Histogramos pasiskirstymas statistikoje reiškia vienmačių duomenų juostų šablonus, formas ir vietas histogramoje. Kaip ir kur skirstomos juostos, galima analizuoti ir daryti išvadas apie duomenis. Histogramos pasiskirstymo analizė yra svarbi nustatant tokius požymius kaip duomenų normalumas, daugiarūšis pasiskirstymas ir iškreipti duomenys.
Histograma yra vienmatis duomenų atvaizdas, kuriame naudojami stačiakampiai, proporcingi klasės ar dėklo dažniams, kad būtų vizualiai parodytos duomenų ypatybės. Duomenų taškai histogramoje yra suskirstyti į dėžes, o pats histogramos pasiskirstymas yra vizualinis duomenų dažnio pasiskirstymo arba tikimybės tankio funkcijos apytikslis įvertinimas. Paskirstymo forma gali keistis atsižvelgiant į dėžių skaičių.
Histogramos pasiskirstymo analizė dažnai naudojama kaip kokybinis duomenų normalumo patikrinimas. Nors egzistuoja analitiniai normalumo nustatymo metodai, histogramos gali būti naudojamos greitam sveiko proto patikrinimui, siekiant sutaupyti laiko. Jei histogramos duomenys atrodo maždaug tolygūs ir sutelkti į vidurkį, laikoma, kad duomenys yra normalūs. Nors toks kokybinis patikrinimas yra greitas ir gana paprastas, jis yra subjektyvus ir, jei reikia aukštesnio tikslumo standarto, reikėtų naudoti analitinius metodus.
Kitas histogramos pasiskirstymo analizės būdas yra nustatyti, ar duomenų rinkinys yra iškreiptas. Duomenų iškraipymas apibrėžiamas kaip ryški duomenų asimetrija. Neigiamas pakreipimas arba pakreipimas į kairę matomas duomenų rinkiniuose, kuriuose yra labai mažai mažų verčių. Teigiamas pasvirimas arba pakreipimas į dešinę pasitaiko duomenų rinkiniuose, kuriuose yra nedaug didelių reikšmių. Stebint histogramos pasiskirstymą, gali atsirasti iškrypimų ir iškreiptų duomenų.
Be to, kad histogramos forma atskleidžia duomenų charakteristikas vienu režimu, ji taip pat gali atskleisti multimodalinių duomenų charakteristikas. Daugiarūšiuose duomenų rinkiniuose yra daugiau nei vienas režimas ir jiems būdingas dažnių pasiskirstymas, turintis daugiau nei vieną smailę arba maksimumą. Politinės priklausomybės mieste, patvirtinimo apklausos ir bičių kūno dydis yra duomenų rinkinių, kurie gali būti daugiarūšiai, pavyzdžiai. Stebint histogramos formą ir pastebėjus įvairias multimodalinių duomenų smailes, tyrėjas dažnai gali gauti daugiau įžvalgų nei paprasti vienmačiai statistiniai skaičiavimai.
Histogramų analizė ir duomenų pasiskirstymas labai priklauso nuo pasirinktų šiukšliadėžių dydžių. Praktikoje šiukšliadėžių skaičius gali būti įvertintas imant kvadratinę šaknį iš stebėjimų skaičiaus, nors gali būti naudojami ir kitų dydžių dėžės. Pavyzdžiui, mokytojas gali pasirinkti analizuoti testo pažymius pasirinkdamas dėžės dydžius, atitinkančius raidžių pažymius.