データを集めて統計的処理を使用としたときに、まず最初に必要になってくるのが度数分布表です。
度数分布表とは
『度数分布表』の『度数』とは何かというと、各階級に含まれるデータ数になります。
データを整理するときに、複数の区間に分割して、それぞれの区間にいくつデータが存在するかを調べますが、その分割したそれぞれの区間が『階級（class）』で、そこに属しているデータの数が『度数（frequency）』になります。
例えば、５０人の学生の垂直飛びの記録を、３０ｃｍ未満、３０ｃｍ以上４０ｃｍ未満、４０ｃｍ以上５０ｃｍ未満、５０ｃｍ以上６０ｃｍ未満、６０ｃｍ以上と分けて、それぞれに何人が該当しているのかを調べたとすると、３０ｃｍ以上４０ｃｍ未満などのような区間が階級となり、その区間に何人の人が該当していたかという人数が度数になり、このような区間による分類表が『度数分布表』になります。
そして、３０ｃｍ以上４０ｃｍ未満だと、それぞれの階級の区間の幅が１０ｃｍになりますが、この１０ｃｍが『階級幅（class width）』、階級幅の真ん中の値、例えば３０ｃｍ以上４０ｃｍ未満の場合だと、３５ｃｍが『階級値（class value）』と言われています。
度数分布表の階級の数はいくらにする？
『度数分布表』を作成するとき、階級の個数をいくつにしたらいんだろうかと迷ったりします。
いくつにしなければならないとかいうルールはありません。
それならば、だいたい５～６個が適当でしょうということになるのですが、度数分布表の階級の個数に関しては、一つの目安とｓて、『スタージェスの公式』というものが知られています。
【スタージェスの公式】
度数分布表の階級の個数 ≒ １＋ｌｏｇ（２ｎ） （ｎ：データのサイズ）
例えば、８０００人の年齢分布を示す際、これをスタージェスの公式に当てはめると、階級数は１＋１２．９７ ＝ １３．９７となり、だいたい１４階級に分けるのが目安となります。
ちなみに、データの数から目安となる階級数を、このスタージェスの公式にあてはめると、次のようになります。
２０例 ⇒ ５階級
３０例 ⇒ ６階級
５０例 ⇒ ６～７階級
１００例 ⇒ ７～８階級
２００例 ⇒ ８～９階級
３００例 ⇒ ９階級
５００例 ⇒ １０階級
１０００例 ⇒ １１階級
３０００例 ⇒ １２～１３階級
５０００例 ⇒ １３階級
ヒストグラムの作成
『度数分布表』を作成したら、次に『ヒストグラム（histogram）』を作成します。
『ヒストグラム』は、横軸にデータの値を、縦軸に度数をとり、階級ごとに長方形の柱が立ったようになる棒グラフのことです。
ヒストグラムの語源は、「histos gramma」で「直立させて描いたもの」という意味があり、ヒストグラムを作ることで、データの分布の様子を視覚的にとらえることができるようになります。
一般的には、真ん中が高くなった山型になるケースが多くなります。
