散布図などの軸だし

散布図の横軸と縦軸

そうですね。
普通は気温を横軸に、コーラの売上を縦軸にしてグラフを描くと思います。

このグラフからは、気温が10℃だとくらいの売上で、
だから20℃だとこれくらいの売上になりそうだな。
と自然に読み取れるのではないでしょうか？

では、今度は縦軸、横軸を逆にしたグラフを見てみます。

これって、とても読みにくいグラフに思えませんか？
散布図としては間違っているわけではないのですが、すごく違和感を感じるグラフだと思います。

散布図を描く目的は、何かの予測をしたい場合がほとんどです。
先ほどの気温とコーラの例であれば、気温からコーラの売上の予測をしたいというモチベーションが散布図の裏側にあるはずです。

つまり、「コーラの売上」が目的変数、「気温」がその目的変数の原因となる説明変数です。

人間がグラフを読むときは、縦軸にこの「目的変数」であることを期待しています。
なので、グラフを描くときは、横軸に説明変数、縦軸に目的変数をとるのが自然です。

上のグラフで言えば、「\(x_1\)のときに\(y_1\)の値になるんだな」と普通は読み取ります。
「\(y_1\)のときに\(x_1\)の値になるんだな」という流れにはなりません。

なので、気温とコーラの売上のグラフでいうと、最初のグラフは「気温が30℃のときにはコーラは80個くらい売れるんだな」と自然に読めますが、横軸と縦軸を逆にすると「コーラの売上が50個のときには気温が25℃くらい…？え？」みたいに混乱します。

散布図から見えるストーリー

縦軸と横軸を逆にしても違和感がないが、ストーリーが違ってくるものもあります。

身長と体重の散布図を見てみましょう。

縦軸と横軸を入れ替えてもそれほど違和感はないと思います。
ただし、先述したとおり、人間はグラフを見たときに、横軸を「説明変数」、縦軸を「目的変数」と考えるので、この2つの散布図は思い浮かべるストーリーが違ってきます。

左のグラフは、身長から体重を予測したい
右のグラフは、体重から身長を予測したい

という違いになります。