箱ひげ図は「代表的な5つの値」で特徴をつかめますが、 どの値が多いか（分布の形）までは分かりません。
そこで、データを区間に分けて「何個あるか」を表すのが 度数分布表です。
「区間（階級）」を決めて、区間ごとにデータを数えて度数分布表を作成します。
ここでは 10分ごとに区切ります。
8. ✏️度数分布表とヒストグラムでデータの散らばり方を見よう ( 8 / 14 )
度数分布表とヒストグラムで何が読み取れる？
このスライドの目標
- 1. 度数分布表でデータをまとめよう
- 2. ヒストグラムで分布の形を見よう
- 3. 箱ひげ図とヒストグラムを比べよう
- 4. 確認問題
1. 度数分布表でデータをまとめよう
例：通学時間（分）のデータ（例）
15, 18, 19, 20, 22, 24, 25, 26, 27, 28, 30, 32, 33, 35, 36, 38, 40, 42, 45, 48, 55, 60
度数分布表
| 階級（分） | 度数（人） |
|---|---|
| 10～19 | 3 |
| 20～29 | 7 |
| 30～39 | 6 |
| 40～49 | 4 |
| 50～59 | 1 |
| 60～69 | 1 |
ポイント
- 度数分布表は「区間ごとに何人いるか」が分かる
- 「どのあたりが多いか（集中）」や「広がり」が見えやすくなる
2. ヒストグラムで分布の形を見よう
度数分布表を、棒グラフの形で表したものが ヒストグラムです。
棒の高さが「その区間の人数」を表します。
ヒストグラムで分かること
- どの区間に人が多いか（山がどこにあるか）
- 左右どちらに偏っているか（偏り）
- いくつ山があるか（複数のグループが混ざっている可能性）
3. 箱ひげ図とヒストグラムを比べよう
ヒストグラムだと「どの辺が多いか」が分かりやすいですね！
でも箱ひげ図は「中央値」とか「散らばり」をすぐに見られるのが強いよね。
いい比較です。2つのグラフは「得意なこと」が違います。
| グラフ | 得意なこと | 苦手なこと |
|---|---|---|
| 箱ひげ図 |
|
|
| ヒストグラム |
|
|
まとめ
箱ひげ図は「代表値と散らばりの比較」が得意。 ヒストグラムは「分布の形（どこに多いか）」が得意。
目的に応じて使い分けると、データの特徴をより正確に読み取れます。
度数分布表とヒストグラムの確認問題を解いてみましょう。
4. 確認問題
ここまで学習した内容を確認してみましょう。
問題1
次のデータは通学時間を分析するためにアンケートを取ったものです。
15, 18, 22, 24, 26, 28, 31, 33, 35, 37, 42, 45
通学時間のデータを10分ごとの区間に分けて度数分布表を作りました。
20～29分の区間の人数（度数）を答えてください。
問題2
次のヒストグラムから読み取れる内容を1つ選びましょう。
問題3
クラスAとクラスBのテスト結果を比較するとします。
「中央値」や「散らばり」を比べたい場合、次のどちらのグラフを使うと良いでしょうか。
また、その理由も説明してください。
最大 200 文字
問題4
次の度数分布表は、あるクラスの通学時間をまとめたものです。
| 通学時間（分） | 人数 |
|---|---|
| 10～19 | 3 |
| 20～29 | 5 |
| 30～39 | 4 |
この度数分布表からヒストグラムを作るとします。
このヒストグラムから、元の通学時間のデータをすべて正確に知ることはできるでしょうか。
うーん⋯。人数は分かるけど、元のデータも全部分かるのかな？
でも、この表って「10～19分」とか「20～29分」とか、区間でまとめているよね。
たしかに。例えば「20～29分」が5人って書いてあるけど、具体的な時間は分からないな。
例えば、
20, 21, 22, 23, 24 分かもしれないし、
25, 26, 27, 28, 29 分かもしれないよね。
いいところに気づきましたね。
度数分布表やヒストグラムは、データを区間ごとにまとめたものです。
そのため、人数は分かりますが、1つ1つの正確な値までは分からない ことがあります。
「できる」または「できない」を選び、その理由も説明してください。
最大 200 文字
※この再現版では提出は行いません（送信先は未接続です）
