ヒストグラムの作り方～データの分布状況を可視化する方法

ヒストグラムはデータの分布状況を可視化するのに便利な方法です。この記事では、ヒストグラムの作り方を分かりやすく解説します。高校生の皆さんも日常生活でデータを扱う機会があるかもしれません。例えば、身長やテストの点数といったデータをヒストグラムにすることで、データの特徴を一目で把握することができます。是非、ヒストグラムの作り方を理解して、データの分布状況を可視化するスキルを身につけてください。

1. ヒストグラムとは何か

ヒストグラムはデータの分布状況を棒グラフで表したものです。データを数値の範囲に区切り、各範囲に属するデータの数を棒の高さとして表します。例えば、身長のデータを100cmから200cmまでの10cm刻みで区切り、各範囲のデータ数を棒の高さとすることで、身長の分布状況を可視化することができます。ヒストグラムはデータの偏りや集中度、外れ値の有無などを把握するのに役立ちます。

2. ヒストグラムの作り方の手順

ヒストグラムを作るには次の手順を追って行います。

（1）データの範囲を決める

まずはデータの範囲を決めます。例えば、身長のデータであれば、最小値と最大値を把握し、それを基に範囲を設定します。また、範囲の幅（ビンの幅）も考慮する必要があります。範囲の幅が広すぎると形状を把握しにくくなりますし、狭すぎると情報が欠落してしまいます。

（2）データを範囲に分類する

次に、データを範囲に分類します。範囲ごとにデータの数を数えていきます。例えば、身長のデータであれば、100cmから110cmまでの範囲のデータ数、110cmから120cmまでの範囲のデータ数といった具体的な数値を求めます。

（3）ヒストグラムを描く

最後に、分類したデータ数をもとにヒストグラムを描きます。横軸に範囲を、縦軸にデータの数をとり、それぞれの範囲に対応する棒を描きます。範囲ごとのデータ数を表す棒が並ぶことで、データの分布状況を視覚的に把握することができます。

3. ヒストグラムの例

以下に身長のデータをもとにしたヒストグラムの例を示します。

ヒストグラムの例

このヒストグラムでは、身長を10cm刻みで区切り、各範囲に属するデータの数を棒の高さとして表しています。棒の高さが高いほど、その範囲におけるデータ数が多いことが分かります。例えば、150cmから160cmまでの範囲におけるデータが最も多いことが分かります。

4. ヒストグラムの活用例

ヒストグラムは様々な分野で活用されます。例えば、以下のような場面でヒストグラムを作成することがあります。

（1）学校のテストの点数の分布

テストの点数の分布をヒストグラムにすることで、成績の偏りやばらつきを把握することができます。高得点者や低得点者の割合、評価の範囲などを把握することができます。

（2）身長の分布

学校やクラスの生徒の身長の分布をヒストグラムにすることで、平均身長や偏差、高身長者や低身長者の比率などを把握することができます。

（3）商品の価格帯の分布

市場調査などで商品の価格帯の分布をヒストグラムにすることで、価格帯ごとの需要の偏りや競合商品との差異を把握することができます。

5. ヒストグラムのまとめ

ヒストグラムはデータの分布状況を可視化するのに便利な方法です。データを範囲に分類し、それぞれの範囲に対応する棒の高さとして表現します。具体的な手順と例を紹介しましたが、身の回りのデータをヒストグラムにしてみると、データの特徴を把握することができます。ヒストグラムを使ってデータの分布状況を可視化するスキルを身につけましょう。

この記事は、ヒストグラムの作り方とその活用例について紹介しました。ヒストグラムはデータの分布状況を一目で把握するのに便利なツールです。高校生の皆さんも身近なデータをヒストグラムにしてみて、データの特徴を把握してみてください。ヒストグラムを使うことで、データの分析力を高めることができます。