South Dakota · 1937

South Dakota、1937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	Mary	228
#2	Shirley	187
#3	Carol	136
#4	Donna	132
#5	Betty	128
#6	Janice	113
#7	Patricia	105
#8	Barbara	99
#9	Darlene	94
#10	Beverly	93
#11	Marilyn	91
#12	Sharon	79
#13	Joyce	70
#14	Dorothy	64
#15	Janet	61
#16	Joan	61
#17	Margaret	61
#18	Lois	58
#19	Helen	55
#20	Phyllis	53
#21	Marlene	53
#22	Karen	52
#23	Ruth	52
#24	Norma	52
#25	Kay	49
#26	Joann	48
#27	Virginia	44
#28	Doris	40
#29	Rose	40
#30	Elaine	40
#31	Delores	39
#32	Marlys	39
#33	Bonnie	38
#34	Arlene	37
#35	Lavonne	36
#36	Evelyn	35
#37	Frances	35
#38	Alice	33
#39	Connie	33
#40	Jean	33
#41	Nancy	32
#42	Gloria	31
#43	Sylvia	31
#44	Yvonne	28
#45	Geraldine	27
#46	Myrna	26
#47	Marjorie	25
#48	Sandra	25
#49	Marie	24
#50	Jane	24
#51	Joanne	24
#52	Anita	24
#53	Jeanette	24
#54	Deanna	23
#55	Lorraine	23
#56	Loretta	23
#57	Carolyn	22
#58	Carole	22
#59	Jacqueline	22
#60	Lucille	22
#61	Mavis	22
#62	Maxine	22
#63	Wanda	22
#64	Audrey	21
#65	Florence	21
#66	Roberta	21
#67	Elizabeth	21
#68	Sally	19
#69	Gladys	19
#70	Irene	19
#71	Judith	19
#72	Rita	19
#73	June	17
#74	Ramona	17
#75	Vivian	17
#76	Ellen	17
#77	Kathryn	16
#78	Esther	16
#79	Eleanor	16
#80	Judy	16
#81	Louise	16
#82	Ann	16
#83	Marian	16
#84	Margie	15
#85	Wilma	15
#86	Clara	15
#87	Verna	15
#88	Charlotte	14
#89	Agnes	14
#90	Grace	14
#91	Harriet	14
#92	Jeanne	14
#93	Jo	14
#94	Dolores	14
#95	Kathleen	14
#96	Patty	14
#97	Marcia	14
#98	Velma	13
#99	Peggy	13
#100	Mildred	13

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	39	84	3
Lavonne	36	78	4
Mavis	22	48	4
Darlene	94	203	31
Karen	52	112	21
Connie	33	71	18
Sharon	79	171	44
Kay	49	106	28
Myrna	26	56	16
Donna	132	285	84
Janice	113	244	73
Deanna	23	50	15

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。