箱ひげ図 ── データを一目で見る

① 数直線（または軸）を用意

② 箱を Q₁ から Q₃ までの範囲で描く

③ 箱の中に 中央値 Q₂ の位置に縦線を引く

④ 箱の 両端から最小値・最大値まで水平線（ひげ）を伸ばす

⑤ 最小値・最大値の位置に小さな垂直線

min ────[ Q₁ │ Q₂ │ Q₃ ]──── max

　 ひげ　　　箱　　　　　　　　　　ひげ

左から：min、ひげ、Q₁、箱の中の中央値、Q₃、ひげ、max

縦に描く場合もある（高さ方向に並べる）

箱の長さ = 四分位範囲（Q₃ − Q₁）：中央 50% の散らばり

　→ 箱が長い：データが広く散らばっている

　→ 箱が短い：データが密集

ひげの長さ = 端のデータまでの距離

　→ ひげが長い：外れ値の可能性

中央値の位置：箱の中で偏っていれば、分布が非対称

　→ 中央値が右寄り：データが左に偏っている

　→ 中央値が左寄り：データが右に偏っている

並び替え済み

最小値 = 2、最大値 = 18

中央値 Q₂ = 8（5番目）

下半分（2,4,5,7）→ Q₁ = (4+5)/2 = 4.5

上半分（11,13,15,18）→ Q₃ = (13+15)/2 = 14

5数要約：2、4.5、8、14、18

→ これを数直線に描くと箱ひげ図完成

複数のクラス・店舗などのデータを 並べて比較できる

中央値・散らばり・外れ値の有無が一目瞭然

→ ヒストグラムよりも比較に向く

→ A組 と B組 の成績比較、年度ごとの売上比較 など

A組：最小30、Q₁ 50、中央60、Q₃ 75、最大90

B組：最小40、Q₁ 55、中央70、Q₃ 80、最大95

→ B組のほうが中央値・四分位数すべて高い → 全体的に高得点

→ A組のほうが範囲が広い（散らばりが大きい）

慣例：Q₁ − 1.5 × IQR より小、または Q₃ + 1.5 × IQR より大なら「外れ値」

外れ値は箱ひげ図で 点で表す（ひげの外側に）

→ 外れ値が見えるので、データ分析で役立つ

中学校レベルでは詳しくは扱わないが、知っておくと便利