度数分布表・ヒストグラムとは？【作り方（書き方）や特徴などを解説します】

こんにちは、ウチダです。

データの分析（資料の整理）を習う際に、一番初めに登場するもの。

それが「度数分布表とヒストグラム」ですね。

[ふきだし set=”悩む男性”]度数分布表とかヒストグラムとかって、結局何なのかよくわかってないです。[/ふきだし]

[ふきだし set=”悩む女性”]度数分布表・ヒストグラムを使えば何ができるのか…特徴が知りたいですね。[/ふきだし]

よって本記事では、度数分布表・ヒストグラムの作り方（書き方）や特徴、それらだけでは足りないものについて

• 東北大学理学部数学科卒業
• 教員採用試験に１発合格　→　高校教諭経験アリ

の僕がわかりやすく解説します。

度数分布表・ヒストグラムとは結局何なのか？【目で見てパッとわかるようにしました】

度数分布表とヒストグラムを一言で表すならば…

• 度数分布表　　→　必要最低限の文字情報でデータをまとめた表
• ヒストグラム　→　目で見てパッとわかるように工夫した図

それぞれこんな特徴があります。

[ふきだし set=”ウチダ”]抽象的でわかりづらいですよね。ということで、さっそく具体例を通して詳しく見ていきましょう！[/ふきだし]

度数分布表・ヒストグラムの例

※単位は「分」です。

[ふきだし set=”考える男性”]う～ん…これだけだとデータがバラバラで、「平均何分ぐらい」とかそういう情報がわかりづらいね。[/ふきだし]

[ふきだし set=”ウチダ”]とてもいい感覚です。ではここで、階級幅を $4$ として、度数分布表を作ってみましょう。[/ふきだし]

[ふきだし set=”考える男性”]おぉ～！この表を見れば、「 $4$ ～ $8$ 分の人と $16$ ～ $20$ 分の人が多い」とか、そういう情報もわかるね！[/ふきだし]

[ふきだし set=”ウチダ”]度数分布表を適切な階級幅で作ることで、データが一気にわかりやすくなりましたね！では次に、ヒストグラムも作ってみましょう。[/ふきだし]

[ふきだし set=”考える男性”]度数分布表でも十分わかりやすかったけど、ヒストグラムの方がパッと見て判断できるね！[/ふきだし]

一度これまでの話をまとめたいと思います。

度数分布表・ヒストグラムの特徴（メリットやデメリット）

それぞれの特徴やメリット・デメリットを、簡単に言葉でまとめました。

※この表は横にスクロールできます。（スマホでご覧の方対象。）

[ふきだし set=”ウチダ”]たとえばクラスＢの通学時間などのデータがある場合、ヒストグラムを使うことで比較がしやすいです。ただし、データの抽象度を上げていることには、注意が必要ですね。[/ふきだし]

これ以上理解を深めるには、「階級幅はどうやって決めるのか」だったり、「相対度数とは何なのか」だったり、そういった知識を身に付けていくことが重要です。

詳しくはこちらから

• 階級値の求め方とは？【なぜ平均をとるのか、わかりやすく解説します】
• 相対度数・累積度数の求め方とは？【使う意味もわかりやすく解説します】
• 近似値と有効数字の求め方とは？【どちらも情報の〇〇度が大事！】

度数分布表・ヒストグラムでは足りないもの【平均値や中央値を使う理由です】

さて、度数分布表やヒストグラムを使う理由は大体掴めましたね。

[ふきだし set=”考える女性”]でも、いちいち度数分布表・ヒストグラムを書くのはめんどくさいです。[/ふきだし]

[ふきだし set=”ウチダ”]そこで、さらに抽象度を上げたもの、つまり「代表値（だいひょうち）」を考えることにします。[/ふきだし]

代表値とは、平均値・最頻値（モード）・中央値（メジアン）の $3$ つのことを指します。

またまた、先ほどの例で考えてみましょうか。

この記事では、計算方法は省略します。

それぞれ計算すると…

$\displaystyle 平均値 \ = \ \frac{203}{20}≒10$

$最頻値 \ = \ 18$

$中央値 \ = \ 9$

[ふきだし set=”考える女性”]「平均値と中央値が近い値」ということは、データの偏りはそれほどなさそうですね。[/ふきだし]

[ふきだし set=”ウチダ”]素晴らしい！それに加えて、最頻値が $18$ と平均値より大分離れていることから、データの分布が谷のような形になることが予想できますね。[/ふきだし]

確かに多少のズレはありますが、

1. 通学時間が短い生徒と長い生徒の差が大きい。
2. 平均付近の生徒が少ない。

こういった特徴は、代表値 $3$ つからでも予想できてますよね。

つまり、度数分布表やヒストグラムを使わずとも、代表値で分析が十分に可能なケースも多くある、ということです。

代表値については「平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？【３つの代表値を詳しく解説】」の記事で詳しく解説してます。

度数分布表・ヒストグラムに関するまとめ

本記事のポイントをまとめます。

1. 度数分布表やヒストグラムは、ある程度正確性を保ちながら、パッと見てわかるようにした表や図のこと。
2. 関連知識をたくさん身に付けることで、データの見方が変わってきます。
3. 「階級値」「相対度数・累積度数」「近似値と有効数字」「平均値・中央値・最頻値」お好きなところから学んでいきましょう！

まずはデータを分析することに慣れることが大切です。

ぜひ、度数分布表やヒストグラムを見て、「あ～。ということは…大体こんなことが言えるな。」と自分で考えるクセを付けていきましょう♪

数学Ⅰ「データの分析」の全 $18$ 記事をまとめた記事を作りました。よろしければこちらからどうぞ。

終わりです。