ヒストグラムは度数分布のグラフィカル表現です。データはクラス間隔に分割され、長方形で示されます。長方形はX軸上に作られています。アナリストはY軸上にデータの頻度をプロットします。各四角形は、その特定のクラス間隔内にある頻度の数を表します。
ヒストグラムを分析して、それが正規分布を表しているかどうかを確認します。ヒストグラムにすべての度数をプロットすると、ヒストグラムは形を示します。形状がベル曲線のように見える場合は、周波数が均等に分布していることを意味します。ヒストグラムはピークを持ちます。ピークはデータの最高値を表します。この種の分布では、ピークの両側はほぼ同数のデータ頻度を持つことになります。たとえば、ある企業がヒストグラムを使用して2つの異なる選択肢にわたる顧客の嗜好を理解している場合、正規分布は大多数の顧客が無関心であることを表します。
ヒストグラムを分析して、それが歪んだ分布を表しているかどうかを確認します。偏り分布ヒストグラムは、形状が非対称のヒストグラムです。すべての頻度はヒストグラムの片側にあります。分布は、ピークの右側または左側のどちらかにあります。この図を通して、アナリストはヒストグラムのどちら側に集中しなければならないかを知っています。
たとえば、会社が顧客の価格変動に対する許容度を調査している場合、このタイプのヒストグラムでは、企業は最も許容可能な価格変動を確認することになります。
ヒストグラムを分析して、それがバイモーダル分布を表しているかどうかを確認します。この種のヒストグラムには2つのピーク点があります。これらの点は最高値を表します。たとえば、会社は1日のさまざまな時間帯で労働者の生産性レベルを評価しているとします。検査は、労働者が午前9時と午後4時に最も生産的であることを明らかにするかもしれません。したがって、ヒストグラムには2つのピークがあります。
ヒストグラムを分析して、それが切り捨てられた分布を表しているかどうかを確認します。切り捨てられた分布のヒストグラムは、エッジが切り取られた正規分布ヒストグラムと非常によく似ています。たとえば、会社は原材料在庫の品質チェックを行っているかもしれず、極端な限度内に数値がないかもしれません。
