ヒストグラムとは？意味をわかりやすく簡単に解説

ヒストグラムとは

ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するためのグラフの一種です。度数分布表をグラフで表現したもので、連続したデータを一定の範囲（階級）に区切り、各階級に含まれるデータの個数（度数）を棒の高さで示します。データの全体像を把握し、データの中心傾向やばらつき、分布の形状などを理解する上で役立ちます。

ヒストグラムは、品質管理、統計分析、画像処理など、さまざまな分野で利用されています。例えば、製品の品質管理においては、製品の寸法や重量などのデータをヒストグラムで表現することで、品質のばらつきや異常値を把握できます。また、統計分析においては、データの分布を仮定したり、異なるデータセットを比較したりするために使用されます。

ヒストグラムを作成する際には、適切な階級の幅を設定することが重要です。階級の幅が狭すぎると、グラフが細かくなりすぎてデータの全体像を把握しにくくなります。一方、階級の幅が広すぎると、グラフが大まかになりすぎてデータの詳細な分布を把握できません。適切な階級の幅は、データの種類や量、分析の目的に応じて決定する必要があります。

ヒストグラムの活用

「ヒストグラムの活用」に関して、以下を解説していきます。

• ヒストグラムの作成手順
• ヒストグラム分析のポイント

ヒストグラムの作成手順

ヒストグラムを作成する最初のステップは、分析対象となるデータを収集し、整理することです。次に、データの最大値と最小値を把握し、適切な階級の数を決定します。階級の数は、データの量や分布の形状によって異なりますが、一般的には5から15程度の階級が用いられます。階級の幅は、(最大値 – 最小値) / 階級数で計算します。

各データがどの階級に属するかを判断し、各階級の度数を集計します。度数とは、各階級に含まれるデータの個数のことです。度数分布表を作成し、横軸に階級、縦軸に度数をとったグラフを作成します。各階級の度数に対応する高さの棒を配置することで、ヒストグラムが完成します。必要に応じて、グラフにタイトルや軸ラベルを追加し、見やすくします。

ヒストグラム分析のポイント

ヒストグラムを分析する際には、まずデータの分布の形状に着目します。左右対称な分布であれば、データは平均値付近に集中していると考えられます。一方、左右非対称な分布であれば、データは特定の方向に偏っていると考えられます。また、複数のピークを持つ分布であれば、データは複数のグループに分かれている可能性があります。

次に、データの中心傾向とばらつきを把握します。中心傾向は、平均値や中央値などの指標で評価できます。ばらつきは、標準偏差や分散などの指標で評価できます。これらの指標をヒストグラムと合わせて分析することで、データの特性をより深く理解できます。異常値の有無も確認します。異常値は、他のデータから大きく外れた値であり、分析結果に大きな影響を与える可能性があります。