DS検定トップ ＞ 箱ひげ図とは？四分位数と外れ値の読み取り方【DS検定】

まず結論

• 箱ひげ図とは、データの「ばらつき」と「外れ値」を四分位数で表現する可視化手法です。
• DS検定では「平均ではなく分布の形を読む力」が問われます。

直感的な説明

例えば、ある店舗の1日の売上を比べるとき、

• 平均売上だけでは実態が見えない
• ばらつきが大きいのか小さいのかも重要

という場面があります。

箱ひげ図は、

• 真ん中の値（中央値）
• どれくらい散らばっているか
• 極端に大きい値や小さい値があるか

を一目で見せてくれるグラフです。

ビジネスでは
「安定している店舗か？」「一部の日だけ突出しているのか？」
といった判断に役立ちます。

定義・仕組み

箱ひげ図は、次の5つの値で構成されます。

1. 最小値
2. 第一四分位数（Q1）
3. 第二四分位数（Q2：中央値）
4. 第三四分位数（Q3）
5. 最大値

四分位数とは？

データを小さい順に並べて、4等分したときの区切りの値です。

• Q1：下から25％の位置
• Q2：真ん中（中央値）
• Q3：下から75％の位置

四分位範囲（IQR）

IQR ＝ Q3 − Q1

データの真ん中50％がどれくらい広がっているかを示します。

外れ値の決め方（重要）

DS検定でよく問われるのがここです。

外れ値は、次の範囲を超えた値です。

• 上限：Q3 + 1.5 × IQR
• 下限：Q1 − 1.5 × IQR

この範囲から外れたデータを「外れ値」とします。

DS検定では
「最大値＝ひげの端」とは限らない
という点が重要です。

どんな場面で使う？

使う場面

• グループ間のばらつきを比較したいとき
• 外れ値の有無を確認したいとき
• 分布の偏りをざっくり把握したいとき

例：

• 部署別の売上分布比較
• 商品ごとの価格ばらつき
• センサー値の異常検知前の確認

向いていない場面

• 正確な平均値を知りたいとき
• 分布の細かい形（山の数など）を見たいとき

よくある誤解・混同

❌ 平均を表すグラフである

→ 箱ひげ図は中央値が中心です。

❌ 最大値・最小値が必ずひげの端

→ 外れ値がある場合、ひげは
　「Q3＋1.5×IQR以内の最大値」までです。

❌ 外れ値＝異常値

→ 外れ値は「統計的に離れている値」であって、
　必ずしも間違いとは限りません。

DS検定では
「外れ値はQ3＋1.5×IQRを超えた値」と書かれていれば正解
「最大値を外れ値とする」と書かれていたら誤り
という判断が必要です。

❌ 箱ひげ図の中心は平均

→ 中央値（Q2）です

まとめ（試験直前用）

• 箱ひげ図は「分布のばらつき」を見るグラフ
• 中心は平均ではなく中央値
• IQR＝Q3−Q1
• 外れ値は Q3＋1.5×IQR を超える値
• ひげ＝最大値とは限らない

「四分位数」「IQR」「外れ値の定義」
この3点を押さえれば、選択肢は切れます。

対応スキル項目（データサイエンス力シート）

• データ理解
• データの可視化
• ★ データの分布やばらつきを適切に把握できる

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