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ボックスプロット作成ツール

インタラクティブな視覚化、包括的な統計データ、四分位数分析、外れ値検出、および段階的な計算プロセスを備えたプロフェッショナルな箱ひげ図を生成します。

無料で利用可能登録不要2026年1月更新
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クイック例 テストの点数 売上データ 外れ値あり 3つのグループ

各データセットを新しい行に入力してください。オプションでラベルの後にコロンを付けて開始できます。数値はカンマまたはスペースで区切ってください。

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ボックスプロット作成ツール

インタラクティブな箱ひげ図（ボックスプロット）を当ツールで即座に作成できます。データの分布を視覚化し、外れ値を特定し、複数のデータセットを比較し、五数要約、四分位範囲（IQR）、平均値、標準偏差を含む包括的な統計分析を取得できます。

箱ひげ図とは何ですか？

箱ひげ図（ボックスプロットとも呼ばれる）は、最小値、第1四分位数（Q1）、中央値、第3四分位数（Q3）、最大値という5つの要約数値に基づいてデータの分布を表示する標準的な方法です。「箱」はデータの中間50%が位置する四分位範囲（IQR）を示し、「ひげ」は残りの分布を示すために伸びています。

箱ひげ図の構成要素

この箱ひげ図作成ツールの使い方

  1. データを入力： テキストエリアに数値を入力または貼り付けます。各データセットを新しい行に入力してください。オプションで、コロンを使用してラベルを追加できます（例：『クラスA: 72, 85, 90』）。
  2. 外れ値検出を選択： 一般的な分析には標準 (1.5×IQR)、極端な外れ値のみには極端な値のみ (3.0×IQR)、全範囲を表示するにはなしを選択します。
  3. 精度を設定： 表示される統計データの小数点以下の桁数を選択します。
  4. プロットを生成： ボタンをクリックして、ホバーツールチップ付きのインタラクティブな箱ひげ図を作成します。
  5. 結果を分析： 各データセットの五数要約、IQR、外れ値、およびその他の統計データを確認します。

五数要約を理解する

五数要約はすべての箱ひげ図の基礎です：

統計量説明プロット上の位置
最小値データセット内の最小の値左側のひげの端（または外れ値）
Q1（第1四分位数）データの25%がこの値より小さい箱の左端
中央値 (Q2)真ん中の値。上下に50%ずつのデータがある箱の中の線
Q3（第3四分位数）データの75%がこの値より小さい箱の右端
最大値データセット内の最大の値右側のひげの端（または外れ値）

四分位範囲（IQR）と外れ値の検出

四分位範囲 (IQR) は、Q3 - Q1 として計算されます。これはデータの真ん中50%のばらつきを表し、外れ値の検出に使用されます：

IQR の公式
$$\text{IQR} = Q3 - Q1$$
外れ値の境界線 (1.5×IQR 法)
$$\text{下側境界線} = Q1 - 1.5 \times \text{IQR}$$ $$\text{上側境界線} = Q3 + 1.5 \times \text{IQR}$$

これらの境界線の外側にある値は外れ値とみなされ、個別の点としてプロットされます。

箱ひげ図の歪度の解釈

箱ひげ図の形状は、データ分布の歪度を明らかにします：

箱ひげ図を使用すべき時

箱ひげ図は以下の場合に理想的です：

よくある質問

箱ひげ図とは何ですか？

箱ひげ図（ボックスプロット）は、最小値、第1四分位数（Q1）、中央値、第3四分位数（Q3）、最大値という5つの要約数値に基づいてデータの分布を表示するグラフ手法です。箱はデータの中心50%を含む四分位範囲を示し、ひげは典型的な値の範囲を示すために伸びています。

五数要約はどのように計算しますか？

五数要約は、(1) 最小値 - 最小の値、(2) Q1 - 下半分の部の中央値、(3) 中央値 (Q2) - ソート時の真ん中の値、(4) Q3 - 上半分の部の中央値、(5) 最大値 - 最大の値、で構成されます。

箱ひげ図で外れ値はどのように検出されますか？

外れ値は1.5×IQRルールを使用して検出されます。IQR = Q3 - Q1を計算し、下側境界線（Q1 - 1.5×IQR）と上側境界線（Q3 + 1.5×IQR）を見つけます。これらの境界線の外側にある点が外れ値です。

IQRは何を表していますか？

データの真ん中50%のばらつきを測定します。IQRが小さいほどデータが密集しており、IQRが大きいほどばらつきが大きいことを意味します。

箱ひげ図はどのような時に使うべきですか？

データの分布の視覚化、複数データセットの比較、外れ値の特定、ばらつきや歪度の提示、および五数要約の提示に箱ひげ図を使用します。テストのスコアの比較や調査結果の分析に優れています。

箱ひげ図の歪度はどう解釈すればよいですか？

対称的なデータは中央値が真ん中にありひげが等しいです。右に歪んだデータは中央値がQ1に近く右のひげが長いです。左に歪んだデータは中央値がQ3に近く左のひげが長いです。

参考文献

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合：

"ボックスプロット作成ツール"（https://MiniWebtool.com/ja/ボックスプロット作成ツール/）、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チームによる提供。最終更新日：2026年1月14日

開発者向け API が利用できます: このツールをアプリ、自動化、エージェントから 1 回の JSON HTTP リクエストで実行できます。 API ドキュメントを見る

また、AI 数学ソルバー GPT を使って、自然言語による質問と回答で数学の問題を解決することもできます。

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