South Dakota · 1930

South 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	258
#2	Mary	238
#3	Dorothy	181
#4	Donna	165
#5	Beverly	127
#6	Shirley	115
#7	Lois	113
#8	Delores	111
#9	Joyce	109
#10	Darlene	105
#11	Doris	104
#12	Helen	103
#13	Patricia	94
#14	Ruth	88
#15	Phyllis	87
#16	Margaret	76
#17	Marilyn	73
#18	Joan	71
#19	Virginia	70
#20	Lorraine	67
#21	Evelyn	65
#22	Marjorie	63
#23	Alice	62
#24	Arlene	61
#25	Jean	60
#26	Dolores	58
#27	Carol	51
#28	Norma	50
#29	Irene	49
#30	Elaine	49
#31	Bonnie	48
#32	Barbara	46
#33	Esther	44
#34	Ramona	44
#35	Mavis	42
#36	Gladys	42
#37	Mildred	41
#38	Rose	40
#39	Florence	39
#40	Frances	38
#41	Bernice	37
#42	Elizabeth	36
#43	Maxine	35
#44	Leona	33
#45	Lavonne	33
#46	Anna	31
#47	Lucille	31
#48	Gloria	31
#49	June	30
#50	Deloris	30
#51	Ruby	30
#52	Grace	29
#53	Audrey	29
#54	Marian	28
#55	Violet	28
#56	Loretta	27
#57	Edna	27
#58	Lillian	26
#59	Martha	26
#60	Lila	25
#61	Jeanette	24
#62	Agnes	24
#63	Rita	24
#64	Geraldine	24
#65	Marlys	24
#66	Viola	24
#67	Thelma	22
#68	Ethel	22
#69	Joann	22
#70	Joanne	22
#71	Janet	21
#72	Marie	21
#73	Pearl	20
#74	Myrtle	20
#75	Velma	20
#76	Eleanor	20
#77	Wilma	19
#78	Vivian	19
#79	Juanita	19
#80	Eileen	19
#81	Dona	18
#82	Pauline	18
#83	Verna	18
#84	Kathleen	17
#85	Hazel	17
#86	Jane	17
#87	Edith	16
#88	Kathryn	16
#89	Vera	16
#90	Louise	16
#91	Charlotte	16
#92	Theresa	16
#93	Eunice	16
#94	Gertrude	15
#95	Clarice	15
#96	Fern	15
#97	Rosemary	15
#98	Wanda	15
#99	Janice	14
#100	Nancy	14

South 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	24	42	2
Lavonne	33	58	3
Mavis	42	74	5
Darlene	105	186	14
Deloris	30	53	8
Ramona	44	78	13
Donna	165	292	53
Delores	111	196	36
Arlene	61	108	22
Lila	25	44	11
Beverly	127	225	57
Leona	33	58	17

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。