四分位範囲電卓
四分位範囲（IQR）、四分位数（Q1、Q2、Q3）、5数要約を計算し、インタラクティブな箱ひげ図の可視化とステップバイステップの計算で外れ値を検出します。
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四分位範囲電卓
四分位範囲電卓は、IQR（四分位範囲）、すべての四分位数（Q1、Q2、Q3）、5数要約を計算し、データセット内の外れ値を自動的に検出します。インタラクティブな箱ひげ図の可視化とステップバイステップの計算表示により、データの広がりと分布を深く理解するのに役立ちます。
四分位範囲 (IQR) とは何ですか？
四分位範囲 (IQR) とは、データの中心50%の広がりを表す統計的ばらつきの指標です。第3四分位数 (Q3) と第1四分位数 (Q1) の差として計算されます。
範囲（最大値 - 最小値）とは異なり、IQRは外れ値に対して耐性があるため、より堅牢な変動指標となります。記述統計、データ分析、および1.5×IQRルールによる外れ値の特定に広く使用されています。
四分位数の理解
四分位数は、ソートされたデータセットを4つの等しい部分に分割します。
- Q1 (第1四分位数 / 25パーセンタイル): データの25%がこの値以下になります。下位四分位数とも呼ばれます。
- Q2 (第2四分位数 / 中央値 / 50パーセンタイル): データセットの中央値であり、データを2つの等しい半分に分割します。
- Q3 (第3四分位数 / 75パーセンタイル): データの75%がこの値以下になります。上位四分位数とも呼ばれます。
5数要約
5数要約は、データセットの分布の概要を素早く提供します。
- 最小値: 最も小さい値
- Q1: 第1四分位数 (25パーセンタイル)
- Q2: 中央値 (50パーセンタイル)
- Q3: 第3四分位数 (75パーセンタイル)
- 最大値: 最も大きい値
これら5つの値は、データの分布、歪み、および外れ値を視覚的に表示する箱ひげ図の作成に使用されます。
外れ値検出: 1.5×IQRルール
IQRは、境界（フェンス）を使用して外れ値を特定するためによく使われます。
下限境界を下回る、または上限境界を上回るデータポイントは、潜在的な外れ値とみなされます。極端な外れ値については、3×IQRルール（Q1 - 3×IQR または Q3 + 3×IQR を超える値）が使用されます。
四分位数の計算方法
四分位数の計算にはいくつかの方法があり、結果がわずかに異なる場合があります。
| 方法 | 使用例 | 説明 |
|---|---|---|
| 排他的 (Exclusive) | TI-83/84, Moore & McCabe, Excel QUARTILE.EXC | nが奇数の場合、Q1とQ3の計算に中央値を除外します。教育現場で最も一般的です。 |
| 包括的 (Inclusive) | TI-85, Minitab, Excel QUARTILE.INC | nが奇数の場合、Q1とQ3の計算において中央値を両方の半分に含めます。 |
この電卓は両方の方法をサポートしています。排他的（Exclusive）メソッドは統計学の講義でより一般的に教えられており、デフォルト設定となっています。
この電卓の使い方
- データを入力: カンマ、スペース、または改行で区切られた数値を入力します。少なくとも4つの値が必要です。
- 計算方法を選択: 必要に応じて、排他的（デフォルト、一般的）または包括的を選択します。
- 小数精度を設定: 結果の小数点以下の桁数を2〜15桁の間で選択します。
- 計算: ボタンをクリックすると、IQR、四分位数、5数要約、外れ値検出、箱ひげ図、およびステップバイステップの計算が表示されます。
IQRの応用
- データ分析: データセットの広がりと変動性の理解
- 品質管理: 製造におけるプロセス変動の監視
- 外れ値検出: 調査が必要な異常値の特定
- 箱ひげ図: データ分布の視覚的表現の作成
- 分布の比較: 異なるグループ間の変動性の評価
- 研究と統計: 科学研究における散布度の報告
IQRと他の散布度指標の比較
| 指標 | 外れ値への敏感度 | 最適な使用場面 |
|---|---|---|
| IQR | 耐性あり (堅牢) | データに外れ値が含まれる可能性がある場合、典型的な広がりを説明したいとき |
| 範囲 (レンジ) | 非常に敏感 | 素早い概要の把握、外れ値がない場合 |
| 標準偏差 | 敏感 | データが正規分布している場合、精密な変動指標が必要なとき |
| 分散 | 敏感 | 偏差の2乗を必要とする統計計算 |
よくある質問
四分位範囲 (IQR) とは何ですか？
四分位範囲 (IQR) とは、統計的ばらつきの指標の一つで、第3四分位数 (Q3) と第1四分位数 (Q1) の差に等しいものです。データの中心50%の広がりを表し、IQR = Q3 - Q1 として計算されます。IQRは外れ値の影響を受けにくいため、堅牢な変動指標として知られています。
IQRの計算方法は？
IQRの計算手順は次の通りです。1) データを昇順に並べ替える。2) 第1四分位数 (Q1、下位半分の中央値) を求める。3) 第3四分位数 (Q3、上位半分の中央値) を求める。4) IQR = Q3 - Q1 を計算する。この結果は、データの中間50%が含まれる範囲を表します。
外れ値を判定する1.5 IQRルールとは何ですか？
1.5 IQRルールとは、Q1 - 1.5×IQR（下限境界）を下回る、または Q3 + 1.5×IQR（上限境界）を上回るデータポイントを外れ値として特定するルールです。これらの境界を超える点は潜在的な外れ値とみなされます。3×IQRルールは異常な外れ値を特定するために使用されます。
排他的（Exclusive）メソッドと包括的（Inclusive）メソッドの違いは何ですか？
排他的メソッド（TI-83/84やMoore & McCabeで使用）は、データ数が奇数の場合にQ1とQ3を計算する際、中央値を除外します。包括的メソッド（TI-85やMinitabで使用）は、中央値を両方の半分に含めます。どちらも有効な手法ですが、教育現場では排他的メソッドがより一般的です。
5数要約とは何ですか？
5数要約は、最小値、Q1（第1四分位数）、Q2（中央値）、Q3（第3四分位数）、最大値の5つの数値で構成されます。これらの値はデータの分布の概要を素早く把握するのに役立ち、箱ひげ図の作成に使用されます。
なぜ散布度の測定に範囲（レンジ）よりもIQRが好まれるのですか？
IQRが好まれる理由は、外れ値に対して耐性があるためです。範囲（最大値 - 最小値）は極端な値に大きく影響されますが、IQRはデータの中心50%に焦点を当てます。これにより、IQRはデータセットにおける典型的な変動のより堅牢で信頼できる指標となります。
関連リソース
このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合は、次のようにしてください：
"四分位範囲電卓"（https://MiniWebtool.com/ja/四分位範囲電卓/） MiniWebtool からの引用、https://MiniWebtool.com/
by miniwebtool チーム. 更新日: 2026年1月27日
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