箱ひげ図（ボックスプロット）とは？見方と作り方をわかりやすく解説！

箱ひげ図の見方：5つの「線」の意味を理解しよう

箱ひげ図は、一見すると複雑に見えるかもしれませんが、構成要素はとてもシンプルです。基本的には、データの「最小値」「最大値」、そしてデータを4分割したときの区切りの値である「四分位数（しぶんいすう）」という5つの数値（5数要約とも呼ばれます）で構成されています。

• ① 最小値（Minimum）: データの最も小さい値。（ただし、後述する「外れ値」を除く場合があります）

• ② 第1四分位数 (Q1): データを小さい順に並べたとき、下から25%（4分の1）にあたる値。

• ③ 中央値 (Q2): データの真ん中の値（50%地点）。「第2四分位数」とも呼ばれます。

• ④ 第3四分位数 (Q3): データを小さい順に並べたとき、下から75%（4分の3）にあたる値。

• ⑤ 最大値（Maximum）: データの最も大きい値。（ただし、「外れ値」を除く場合があります）

そして、グラフの各部分は以下のように呼ばれます。

• 箱 (Box): 第1四分位数（Q1）から第3四分位数（Q3）までの範囲。この箱の中に、データ全体の真ん中50%が含まれます。

• 箱の中の線: 中央値（Q2）を示します。

• ひげ (Whisker): 箱の両端から最小値と最大値まで伸びる線。

箱の長さとひげの長さが「ばらつき」を示す

箱ひげ図を見るときに重要なのは、各部分の「長さ」です。

• 箱の長さが短い：データの中央50%が狭い範囲に集中している（ばらつきが小さい）。

• 箱の長さが長い：データの中央50%が広い範囲に散らばっている（ばらつきが大きい）。

• ひげが短い/長い：箱の外側（上位25%や下位25%）のデータの散らばり具合を示します。

また、箱の中の「中央値」の線が箱の真ん中からズレている場合、データの分布に偏りがあることがわかります。

「外れ値」の表示

グラフによっては、ひげのさらに外側に「・」や「×」などの点でデータが表示されることがあります。これは「外れ値（はずれち）」と呼ばれ、他のデータ群から極端に離れた値を示します。

一般的に、箱の長さ（Q3 - Q1、これを四分位範囲（IQR）と呼びます）の1.5倍を超えて離れているデータが外れ値として扱われることが多いです。（※この定義はツールによって異なる場合があります）

箱ひげ図から何がわかる？メリットと活用シーン

箱ひげ図の基本的な見方がわかったところで、次にこのグラフを使うメリットと、どのような場面で役立つのかを見ていきましょう。

メリット1：データの分布とばらつきが一目瞭然

最大のメリットは、データの散らばり具合（分布）を視覚的に素早く把握できることです。平均値や中央値といった「代表値」だけでは見えてこない、データの全体像を掴むのに役立ちます。

• データがどの範囲に広がっているか（最大値と最小値）

• データがどこに集中しているか（箱の長さ）

• データの中心はどこか（中央値）

• データは偏っているか（中央値の位置）

メリット2：複数のグループの比較が簡単

箱ひげ図は、複数のデータグループを並べて比較する際に真価を発揮します。

例えば、複数の店舗の売上データ、異なる製造ラインの製品重量、地域ごとの気温変化などを箱ひげ図で並べると、以下のような点を瞬時に比較できます。

• 「どのグループが最もばらつきが大きいか？（箱やひげが長いか）」

• 「どのグループの中央値が最も高いか？」

• 「Aグループの上位25%は、Bグループの中央値よりも高いか？」

ヒストグラムでも分布は確認できますが、複数のグループを重ねると見づらくなるため、比較には箱ひげ図が適しています。

メリット3：外れ値（異常値）の発見

前述の通り、箱ひげ図は外れ値を視覚的に示してくれます。データ入力のミスや、特異な事象（例：サーバーの異常なアクセス数）を発見する手がかりになります。

箱ひげ図の作り方【簡単ステップ】

箱ひげ図は、統計ソフトやExcel、そして後述するオンラインツールで簡単に作成できます。ここでは、基本的な考え方とツールを使った作成方法を紹介します。

ステップ1：データを準備する

まずは、グラフにしたいデータを用意します。例えば、あるクラスの数学のテスト結果（30人分）などです。

ステップ2：5数要約（と外れ値）を計算する

次に、データから「最小値」「第1四分位数」「中央値」「第3四分位数」「最大値」を計算します。
（※厳密には、まず四分位数を計算し、外れ値を特定してから最小値・最大値（ひげの端）を決定する手順が一般的です。）

ステップ3：グラフに描画する

計算した数値をもとに、箱とひげを描画します。

ツールを利用する

手計算やExcelでも作成できますが、より手軽に、見た目も美しいグラフを作成したい場合は、専門のオンラインツールが便利です。

「xGrapher（エックスグラファー）」も、Webブラウザ上で簡単に箱ひげ図を作成できるツールです。

xGrapherでは、データをコピー＆ペースト（またはCSVファイルをアップロード）するだけで、自動的に箱ひげ図が生成されます。グループごとの比較や、色のカスタマイズも直感的に行えます。
データ分析の第一歩として、ぜひご活用ください。

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箱ひげ図の具体的な計算例

実際のデータセットを使用して2つのパターンで計算してみましょう。

例1：データが奇数個 (n=9) の場合

データ: [10, 50, 20, 40, 30, 70, 60, 80, 5]

1. 並べ替え

[5, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]

2. 中央値 (Q2)

データは9個（奇数）。真ん中の (9+1)/2 = 5番目。
→Q2 = 40

3. Q1, Q3

Q2の「40」を除き、下位・上位に分けます。

• 下位グループ: [5, 10, 20, 30] (4個)

• 上位グループ: [50, 60, 70, 80] (4個)

下位グループの中央値 (10と20の平均) : Q1 = (10 + 20) / 2 = 15
上位グループの中央値 (60と70の平均) : Q3 = (60 + 70) / 2 = 65

4. 外れ値とひげ

• IQR = Q3 - Q1 = 65 - 15 = 50

• 上限 = 65 + (50 * 1.5) = 140

• 下限 = 15 - (50 * 1.5) = -60

• データは全て-60～140の範囲内なので、外れ値はありません。

• 最小値 = 5

• 最大値 = 80

【例1の結果】

最小値(5), Q1(15), Q2(40), Q3(65), 最大値(80)

例2：データが偶数個 (n=10) の場合（外れ値あり）

データ: [10, 80, 30, 25, 50, 40, 35, 60, 55, 150]

1. 並べ替え

[10, 25, 30, 35, 40, 50, 55, 60, 80, 150]

2. 中央値 (Q2)

データは10個（偶数）。真ん中の5番目(40)と6番目(50)の平均。
→ Q2 = (40 + 50) / 2 = 45

3. Q1, Q3

中央値は計算に使った2つの値の間にあると考え、データを半分に分けます。

• 下位グループ: [10, 25, 30, 35, 40] (5個)

• 上位グループ: [50, 55, 60, 80, 150] (5個)

→下位グループの中央値 (3番目) : Q1 = 30
→上位グループの中央値 (3番目) : Q3 = 60

4. 外れ値とひげ

• IQR = Q3 - Q1 = 60 - 30 = 30

• 上限 = 60 + (30 * 1.5) = 105

• 下限 = 30 - (30 * 1.5) = -15

• 150は上限(105)を超えているため、外れ値です。

• 外れ値 = 150

• 最小値（ひげの下端）: 外れ値を除いた中で最小の 10

• 最大値（ひげの上端）: 外れ150を除いた中で最大の 80

【例2の結果】

最小値(10), Q1(30), Q2(45), Q3(60), 最大値(80), 外れ値(150)

箱ひげ図を使うときの注意点

箱ひげ図は万能ではありません。使う上で知っておきたい注意点が2つあります。

1. データの「山」がいくつあるかわからない
   箱ひげ図はデータを要約して表示するため、分布の「詳細な形状」は失われます。例えば、データが2つのグループ（山が2つある状態、二峰性と言います）に分かれている場合でも、箱ひげ図ではそれが1つの箱として表現されてしまい、特徴を見逃す可能性があります。このような場合は、ヒストグラムを併用するのがおすすめです。
   [二峰性が見られるヒストグラムの例]
   

   

   
   ヒストグラムとは？棒グラフとの違い・分布の種類・作り方を初心者にも分かりやすく解説

2. 「ひげ」や「外れ値」の定義が異なる場合がある
   この記事では一般的な定義（外れ値を除いた最大・最小までを「ひげ」とする）を紹介しましたが、ツールや分野によっては、「ひげの長さを四分位範囲(IQR)の1.5倍まで」と固定したり、「データの上下10%点まで」をひげとしたり、外れ値の定義が異なる場合があります。グラフを見る際は、そのグラフがどのようなルールで描かれているかを確認することが大切です。

まとめ：箱ひげ図でデータ分析の第一歩を

箱ひげ図（ボックスプロット）は、データのばらつきや分布の特徴を、シンプルかつ視覚的に捉えるための強力なグラフです。

• 「箱」と「ひげ」で構成される。

• 5数要約（最小値, Q1, 中央値, Q3, 最大値）が基本。

• データのばらつき、偏り、外れ値がわかる。

• 特に複数グループの比較に強い。

平均点だけを見るのではなく、箱ひげ図を使ってデータの「散らばり具合」にも目を向けることで、データからより多くの情報を読み取ることができます。オンライングラフ作成ツールxGrapherなどを活用して、ぜひ一度、ご自身のデータで箱ひげ図を作成してみてください。

箱ひげ図に関するQ&A

Q1: 箱ひげ図とヒストグラムはどう使い分ければよいですか？

A1: どちらもデータの分布を視覚化するグラフですが、得意なことが異なります。

• 箱ひげ図: 複数のグループの分布（ばらつき、中央値、外れ値）を比較するのに適しています。
  >> 箱ひげ図作成ツール

• ヒストグラム: 1つのデータグループの詳細な分布の形状（山がいくつあるか、どこが一番多いかなど）を見るのに適しています。
  両方を併用することで、データをより深く理解できます。
  >> ヒストグラム作成ツール

Q2: 「四分位数」とは何ですか？

A2: データを小さい順に並べたとき、そのデータを4等分する位置にある値のことです。下から25%の位置を「第1四分位数(Q1)」、50%の位置（中央）を「第2四分位数(Q2)＝中央値」、75%の位置を「第3四分位数(Q3)」と呼びます。

Q3: 箱が短い（または長い）と、どういう意味ですか？

A3: 箱の長さ（Q1からQ3までの距離）は、データ全体の真ん中50%がどの範囲に収まっているかを示します。

• 箱が短い: データがその範囲に密集している（ばらつきが小さい）ことを意味します。

• 箱が長い: データがその範囲で広く散らばっている（ばらつきが大きい）ことを意味します。

Q4: 平均値は箱ひげ図でわかりますか？

A4: 基本的な箱ひげ図には「平均値」は含まれません。箱の中の線は「中央値」です。平均値は外れ値の影響を受けやすいですが、中央値は受けにくいため、データの中心を見る指標として使われます。ただし、ツールによってはオプションで平均値を「×」印などで同時に表示できるものもあります。

Q5: 箱ひげ図はどんなデータに使えますか？

A5: テストの点数、身長、体重、気温、売上、製品の重さ、サイトの滞在時間など、数値で表されるデータ（量的データ）の分析に使われます。特に、複数のグループ（例：クラス別、地域別、男女別など）に分けて、それらの分布を比較したい場合に非常に有効です。