カテゴリー別度数分布・ヒストグラムの作り方

対象者をいくつかの異なるカテゴリーにくくって、それぞれに含まれる人数を足しあげます。

その人数を合計人数で割り算し、パーセントで表すことにします。

すると、カテゴリー別度数の分布が得られます。

もっとも、わざわざパーセントにしないで人数のままでも、分布は分布です。

ここで、度数というのは上の人数またはそのパーセントのことです。

この度数分布には、もとのデータの型（尺度型）によって、次のような違いがあります。

名義尺度の場合

たとえば、対象者を職業というカテゴリーによって分類して、それぞれの人数をかぞえあげれば、職業による度数分布となります。

分布はある形をとるのですが、残念ながら名義尺度はカテゴリー間の順序が決まっていないので、分布の形も定まりません。

したがって、名義尺度の場合には、あまり度数分布とは言わないようです。

カテゴリーを入れ替えれば、分布型も変化します。

もしあえて度数分布というのであれば、度数の多い順にカテゴリーを入れ替えて図示することが考えられます。

順序尺度の場合

各企業にとって世間から自社がどのようなイメージで受け取られているか、おおいに関心のあるところです。

この企業イメージは、対象者個人ごとに次のような回答シートに記入してもらって、その結果をカテゴリーごとに数えあげることで測定されます。

＜あなたの感じに合った位置の□にチェックを入れて下さい＞

　　　　　　　　　非常に　　　やや　　　　ふつう　　　やや　　　　非常に
一流の　　　　　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□
広告が多い　　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□
親しみがある　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□　　　　　□

この結果は度数分布として、棒グラフで表すこともできます。

ただし、カテゴリーの順序は決まっていますから、分布の形も一意に定まります。

これを度数の大きさの順に入れ替えたりしてはいけません。

この例では１項目のカテゴリー数が５です。

これを段階数ともいいますが、この段階数があまり多くないときは、帯グラフであらわすことも多いです。

帯グラフは隣同士をまとめるので、視覚的に訴えやすい、イメージを総合的に読み取りやすい、などのメリットがあります。

数量データの場合

個人ごとの１日喫煙本数を、同じ幅のカテゴリーに分けて人数をかぞえれば、喫煙本数の度数分布が得られます。

なお、数量をカテゴリーに分けたときは、とくにカテゴリーを「クラス」という用語で言い換えられます。

度数分布をグラフにしたものをヒストグラムといいます。

ヒストグラムにすることにより、喫煙量のどのクラスの人が多いか、それよりクラスが下または上にいくと、喫煙者がどのように減少していくか、などがよくわかります。