidest läbi tõmmatud joon horisontaalne, kalle on võrdne nulliga.
Paigutage joon läbi andmepunktide ja uurige selle kuju, et hinnata kahe muutuja vahelise seose olemust. Sirgjoont tõlgendatakse kui lineaarset suhet, kõver kuju viitab ruutsuhtele ja a joont, mis jääb suhteliselt tasaseks, enne kui järsku üles või alla tulistatakse, tõlgendatakse kui eksponentsiaalset suhet.
Uurige hajuvusdiagrammi hälbeid, väärtusi, mis asuvad andmepunktide klastrist ebanormaalselt kaugel. Võõrväärtused moonutavad muutujate suhet. Kõrvaldage need, kuid ainult siis, kui nende puudumine ei mõjuta kahe muutuja vahelise suhte analüüsi.