A szóródási diagram fontos diagnosztikai eszköz a statisztikus arzenáljában, amelyet két változó egymással való ábrázolásával kapunk. Ez lehetővé teszi a statisztikus számára, hogy szemrevételezze a változókat, és működési hipotézist alkosson kapcsolatukról. Ezért általában a regressziós elemzés elvégzése előtt rajzolják ki. A statisztikus ezt követően regresszióanalízissel teszteli a hipotézist, és meghatározza a kapcsolat előjelét és pontos nagyságát. Ezenkívül egy szórásdiagram segít azonosítani a kiugró értékeket - azokat az értékeket, amelyek rendellenesen vannak a mintában szereplő adatok többségétől. A kiugró értékek kiküszöbölése javítja a regressziós modellt.
Ellenőrizze, hogy nincs-e negatív összefüggés a szórásdiagram két változója között. Ha az első változó alacsony értéke megfelel a második változó magas értékének, akkor negatív korreláció van. Ebben az esetben az adatpontokon áthúzott vonal negatív meredekségű.
Vizsgálja meg a szórási diagramot a változók közötti pozitív kapcsolat szempontjából. Ha a szórási diagram első változójának alacsony értékei megegyeznek a második, és a magas értékével az első értékei hasonlóan megfelelnek a második magas értékeinek, a változók pozitívak korreláció. Ebben az esetben az adatpontokon áthúzott vonal pozitív meredekségű.
Vizsgálja meg a szórási diagramot, hogy nincs-e összefüggés a változók között. Ha a szóródiagram adatpontjai véletlenszerűen oszlanak el, és nincs nyilvánvaló kapcsolat a kettő között, akkor vagy nincs összefüggésük, vagy kicsi, statisztikailag jelentéktelen összefüggés van. Ebben az esetben az adatpontokon áthúzott vonal vízszintes, a lejtése nulla.
Illesszen egy vonalat az adatpontokon, és vizsgálja meg annak alakját, hogy felmérje a két változó kapcsolatának jellegét. Az egyenes vonalat lineáris összefüggésként értelmezzük, az ívelt alak másodfokú összefüggésre utal, és a az a vonal, amely viszonylag laposan fekszik, mielőtt hirtelen felfelé vagy lefelé lő, exponenciális viszonyként értelmezik.
Vizsgálja meg a szórási diagramot a kiugró értékek szempontjából, olyan értékek szempontjából, amelyek abnormálisan messze vannak az adatpontok halmazától. A kiugró értékek torzítják a változók közötti kapcsolatot. Szüntesse meg őket, de csak akkor, ha hiányuk nem befolyásolja a két változó kapcsolatának elemzését.