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ボックスプロット作成ツール

MiniWebtoolの箱ひげ図作成ツールにラベル付きデータセットを貼り付け、分布を箱ひげ図で比較できます。外れ値の判定方法を選び、各グループの五数要約と四分位範囲（IQR）を確認できます。

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Geminiでは、コピーした質問文をチャットに貼り付けてください。下からコピーすることもできます。

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箱ひげ図は五数要約を描きます：最小値、Q1、中央値、Q3、最大値

下に名前付きのデータセットを 1 つ以上入力すると、それぞれの箱ひげ図を、五数要約、四分位範囲（IQR）、外れ値とともに表示します。

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。

一目でわかる

ボックスプロット作成ツールは、貼り付けたデータセットから箱ひげ図を描き、その分布を比較します。各グループの5数要約、四分位範囲（IQR）、平均、標準偏差、外れ値を示します。

ボックスプロット作成ツールの機能一覧
機能できること向いている用途
複数のデータセット各データセットを1行ずつ入力し、Class A: 72, 85, 90 のようにコロンでラベルを付けます。グループ間でテストの点数や売上を比べる
5数要約各データセットの最小値、Q1、中央値、Q3、最大値を、IQR、平均、標準偏差とともに表示します。表計算ソフトを使わずに散らばりと中心を説明する
外れ値の基準Standard（1.5 x IQR）、Extreme（3.0 x IQR）、またはNone（データ全体の範囲を表示）から選びます。珍しい値をどの程度厳しく判定するかを決める
精度統計値を小数点以下何桁で表示するかを選びます。決まった丸め規則のあるレポート
対話型のプロットプロット上の値をホバーのツールチップで表示します。プロットはPNG画像として書き出せます。レポートやスライドに箱ひげ図を追加する
計算の手順四分位数と境界（フェンス）の式を含む段階的な内訳。宿題を確認する学生

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：

ボックスプロット作成ツール: 五数要約を理解する
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）

四分位数の計算方法の説明

教科書、電卓、表計算ソフトでは、Q1とQ3の求め方が必ずしも同じではないため、同じデータでも箱の端やIQRの値がわずかに異なることがあります。四分位数の計算方法のメニューから、授業やソフトウェアで使用している方式を選んでください：

差は通常小さいものですが、データセットが小さい場合は目立つことがあります。ステップごとの説明セクションでは、最初のデータセットについて、すべての方式によるQ1、Q3、IQRを表示し、現在選択中の方式を強調表示します。

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。

箱ひげ図から、どのクラスのテストの点数がより安定しているか判断するには？

箱のスコア軸に沿った長さを比べます。箱の長さは四分位範囲を表すため、箱が短いほど、点数の中央50%が狭い範囲に集まっています。たとえば、クラスAの四分位範囲が8点、クラスBが15点なら、クラスAの中央50%のばらつきのほうが小さいといえます。箱の外のばらつきを示すひげと外れ値も確認してください。

箱ひげ図に、すべてのデータが個別の点として表示されないのはなぜですか？

箱ひげ図は、四分位数、中央値、ひげを使ってデータを要約するため、通常は観測値をすべて個別に表示しません。選択した外れ値の判定方法によっては、ひげの外にある値が外れ値として個別に表示されます。たとえば、ひげの範囲内の何十個もの点数は、点ごとに示すのではなく図の要約に含めます。分布を比較するには要約統計量を確認してください。

小さなデータセットだと四分位数が異なることがあるのはなぜですか？

四分位数の計算方法によって、特に標本数が少ないときに、観測値の間の位置をどう扱うかが異なることがあります。たとえば、数値が5つのデータセットでは、計算方法によって第1四分位数や第3四分位数がわずかに異なり、箱の長さや四分位範囲も変わることがあります。箱ひげ図を比較するときは、すべてのデータセットに同じ方法を使い、授業や分析基準で指定された方法があればそれに従ってください。

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

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