Washington · 1930

Washington、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	409
#2	Mary	401
#3	Shirley	316
#4	Barbara	313
#5	Patricia	302
#6	Dorothy	228
#7	Donna	212
#8	Dolores	182
#9	Joan	173
#10	Margaret	172
#11	Helen	172
#12	Beverly	169
#13	Marilyn	165
#14	Joyce	139
#15	Virginia	137
#16	Lois	128
#17	Jean	116
#18	Ruth	114
#19	Doris	112
#20	Evelyn	110
#21	Gloria	105
#22	Carol	96
#23	Phyllis	96
#24	Marjorie	94
#25	Alice	90
#26	Joanne	86
#27	Jacqueline	84
#28	Frances	83
#29	Nancy	81
#30	Norma	78
#31	Bonnie	68
#32	Lorraine	64
#33	Janet	64
#34	Geraldine	63
#35	Delores	62
#36	Louise	58
#37	June	58
#38	Lillian	57
#39	Elizabeth	56
#40	Maxine	53
#41	Irene	51
#42	Rose	49
#43	Wilma	48
#44	Charlotte	47
#45	Marie	46
#46	Ann	44
#47	Florence	43
#48	Audrey	43
#49	Anna	43
#50	Jeanne	42
#51	Joann	41
#52	Martha	41
#53	Sally	41
#54	Marian	40
#55	Carolyn	40
#56	Arlene	40
#57	Roberta	40
#58	Rita	39
#59	Yvonne	38
#60	Kathleen	38
#61	Edith	37
#62	Peggy	37
#63	Darlene	36
#64	Mildred	36
#65	Juanita	36
#66	Violet	36
#67	Eleanor	36
#68	Marion	33
#69	Katherine	33
#70	Ruby	32
#71	Colleen	32
#72	Laura	32
#73	Elaine	32
#74	Thelma	32
#75	Jeanette	32
#76	Bernice	31
#77	Edna	31
#78	Hazel	31
#79	Jo	30
#80	Grace	30
#81	Vera	29
#82	Pat	29
#83	Patsy	28
#84	Verna	28
#85	Leona	28
#86	Vivian	28
#87	Elsie	28
#88	Clara	27
#89	Esther	27
#90	Anita	27
#91	Rosemary	27
#92	Gladys	27
#93	Nadine	26
#94	Janice	26
#95	Viola	26
#96	Eileen	25
#97	Loretta	25
#98	Joy	23
#99	Lucille	23
#100	Kathryn	23

Washington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
Pat	29	31	7
Nadine	26	28	6
Donna	212	224	53
Colleen	32	34	8
Yvonne	38	40	11
Joanne	86	91	28
Diane	20	21	7
Beverly	169	179	57
Jacqueline	84	89	30
Darlene	36	38	14
Shirley	316	334	131
Carol	96	102	41

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。