前回までで、度数分布表に登場する用語はひと通り学びました。
今回は、度数分布表を作るときの「階級の幅」の決め方を見ていきます。
「階級をいくつに分けるか」「階級の幅をどれくらいにするか」は、分布の見え方を大きく左右します。
階級が少なすぎると、分布の細かい違いが見えなくなります。
全データを2つの階級だけに分けても、ほとんど何もわかりません。
逆に階級が多すぎると、各階級の度数がバラついて、傾向がつかめなくなります。
元の数値データの羅列に近づいてしまい、せっかく階級に分けた意味が薄れます。
では、どれくらいの階級数がちょうどいいのでしょうか。
データ数にもよりますが、おおよそ5〜15階級程度が見やすいとされています。
データ数が30〜50なら7階級前後、100以上なら10階級前後が目安です。
もうひとつのコツは、階級の境界に「キリのよい数字」を使うことです。
たとえばテスト点数なら20点ごと、身長なら5cmや10cm刻みなどです。
17.3〜34.6のような中途半端な値で区切ると、表がぐっと読みにくくなります。
階級の幅に、絶対の正解はありません。データの傾向が見やすいかを基準に選びます。
さえ階級の数や幅にきっちりした正解はないんだよ。何パターンか試して、一番見やすい区切り方を選んでみてね。
ここで、度数分布表に登場した用語を、もう一度まとめておきましょう。
「階級」は、データを区切る区間。「20以上40未満」のように以上・未満で表します。
「階級値」は、階級を代表する値。階級の真ん中、（下端＋上端）÷2で求めます。
「度数」は、その階級に含まれるデータの個数のことです。
「相対度数」は、度数÷全体のデータ数。割合を表し、合計は必ず1.00です。
「累積度数」は、その階級までの度数の合計。「○○未満は何個か」がわかります。
「累積相対度数」は、その階級までの相対度数の合計。最後は必ず1.00です。
量的変数の要約は、「階級に分けて、数えて、整理する」というシンプルな手順が出発点です。
次は『ヒストグラムと度数分布多角形』を学びます。度数分布表を、いよいよグラフにしていきましょう。
