はじめに：シリーズ第2回は「最頻値」

難しく思われる統計学をやさしく解説するシリーズ。代表値の第2回は「最頻値（さいひんち／モード）」です。前回は平均と中央値を紹介しましたが、現場では「いちばん多い値」が最も役に立つ場面があります。たとえばECの注文金額で“最もよく出る価格帯”や、アンケートで“最も多い回答”を把握したいとき——それが最頻値の出番です。

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最頻値とは：いちばん多く現れた値

最頻値は、その名のとおりデータの中で最も頻繁に現れた値のこと。たとえば注文金額が 3,000円、3,000円、5,000円、8,000円、3,000円 なら最頻値は 3,000円です。平均や中央値が“真ん中”を示すのに対し、最頻値は“群れの中心（集まりやすいところ）”を教えてくれます。

ビジネスでの典型例

■ アンケートの選択肢（「満足」「どちらでもない」「不満」など）

■ アパレルのサイズ（Mが最多、など）

■ ECの注文金額帯（1,000〜2,000円が最も多い、など）

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連続データの場合：階級を作って“最頻階級”を読む

売上や金額のように値が細かくバラける連続データでは、同じ金額がピッタリ何度も出るとは限りません。そのときは、範囲（階級）に分けて「どの階級に最も多くデータが入ったか」を見ます。これを 最頻階級 と呼びます。

例：顧客単価を 0〜1,000円／1,000〜2,000円／2,000〜3,000円… と区切ったとき、1,000〜2,000円にデータが最も多ければ、その階級が“最も選ばれている価格帯”です。

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平均・中央値・最頻値のちがいを直感でつかむ

■ 平均：全体の合計を人数で割った“ならし”の値。総額感や予算感をつかむのに良い。

■ 中央値：並べたときの真ん中。外れ値に強く、実態に近い“標準的な人”を表しやすい。

■ 最頻値：最も多い（選ばれる）値。顧客が“どれを一番選んでいるか”を掴むのに最適。

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ありがちな誤解と注意点

1. 最頻値は複数になることがある：
　例）アンケートで「満足」「不満」が同数トップ → 最頻値が2つ（多峰性）。

2. 階級幅しだいで最頻階級が変わる：
　区切り（ビン幅）を粗くすると“どこが最多か”が変わることがあります。目的に合わせた幅設定が大切。

3. 最頻値は必ずしも“典型値”とは限らない：
　購買金額が広く分散している場合、最頻値は“よくある一例”でしかないことも。中央値や分布の形と合わせて判断しましょう。

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シーン別：どれを使う？（使い分けミニガイド）

■ 価格戦略：最頻値（最頻階級）で“よく選ばれる価格帯”を確認 → 平均で売上総額の見込み、中央値で“標準客”を把握。

■ 人事・採用広報：実態感を出したいときは中央値。給与幅の多峰性（部署で山が2つ等）があるなら最頻値も併記。

■ UX/アンケート：選択肢の最頻値で“多数派の声”をつかみつつ、中央値で満足度スコアの中心も把握。

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さっと計算するコツ（手順メモ）

1. データの種類を確認：カテゴリ／連続値？

2. 連続値なら階級を作る（等幅が基本、迷ったら5〜8区間）

3. 最も多い値（または階級）を探す → 最頻値（最頻階級）

4. 可能なら平均・中央値も併記して“三面図解”にする

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まとめ：3つをそろえると、見える景色が変わる

平均は“ならし”、中央値は“真ん中”、最頻値は“よく出る”。同じデータでも、見る指標が違うと結論が変わります。実務では 「最頻値＝顧客の選好」「中央値＝現場の実感」「平均＝経営の総額感」 と捉えると使い分けがスムーズです。迷ったら3つを並べてみる——それだけで意思決定の質が一段上がります。

次回以降は、代表値から一歩進んで、散らばり（分散や標準偏差）や分布の形の読み方にも踏み込みます。

<文/綱島佑介>