North Dakota · 1930

North Dakota、1930年の公式ソーシャルセキュリティ局の出生数によるトップ100の名前

ランク	名前	出生
#1	Betty	237
#2	Mary	210
#3	Donna	141
#4	Dorothy	141
#5	Helen	128
#6	Lorraine	119
#7	Beverly	112
#8	Joyce	111
#9	Lois	111
#10	Delores	110
#11	Doris	108
#12	Patricia	103
#13	Shirley	97
#14	Ruth	93
#15	Margaret	90
#16	Irene	87
#17	Dolores	78
#18	Phyllis	74
#19	Alice	70
#20	Marjorie	63
#21	Jean	62
#22	Elaine	61
#23	Arlene	60
#24	Marilyn	60
#25	Evelyn	57
#26	Barbara	56
#27	Violet	52
#28	Virginia	52
#29	Esther	52
#30	Frances	50
#31	Carol	50
#32	Rose	49
#33	Bernice	49
#34	Marian	47
#35	Florence	47
#36	Mildred	47
#37	Joan	46
#38	Anna	45
#39	Elizabeth	45
#40	Viola	44
#41	Lillian	43
#42	Gladys	43
#43	Norma	43
#44	Gloria	41
#45	Agnes	38
#46	Marie	37
#47	Loretta	36
#48	June	34
#49	Marion	34
#50	Leona	33
#51	Eileen	32
#52	Darlene	31
#53	Rita	30
#54	Lucille	29
#55	Vivian	29
#56	Eleanor	29
#57	Marlys	28
#58	Eunice	27
#59	Ramona	26
#60	Genevieve	26
#61	Beatrice	25
#62	Audrey	25
#63	Clara	25
#64	Grace	25
#65	Janet	24
#66	Harriet	24
#67	Pauline	24
#68	Kathleen	24
#69	Edna	24
#70	Verna	24
#71	Ann	23
#72	Ellen	23
#73	Luella	23
#74	Lavonne	23
#75	Marcella	23
#76	Jeanette	22
#77	Mavis	22
#78	Joann	21
#79	Joanne	21
#80	Kathryn	21
#81	Geraldine	21
#82	Fern	21
#83	Pearl	20
#84	Maxine	20
#85	Gertrude	20
#86	Ruby	20
#87	Josephine	20
#88	Elsie	20
#89	Bonnie	20
#90	Clarice	19
#91	Catherine	19
#92	Martha	19
#93	Janice	19
#94	Adeline	19
#95	Jacqueline	19
#96	Edith	19
#97	Lila	19
#98	Deloris	18
#99	Bertha	18
#100	Sylvia	18

North Dakotaで独特に人気のある

この州での出生の割合が全国の割合（10,000人の出生ごと）よりもはるかに高い名前。

名前	出生	州での10,000人あたり	全国での10,000人あたり
Marlys	28	47	2
Lavonne	23	39	3
Mavis	22	37	5
Luella	23	39	5
Fern	21	36	6
Delores	110	186	36
Violet	52	88	19
Arlene	60	102	22
Donna	141	239	53
Lorraine	119	201	46
Marcella	23	39	9
Viola	44	74	19

数字は米国ソーシャルセキュリティ局の人気のあるベビー名データセット（パブリックドメイン）からのものです。年に1回、公式の大量ファイル（names.zipおよびnamesbystate.zip）をダウンロードし、基本的な検証に失敗した記録を削除し、派生統計を自ら計算しています。'最も急上昇'や'常在'などのランキングは、生の数に対する私たちの単純な計算であり、編集の意見ではありません。正確なルールはガイドで説明されています。 データに含まれていないもの：SSAは年に5未満の出生（または州での出生）を持つ名前を抑制し、名前からハイフン、スペース、アクセントを取り除き、各スペルを別々に数えます。データはカード申請に基づいており、出生証明書ではありません。カレンダー年より約1年遅れています。NameTrendsは名前の意味、数理学や占星術を提供しません。私たちは検証可能な人気統計を公表し、それを読み方を説明します。 連絡先：訂正や質問については、このサイトの連絡先詳細を通じてお問い合わせください。このサイトの統計は人口を描いており、個々のものではありません。