度数分布計算機 - 表を作成

度数分布とは、各値——または値の範囲——がデータセットにどれだけ現れるかを示す表形式の要約です。生データを扱いやすい数の階級区間に整理し、それぞれの区間に入る観測値を数えることで、無秩序な数値の並びを、データの形・中心・ばらつきを示す構造化された姿に変えます。度数分布は記述統計の基礎概念であり、ヒストグラム、相対度数多角形、累積度数曲線の基礎にもなります。 グループ化された度数分布では、データの範囲を、重ならない等幅の階級区間に分割します。各区間には下限、上限、階級値があります。度数はその区間に入るデータ点の数です。相対度数は、度数を全体に対する割合（またはパーセント）で表したもので、サイズの異なるデータセット同士の比較をしやすくします。累積度数は、最初の階級から現在の階級までの度数の累計で、各階級境界以下にいくつのデータ点があるかを示します。 階級数の選択はバランスが重要です。少なすぎると異なる特徴が一つにまとめられ、多すぎるとデータが細かくなりすぎて明確な傾向が見えません。一般的な経験則は Sturges の公式です。k = 1 + 3.322 × log₁₀(n) で、n はデータ点数です。たとえば 20 点なら約 5 階級、100 点なら約 7 階級が目安です。階級幅は width = (max − min) / k とし、すべてのデータがきれいに収まるよう、扱いやすい値に切り上げます。 度数分布から求める要約統計量は、個々の値ではなくグループ化されたデータに基づく近似です。グループ化された平均は Σ(階級値 × 度数) / n で求めます。グループ化された標準偏差は、グループ化平均の周りの散らばりを表します。グループ化された中央値は、n/2 番目の観測値を含む階級区間内で補間して推定します。階級幅が範囲に比べて小さい場合、これらの近似は元データから求めた厳密値にかなり近くなります。 度数分布は、数値データを扱うあらゆる分野で使われます。教育現場ではテスト結果を分析し、追加支援が必要な生徒を見つけます。企業では売上金額、製品レビュー評価、顧客待ち時間などを分析して、ピークやボトルネックを把握します。医療研究では血圧、コレステロール、BMI などの臨床指標を分布させ、集団の健康状態を理解します。品質管理では製造工程の測定値を調べ、不良やずれを検出します。どの場合も、度数分布表はより高度な分析の出発点になります。