2026.06.15

箱ひげ図とは？四分位数と外れ値の見方をやさしく図解

ルミィ

連載の最終回は、箱ひげ図（はこひげず）です。前回のヒストグラムと並ぶ、データの“ばらつき”を見るための代表的なグラフ。とくに外れ値の発見と複数グループの比較で、無類の強さを発揮します。

箱とひげ（線）でできた、ちょっと変わった見た目のグラフ。最初はとっつきにくいですが、読み方さえ分かれば、データのばらつきが一瞬でつかめる便利な道具です。図と一緒に、その仕組みを解きほぐしましょう。

この連載は、統計のきほん（標準偏差・正規分布・相関・検定）の“ひとつ手前”——集めたデータをまず「要約して・見る」ための記述統計をあつかいます。

📏 連載「データの見方・まとめ方」（記述統計編・全4回）

集めたデータを「どう要約し、どう見るか」——データ分析の“いちばん最初の一歩”を、図でやさしく整理する連載です。

データの種類｜量的データと質的データ
平均・中央値・最頻値｜データの“真ん中”の測り方
ヒストグラム｜分布のかたちを見る
箱ひげ図（この記事）｜四分位数で外れ値を見抜く

ルミィ

箱とひげの正体は『データを4等分する四分位数』。これさえ分かれば、箱ひげ図はもう読めるよ。

箱ひげ図の図解。最小値・第1四分位Q1・中央値Q2・第3四分位Q3・最大値のひげと箱、IQR（箱の幅）、そしてひげの外にある外れ値の点を示す。 — 図：データを4等分する四分位数で、箱（真ん中50%）とひげ（広がり）を描く。ひげの外は外れ値の候補です。

Contents

箱ひげ図とは？

箱ひげ図は、データのばらつきを、1つの「箱」と、その両側にのびる「ひげ」で表したグラフです。図のように、箱がデータの“中心の固まり”を、ひげが“広がり”を表します。

ヒストグラムが「分布の形」を細かく見せるのに対し、箱ひげ図は「ばらつきの要点」をコンパクトに見せるのが持ち味。場所をとらないので、後で見るように“複数のグループを横並びで比べる”のが得意です。この箱とひげの正体が、四分位数です。

四分位数｜データを4等分する

箱ひげ図を理解するカギが四分位数です。これは、データを小さい順に並べて、4等分する位置の値のこと。

第1四分位数（Q1）——下から1/4の位置の値（下位25%の境目）
第2四分位数（Q2）——ちょうど真ん中＝中央値（下位50%）
第3四分位数（Q3）——下から3/4の位置の値（下位75%の境目）

つまり四分位数は、「中央値（真ん中）」の考え方を、さらに細かく1/4ずつに分けたものです。データを“4つのグループ”に区切る境界線、とイメージすると分かりやすいでしょう。

箱とひげの読み方

四分位数が分かれば、箱ひげ図はもう読めます。図の各パーツを見てみましょう。

箱——Q1からQ3まで。データの“真ん中50%”がこの中に入る
箱の中の線——中央値（Q2）。データの真ん中の位置
ひげ——箱から最小値・最大値まで伸びる線。データの広がりを表す

箱の幅（Q3−Q1）をIQR（四分位範囲）と呼びます。箱が大きいほどばらつきが大きく、小さいほどデータが中心に固まっているということ。中央値の線が箱の真ん中にあるか、どちらかに寄っているかで、分布の歪みも分かります。

箱＝真ん中50%のデータ（Q1〜Q3）／中の線＝中央値／ひげ＝データの広がり。箱の幅（IQR）が大きいほど、ばらつきが大きい。

外れ値を見抜く｜1.5×IQRルール

箱ひげ図の大きな強みが、外れ値を自動で見つけられることです。よく使われるのが「1.5×IQRルール」です。

具体的には、箱の端（Q1・Q3）から、IQRの1.5倍より外側にあるデータを「外れ値」とみなし、点（○）で示します。ひげは、この“外れ値ではない範囲”の端まで伸ばします。だから、ひげの外にぽつんと打たれた点を見れば、「これは外れ値だな」と機械的に判断できるのです。図の本体から離れた点が、まさにそれです。

複数グループの比較に強い

箱ひげ図が本当に輝くのは、複数のグループを並べて比べるときです。

たとえば「A店・B店・C店の客単価」を比べたいとき、3つの箱ひげ図を横に並べれば、それぞれの中央値・ばらつき・外れ値が、ひと目で比較できます。ヒストグラムを3つ並べるより、ずっとコンパクトで分かりやすい。「どのクラスの成績が安定しているか」「どの工場のばらつきが大きいか」——こうしたグループ間の比較で、箱ひげ図は第一の選択肢になります。棒グラフが“平均（高さ）だけ”を比べるのに対し、箱ひげ図は“ばらつきや外れ値まで含めて”比べられる。だから、グループの違いをより深く読み解けるのです。

ヒストグラムとの使い分け

ヒストグラムと箱ひげ図、どちらを使えばいいのでしょう。役割が違うので、目的で選びます。

1つのデータの“形”をくわしく見たい——ヒストグラム（山の数や細かい形が分かる）
ばらつき・外れ値を手早く見たい／複数グループを比べたい——箱ひげ図（コンパクトで比較向き）

両方を併用するのも、もちろんアリです。まず箱ひげ図でグループ間のあたりをつけ、気になるグループをヒストグラムでくわしく見る——そんな合わせ技も効果的です。

Excelで作る

箱ひげ図も、Excel 2016以降なら標準で作れます。

①データ範囲を選ぶ——比べたいグループのデータを選択する
②「挿入」タブ → グラフの「箱ひげ図」を選ぶ——自動で作成される

複数のグループを選んでおけば、横並びの箱ひげ図が一気にできあがります。四分位数や外れ値の計算も、Excelが自動でやってくれるので安心です。

具体例で四分位数を出す

四分位数の感覚をつかむため、小さなデータで出してみましょう。11人のテストの点数を小さい順に並べます：20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 80, 95。

中央値（Q2）——真ん中（6番目）の 55点
第1四分位（Q1）——下半分の真ん中あたり＝40点ごろ
第3四分位（Q3）——上半分の真ん中あたり＝70点ごろ

この場合、箱は40〜70点（真ん中50%がここに入る）、中の線が55点、ひげが20点と95点のほうへ伸びます。四分位数の細かい計算方法には流儀がいくつかありますが、「データを4等分する位置」というイメージさえつかめれば十分です。

中央値の位置とひげの長さで“歪み”を読む

箱ひげ図は、ばらつきだけでなく分布の歪みも教えてくれます。見るのは2か所です。

中央値の線の位置——箱の真ん中ならほぼ左右対称。どちらかに寄っていれば、その逆側に歪んでいる
ひげの長さ——片方のひげだけ長ければ、その方向に裾を引いている（外れ値が出やすい側）

たとえば、中央値の線が箱の左寄りで、右のひげが長ければ「右に歪んだデータ（年収型）」だと分かります。箱ひげ図は小さな図ですが、ばらつき・中心・歪み・外れ値という、データの要点をぎゅっと詰め込んでいるのです。

なぜ“真ん中50%”を見るのか｜頑健なばらつき

箱が「真ん中50%」を表すことには、ちゃんと意味があります。両端の極端な値（外れ値）に左右されず、データの“中核”のばらつきだけをつかめるからです。

標準偏差は、すべての値を使うぶん外れ値に弱いという弱点がありました。一方、箱ひげ図が使うIQR（四分位範囲）は、外れ値の影響を受けにくい“頑健な”ばらつきの指標です。

だから、外れ値が混じりやすいデータ（年収・不動産・センサー値など）では、標準偏差より四分位数・箱ひげ図のほうが、実態に近い「ばらつきの姿」を見せてくれます。外れ値に強い要約がほしいときは、平均より中央値、標準偏差よりIQR——この対応を覚えておくと、データに振り回されにくくなります。

ここまで来ると、記述統計の道具が“外れ値に強いチーム”と“弱いチーム”に分かれているのが見えてきます。平均と標準偏差は全データを使うぶん外れ値に弱く、中央値・四分位数（箱ひげ図）は順位ベースなので外れ値に強い。扱うデータに外れ値が多そうなら後者を選ぶ——この判断ができると、要約の質がぐっと上がります。

まとめ｜連載のおわりに

箱ひげ図は、四分位数を使って、データのばらつきと外れ値をコンパクトに表すグラフです。箱は真ん中50%のデータ、中の線は中央値、ひげは広がりを表し、1.5×IQRルールで外れ値を自動的に見つけられます。複数グループの比較で、とくに力を発揮します。

これで連載「データの見方・まとめ方」は完結です。データの種類を見分け、代表値で真ん中をつかみ、ヒストグラムで形を見て、箱ひげ図でばらつきを比べる。この“記述統計”の4ステップが、すべてのデータ分析の出発点です。ここを踏まえて、ぜひ統計のきほん（標準偏差・相関・検定）へ進んでください。お疲れさまでした。

派手な機械学習やAIが注目される時代でも、その入り口にあるのは、いつもこの“地味な記述統計”です。データの種類を見分け、代表値で真ん中をつかみ、グラフで形とばらつきを見る。この基本のキができていないと、どんな高度な分析も砂上の楼閣になってしまいます。逆に、ここさえ押さえておけば、これから出会うどんなデータとも、落ち着いて向き合えるはずです。まずは身近な数字を、グラフにして眺めるところから始めてみてください。種類を見分け、真ん中をつかみ、形とばらつきを見る——この一連の流れが自然にできるようになったとき、あなたはもう“データを読める人”です。お疲れさまでした。

箱ひげ図＝四分位数でばらつきと外れ値をコンパクトに表す。

箱＝真ん中50%／線＝中央値／ひげ＝広がり。1.5×IQRの外は外れ値。

複数グループの比較に最強。Excel 2016以降で自動作成できる。

よくある質問（FAQ）

箱ひげ図とは何ですか？

A. データのばらつきを、1つの箱とその両側にのびるひげで表したグラフです。四分位数をもとに、箱が真ん中50%のデータ、中の線が中央値、ひげが広がりを表します。外れ値の発見と複数グループの比較に強いのが特徴です。

四分位数とは何ですか？

A. データを小さい順に並べて4等分する位置の値です。第1四分位数（Q1）は下から1/4、第2四分位数（Q2）はちょうど真ん中＝中央値、第3四分位数（Q3）は下から3/4の位置の値です。中央値をさらに細かく分けたものといえます。

箱ひげ図の箱とひげは何を表していますか？

A. 箱はQ1からQ3までで、データの真ん中50%が入ります。箱の中の線は中央値です。ひげは箱から最小値・最大値（外れ値を除く範囲）まで伸び、データの広がりを表します。箱が大きいほどばらつきが大きいことを示します。

箱ひげ図で外れ値はどう判断しますか？

A. よく使われる1.5×IQRルールでは、箱の端（Q1・Q3）からIQR（箱の幅）の1.5倍より外側にあるデータを外れ値とみなし、点で示します。ひげの外にぽつんと打たれた点を見れば、機械的に外れ値を判断できます。

ヒストグラムと箱ひげ図はどう使い分けますか？

A. 1つのデータの形（山の数や細かい分布）を詳しく見たいならヒストグラム、ばらつきや外れ値を手早く見たい・複数グループを比べたいなら箱ひげ図が向きます。まず箱ひげ図で比較し、気になる部分をヒストグラムで見る併用も有効です。

箱ひげ図は何に使うと便利ですか？

A. 複数のグループを並べて比べるときに特に便利です。たとえばA店・B店・C店の客単価を3つの箱ひげ図で横に並べれば、中央値・ばらつき・外れ値をひと目で比較できます。グループ間の比較では第一の選択肢になります。

箱ひげ図はExcelで作れますか？

A. 作れます。Excel 2016以降なら、データ範囲を選んで『挿入』タブの『箱ひげ図』グラフを選ぶだけで自動作成されます。四分位数や外れ値の計算もExcelが自動で行うため、複数グループを選べば横並びの図も簡単に作れます。