在统计学中，频率分布直方图是一种非常直观的工具，用于展示数据的分布情况。通过观察直方图，我们可以快速了解数据的集中趋势和分布形态。其中，众数是指数据集中出现频率最高的数值，在频率分布直方图中，众数对应的则是直方图中最高柱子所代表的区间。

要从频率分布直方图中确定众数，首先需要明确直方图的分组信息。假设我们有一个频率分布直方图，横轴表示数据的分组区间，纵轴表示每个区间的频数或频率。那么，找出众数的关键步骤如下：

1. 识别最高柱：在直方图中找到高度最高的柱子。这个柱子所对应的区间就是可能的众数所在区域。

2. 确定具体值：如果直方图提供了足够的细节（如每个矩形的宽度相同），可以通过简单的线性插值来估算众数的具体位置。具体方法是，利用最高矩形两边相邻矩形的高度差以及本矩形的宽度进行计算。公式为：

\[

M = L + \frac{f_m - f_1}{(f_m - f_1) + (f_m - f_2)} \cdot w

\]

其中 \(L\) 是该矩形左端点的值，\(w\) 是矩形的宽度，\(f_m\) 是最高矩形的频数，\(f_1\) 和 \(f_2\) 分别是与最高矩形相邻两个矩形的频数。

3. 解释结果：根据计算得出的结果，可以得出数据集中的众数大致位于哪个区间内，甚至能够得到一个较为精确的数值估计。

需要注意的是，当数据呈现多峰分布时，即存在多个峰值时，频率分布直方图可能会显示出多个众数。此时，需要分别对每个峰值对应的区间进行上述分析，以确定所有可能的众数。

此外，在实际应用过程中，如果手头的数据不足以构建详细的直方图，则可能需要借助其他统计手段来辅助判断众数的位置。例如，可以结合累积频率曲线或者原始数据列表来进行综合分析。

总之，通过正确解读频率分布直方图，我们可以有效地找到数据集中的众数，并据此做出相应的决策或推断。这种方法不仅简单易行，而且具有很强的实际操作性，在日常数据分析工作中占据重要地位。