在卫生统计学中，散点图是一种非常直观且有效的工具，用于探索和展示两个变量之间的关系。通过观察散点图中的数据分布模式，可以初步判断变量间是否存在相关性以及这种相关性的性质。以下是几种常见的散点图模式及其所代表的变量间的关系：
1. 正相关：当一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加，散点图上的点会呈现出从左下角向右上角的趋势线。
2. 负相关：当一个变量增加时，另一个变量趋于减少，散点图上的点则会形成从左上角到右下角的下降趋势线。
3. 无明显关系：如果数据点在图表中随机分布，没有明显的上升或下降趋势，则表明两个变量之间可能不存在显著的相关性。
4. 非线性关系：有时候，散点图中的点虽然呈现出一定的模式，但并不是简单的直线。这可能是曲线、圆形或其他形状的分布，说明两变量间存在非线性的复杂关系。
5. 异常值：在观察散点图时还需注意是否存在异常值或离群点，这些数据点远离其他大部分数据的位置，可能对结果产生较大影响。
6. 密集度：除了趋势之外，还可以通过观察数据点的密集程度来判断变量间的密切程度。如果大多数点集中在一条线上，则说明两者之间有较强的相关性；反之，若分布较为松散，则相关性较弱。

在实际应用中，仅凭肉眼观察散点图可能难以准确评估两变量间的关系强度和方向，因此通常还需要结合统计量如皮尔逊相关系数等进行定量分析。但无论如何，散点图都是探索数据关系的第一步，能够为后续的深入研究提供重要的线索和支持。