# 散点图与气泡图

## 适用场景

展示两个连续变量之间的关系，或增加第三个维度（气泡大小）展示多变量关联。常见于相关性分析、聚类结果可视化、剂量-反应关系。

## 读图维度

### 1. 坐标轴与变量定义

- **X/Y轴分别代表什么变量？**
  - 是否为连续变量？单位是什么？
  - 是否存在对数转换（如 log10、log2）？
  - 轴范围是否被截断（truncated axis）？
- **变量关系类型**：
  - 自变量→因变量（实验设计）
  - 双向关联（观察性研究）
  - 时间序列（X轴为时间）

### 2. 数据点分布特征

- **整体趋势**：
  - 线性 / 非线性 / 无明显趋势
  - 正相关 / 负相关 / U型 / 倒U型
- **离散程度**：
  - 点的密集区域在哪里？
  - 是否存在明显分层（如病例 vs 对照）？
- **异常值**：
  - 远离主群体的点是否被标注？
  - 异常值是真实数据还是测量误差？

### 3. 分组与着色

- **颜色/形状编码**：
  - 不同颜色代表什么分组？（疾病亚型、处理组、时间窗）
  - 是否使用渐变色表示连续变量？
- **分组间差异**：
  - 各组是否呈现不同的分布模式？
  - 是否存在组间重叠？

### 4. 气泡图专属维度

- **气泡大小代表什么？**
  - 样本量？统计显著性？效应量？
  - 大小比例是否线性？
- **三维信息整合**：
  - X/Y/Size 三个维度是否讲述一致的故事？
  - 是否存在大样本量但效应小的" dominant "气泡？

### 5. 辅助元素

- **回归线/趋势线**：
  - 是否添加了拟合线？什么模型？（线性、LOESS、多项式）
  - 置信区间（阴影区域）是否显示？
- **参考线**：
  - 是否有阈值线（如 cutoff、基线）？
  - 象限划分线（如 mean±SD）？

### 6. 统计标注

- **相关系数**：
  - Pearson r / Spearman ρ 值是多少？
  - p-value 或 q-value 是否标注？
- **样本量**：
  - n = ? 是否每组的 n 都足够？

## 常见陷阱

| 陷阱 | 识别方法 | 风险 |
|------|---------|------|
| **过度绘制** (Overplotting) | 点过多重叠成"实心团" | 掩盖真实分布，看不出密度差异 |
| **假相关** | X和Y实际受第三方变量Z驱动 | 将伴随关系误读为因果关系 |
| **轴截断误导** | Y轴不从0开始 | 放大微弱差异，制造虚假趋势 |
| **气泡大小误导** | 面积 vs 半径编码混淆 | 读者对大小的感知被扭曲 |
| **选择性标注** | 只标注"有趣"的点 | 确认偏误，忽略不支持假设的数据 |
| **伪Replication** | 一个患者多个时间点作为独立点 | 违反独立性假设，虚增样本量 |

## 关键问题模板

1. "散点图显示 X 和 Y 的相关系数为 r=0.XX，但散点分布呈漏斗形/曲线形，线性 Pearson 相关是否合适？"
2. "图中标注的离群点是否被作者排除？排除标准是什么？是否影响结论？"
3. "气泡大小代表样本量，最大的气泡是否主导了视觉印象，而小样本研究的结果可能更不稳定？"
4. "如果按第三个变量分层（如性别、年龄组），相关性是否仍然成立？"

## 一句话总结

> 散点图的核心是**"看趋势、看离散、看分组、防过绘"**——确认变量关系形态，警惕视觉假象和伪相关。
