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階級

度数分布においてグループ化する値または区間を階級といいます。

階級の総数を階級数といい、これを決める目安として、スタージスの公式があります。

また、階級の範囲を階級幅といいます。

学生の試験の得点の場合、階級幅は一般に５点または１０点刻みの等間隔です。

経済データにおいては所得や貯蓄などを扱うため階級幅が等間隔でないことが多いです。

つまり、はじめの刻みは小さく、後ほど大きくなります。

階級とは、度数分布においてデータをグループ化するための値や区間のことを指します。度数分布とは、データを特定の範囲ごとに分類し、各範囲に属するデータの数を示す方法で、データを整理・分析する際に非常に有効な手法です。階級を設定することで、データ全体の傾向やパターンを視覚的に把握しやすくなります。例えば、試験の得点、身長、収入など、連続する数値を持つデータはそのままでは分かりにくいため、適切な階級に分けることで理解が容易になります。階級をいくつ設定するか、つまり「階級数」を決定することも重要で、これには「スタージスの公式」という方法が一般的に使用されます。この公式は、データの個数に応じて適切な階級数を求めるための指標であり、データの分布を過度に単純化せず、かつ複雑になりすぎないよう調整することができます。階級の範囲、つまり「階級幅」も分析の精度に影響を与える重要な要素です。階級幅が狭すぎると情報が細分化されすぎて全体の傾向を把握しづらくなり、一方で広すぎるとデータの特徴が埋もれてしまう可能性があります。したがって、適切な階級幅を設定することが、分析結果の解釈の正確さに直結します。具体的な例として、学生の試験得点を度数分布で分析する場合、階級幅は一般的に5点刻みや10点刻みの等間隔に設定されることが多いです。このように等間隔で階級幅を設定することで、データの変化を直感的に捉えやすくなり、異なる範囲の得点の比較が容易になります。しかし、すべてのデータにおいて階級幅が等間隔である必要はありません。特に、経済データのように所得や貯蓄といった値を扱う場合、階級幅は等間隔でないことが多く見られます。所得や貯蓄はその分布が偏っていることが多く、少数のデータが高い値に集中しているケースがあるため、はじめの階級幅を小さく設定し、データの分布に応じて後の階級幅を大きくすることで、より実態に即した分析が可能になります。このように、階級幅を非等間隔に設定することで、階級ごとのデータのばらつきを適切に表現でき、視覚的な分析においても分かりやすくなります。たとえば、所得分布において初期の階級幅を100万円刻みに設定し、所得が高くなるにつれて200万円刻み、500万円刻みといったように階級幅を徐々に広げることが考えられます。これにより、全体の傾向を捉えながらも、高所得層の細かな違いも把握できるようになります。度数分布において階級をどのように設定するかは、分析の目的や対象となるデータの特性に応じて異なります。階級数や階級幅の選定は、データの全体像を明確にし、分析結果を有意義なものにするための重要なプロセスです。データ分析者は、適切な階級を選定するために、データの分布状況や分析の目的を十分に考慮しなければなりません。また、度数分布表やヒストグラムといった視覚化の手法を用いることで、階級ごとのデータの分布を直感的に把握でき、効果的な意思決定に役立ちます。このように、階級の設定はデータ分析の基本でありながら、深い洞察を得るための重要なステップです。適切な階級を選定することで、データの本質を見抜き、分析結果を効果的に活用できるようになります。