ヒストグラムの作り方、基礎編

前回の度数分布表の作り方、基礎編では度数分布表を見ました。今回はヒストグラムについて見ていきたいと思います。

度数分布表を作るそもそもの目的は、まったく意味不明な数字データから特徴がわかりやすくなるようなグラフを作るというものでした。ヒストグラムと聞くと聞いたことがなくて身構えてしまいますが、いわゆる棒グラフのことです。ヒストグラムは以下のようにして作ります。

では前回作った度数分布表をもとにヒストグラムを作ってみましょう

横軸は階級値です。階級値は143、148、153、158、163、168の6つあるので、今回は最小値143と最大値168が入るように横軸を作ります。

縦軸は度数であったり、相対度数であったりします。今回はシンプルな度数の場合で話を進めます。先ほどの階級値の度数はそれぞれ以下のものが対応します。

縦軸は最小値が1、最大値が15なので、見やすいように0～20の度数で設定しました。

元のデータではただの数字の並びにしか見えなかったものが、ヒストグラムを作ることでよりデータの特徴が直感的に見えるようになります。前回の最後の方でお話しした度数分布表からわかることであった

この2点が、よりはっきりと見えてくるのではないかと思います。言い方があれですが、度数分布表では子供には特徴を見抜くことが難しかったとしても、ヒストグラムでは子供でも特徴を見抜けるくらい見やすくなっているのではないかと思います。

意味不明だった元のデータから、度数分布表やヒストグラムを作ることで全体の雰囲気を直感的につかむことができるというのがご理解いただけたでしょうか？次回は度数分布表とヒストグラムの例題編でより理解を深められればと思いますので、引き続きおつきあいください。

就職や転職でお悩みの方はコチラ！私はここで年収120万円上がりました

母集団と標本: 統計学とは、簡単に言うと標本の情報から母集団の状況を推測する学問です。母集団とは本来調査するべき全員を指し、その一部を標本ということができます。
数量データとカテゴリーデータ: 統計学では、目盛が等間隔で測れるデータを数量データと言います。目盛が等間隔ではなく測れないものをカテゴリーデータと言います。
度数分布表の作り方、基礎編: データから度数分布表の作り方は、最大値と最小値を把握する、階級を決める、階級値を決める、度数を数える、相対度数を出すというように行います。
度数分布表とヒストグラム、例題編: 今まで見てきた度数分布表とヒストグラムの作り方をもとに、例題を交えてさらに理解できるようにします。度数分布表とヒストグラムを慣れるまで繰り返しましょう。