前回は、ヒストグラムと度数分布多角形の作り方を学びました。
今回は、出来上がったヒストグラムから分布の特徴をどう読み取るかがテーマです。
まず立ち返りたいのは「そもそも、なぜヒストグラムを描くのか」という出発点です。
ヒストグラムは、ただの「グラフを作る作業」ではありません。
「データの全体像を一目で見るため」に描くものです。
表に並んだ数字の列をいくら見ても伝わらないことが、ヒストグラムなら瞬時に伝わります。
上手に描かれたヒストグラムからは、次の4つのことが読み取れます。
①分布の中心はどこにあるか。山の頂上はどのあたりか。
②分布のばらつきはどれくらいか。狭いか、広く散らばっているか。
③分布の形は対称か、偏っているか。山はいくつあるか。
④外れ値はあるか。突出した値が混じっていないか。
これらは、平均値や中央値だけを見ても伝わりません。
「平均は60点」と聞いても、中身はまったく違う場合があります。
全員が60点前後で揃っているのか、30点と90点に二分されているのか。
分布の形を見て初めて、データの本当の姿がわかるのです。
さえ「平均60点」だけだとピンと来ないけど、ヒストグラムを見れば「あ、なるほど！」って一瞬でわかる。これがヒストグラムの強みだよ！
代表値（平均・中央値など）と、分布の形は、セットで見るのが基本です。
ここからは、分布の形を見ていきましょう。ヒストグラムには、いくつかの典型パターンがあります。
3級で押さえておきたいのは、次の3つです。
左右対称：山が真ん中にある形。
右の裾が長い：山が左寄りで、右側に長く尾を引く形。
左の裾が長い：山が右寄りで、左側に長く尾を引く形。
この3つの形の違いは、次の話でひとつずつじっくり見ていきます。
その前に、分布の中でよく登場する3つのキーワードを先取りしておきましょう。
平均値：データの合計を個数で割った値。文字どおり「平らに均す」計算です。
中央値：データを昇順に並べたとき、ちょうど50%の位置に来る値です。
最頻値：データの中でもっとも出現頻度が多い値、または度数が一番多い階級です。
この3つは第3章で詳しく学びますが、分布の形を理解するうえで欠かせない用語です。
次の話では、この3つの値の関係を手がかりに、3つの形をひとつずつ確認していきます。
