South Dakota · 1936

South Dakota、1936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	Shirley	289
#2	Mary	226
#3	Betty	151
#4	Donna	124
#5	Beverly	119
#6	Barbara	106
#7	Carol	106
#8	Marilyn	103
#9	Patricia	99
#10	Darlene	90
#11	Joyce	86
#12	Dorothy	85
#13	Marlene	84
#14	Joan	84
#15	Janice	78
#16	Lois	76
#17	Helen	71
#18	Phyllis	62
#19	Janet	61
#20	Jean	60
#21	Sharon	59
#22	Margaret	57
#23	Doris	56
#24	Norma	55
#25	Delores	55
#26	Arlene	53
#27	Bonnie	52
#28	Ruth	52
#29	Virginia	50
#30	Joann	46
#31	Alice	46
#32	Marjorie	43
#33	Audrey	39
#34	Frances	39
#35	Elaine	38
#36	Joanne	36
#37	Lavonne	36
#38	Marlys	35
#39	Nancy	34
#40	Rose	32
#41	Karen	32
#42	Kay	31
#43	Evelyn	31
#44	Connie	30
#45	Gloria	30
#46	Charlotte	27
#47	Eleanor	26
#48	Geraldine	26
#49	Lorraine	26
#50	Irene	25
#51	Lila	25
#52	Anna	25
#53	Marie	25
#54	Sylvia	24
#55	Peggy	24
#56	Carolyn	24
#57	Myrna	22
#58	Roberta	22
#59	Loretta	22
#60	Violet	22
#61	Judith	22
#62	Ramona	21
#63	Elizabeth	20
#64	Maxine	20
#65	Mildred	20
#66	Gladys	20
#67	Ruby	20
#68	Sandra	19
#69	Yvonne	19
#70	Dolores	19
#71	Deloris	19
#72	Eileen	18
#73	Sally	18
#74	Kathleen	18
#75	Rita	18
#76	Colleen	18
#77	Jane	18
#78	Jeanette	17
#79	Hazel	17
#80	Bernice	17
#81	Esther	17
#82	Joy	16
#83	Marcia	16
#84	Verna	16
#85	Anita	16
#86	Leona	16
#87	Wanda	15
#88	Harriet	15
#89	June	15
#90	Florence	15
#91	Ann	15
#92	Marion	14
#93	Margie	14
#94	Wilma	14
#95	Clara	14
#96	Luella	14
#97	Theresa	14
#98	Marian	13
#99	Carole	12
#100	Kathryn	12

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	35	69	4
Lavonne	36	71	4
Lila	25	49	6
Darlene	90	176	28
Ramona	21	41	8
Violet	22	43	11
Karen	32	63	17
Connie	30	59	16
Sharon	59	116	34
Myrna	22	43	13
Marlene	84	165	51
Donna	124	243	76

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。