階級幅とは？
階級幅とは、生のデータをグループ化して度数分布にまとめるときの、一つひとつの区間（「階級」）の大きさのことです。すべての階級で同じ幅をそろえることで、各区間が同じ値の範囲をカバーする整ったヒストグラムや度数分布表をつくれます。これにより、データに隠れた傾向が一目で読み取れるようになります。
この計算ツールの使い方
入力するのは3つの値だけです。データの最大値、最小値、そして作りたい階級の数（区間の数）を入れてください。ツールは最大値から最小値を引いてレンジ（範囲）を求め、それを階級の数で割り、その結果を次の整数へ切り上げます。こうすることで、すべてのデータがいずれかの階級にきちんと収まります。
計算式の解説
階級幅 \(w\) は $$w = \left\lceil \frac{\text{最大値} - \text{最小値}}{k} \right\rceil$$ で求めます。ここで \(k\) は階級の数、記号 \(\lceil\ \rceil\) は「最も近い整数へ切り上げる」ことを表します。切り捨てではなく切り上げる理由は、すべての階級を合わせたときにデータの範囲全体を確実にカバーするためです。もし切り捨ててしまうと、最大値が最後の階級からはみ出してしまうおそれがあります。
計算例
たとえばデータが最小値10から最大値100まで分布していて、階級を5つに分けたいとします。レンジは \(100 - 10 = 90\) です。これを5で割ると $$90 \div 5 = 18$$ となり、すでに整数なので階級幅は 18 です。このとき階級は、10〜27、28〜45、46〜63、64〜81、82〜99 のようになります。
よくある質問（FAQ）
なぜ四捨五入ではなく切り上げるのですか？ 切り上げることで、すべての階級が少なくともデータ範囲の全体をカバーでき、どの値も取りこぼされません。幅が少し大きくなる分には常に安全です。
階級はいくつに分けるべきですか？ 一般的な目安は5〜20階級です。スタージェスの公式では \(k = 1 + 3.322 \times \log_{10}(n)\) とされ、\(n\) はデータの個数を表します。
階級幅は小数になってもよいですか？ 従来の慣習では、階級の境界をすっきりさせるために幅を整数へ切り上げます。この計算ツールもその方法に従っています。
