【箱ひげ図とは】データのばらつきを一目で把握する方法｜統計自主学習②

箱ひげ図 読み方｜外れ値や分布をパッと理解する方法

はじめに

データを分析する際、「平均」や「中央値」といった代表値だけでは、全体のばらつきや極端な値（外れ値）までは見えてきません。

そんなときに役立つのが箱ひげ図（Box plot）です。
箱ひげ図を使えば、データの分布や広がり、外れ値の存在まで、ひと目で直感的に把握することができます。

この記事では、箱ひげ図の基本構造から読み方、実際の活用シーンまでわかりやすく解説していきます。

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箱ひげ図とは？

箱ひげ図は、データのばらつきや外れ値を視覚的に表現するためのグラフです。
データをまとめる5つの代表値（最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値）を使って描かれます。

図のイメージ：

このように、中心には箱（Box）があり、その左右に「ひげ」と呼ばれる線が伸びています。

箱ひげ図の各部の意味

• 第1四分位数（Q1）
  　データの下位25%の境界。全体の1/4の位置にあたる値です。
• 中央値（Q2）
  　データを並べたとき、ちょうど真ん中にくる値です。
• 第3四分位数（Q3）
  　データの上位25%の境界。全体の3/4の位置にあたる値です。
• 箱（Box）
  　Q1からQ3までを結ぶ範囲。データの「中央50%」がこの箱の中に収まっています。
• ひげ（Whisker）
  　通常は「箱の外にあるデータのうち、極端すぎない範囲」の最大・最小値を示します。
  　ひげの定義は多少異なりますが、よく使われるルールでは、Q1−1.5×四分位範囲（IQR）より小さい値、またはQ3＋1.5×IQRより大きい値は外れ値とみなされ、別途点でプロットされます。

箱ひげ図の読み方

箱ひげ図を見るときは、次のポイントに注目しましょう。

観察ポイントと読み取れること

箱の位置：データの中心傾向(中央値)がどこにあるのか

箱の幅：データのばらつき具合

ひげの長さ：全体の広がりや極端な値

外れ値の有無：異常な値や極端な観測値の存在

たとえば、箱の左側が長く伸びていれば、「低い側にばらつきが大きい（左に裾が広がっている）」ことを示します。
逆に右側が長ければ、「高い側にばらつきが大きい」ことを意味します。

箱ひげ図の具体例と図解

箱ひげ図は、データの分布やばらつきを一目で把握できるグラフです。箱とひげ（線）で構成され、最小値・最大値・中央値・四分位数などの情報を示します。

具体例：あるクラスのテスト点数

以下は、9人の生徒のテスト点数です。

このデータをもとに箱ひげ図を作成すると、以下のような特徴が見えてきます。

• 最小値（ひげの下端）：55点（Cさんの点数）
• 第1四分位数（箱の下辺）：60点（下位25%の境目）
• 中央値（箱の中の線）：76点（データの真ん中の値）
• 第3四分位数（箱の上辺）：84点（上位25%の境目）
• 最大値（ひげの上端）：92点（Eさんの点数）

この箱ひげ図から分かること(例

55-60間が狭い → 55から60の間にデータが集中している。

データの範囲は55-92である。

最小値は55,中央値は76,最大値は92である。

箱ひげ図の活用シーン

箱ひげ図は、次のような場面で特に威力を発揮します。

• 複数グループの比較
  　たとえば、A社・B社・C社それぞれの売上データを並べて箱ひげ図にすれば、ばらつきや中央値の違いが一目瞭然になります。
• 異常値の検出
  　外れた点（外れ値）を発見するのに最適です。データクレンジングの際にも役立ちます。　　　　→箱ひげ図を用いた外れ値の検出方法←
• 分布の偏りを視覚化
  　左右非対称な場合、どちらにデータが偏っているかがすぐにわかります。

まとめ

箱ひげ図は、データの広がりや偏り、外れ値を視覚的に把握するための非常に強力なツールです。

平均や中央値だけでは見落としがちな情報も、箱ひげ図なら一目で捉えることができます。
データの「中心」と「広がり」を同時に把握したいときには、ぜひ積極的に使ってみましょう。

データを深く理解するためには、単に数値を追うだけではなく、全体像を直感的に掴む視点もとても重要です！

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