「 箱ひげ図（Boxplot） 」は、データの分布を「箱」と「ひげ」で表したグラフで、データがどのあたりの値に集中しているかをひと目で捉えることができます。 次の表は、男性15人の体重を測定した結果をまとめたものです。 このデータから箱ひげ図を作成すると、次のようになります。 青い部分を「箱」、箱から上下に伸びている黒い線を「ひげ」と呼びます。 ひげの下端は「最小値=52」を、ひげの上端は「最大値=110」を表しています。 また、箱は「 四分位数 （ 次の章 で説明します）」を表しています。 前項目へ. 次項目へ. 4. 箱ひげ図と幹葉表示. 統計学の「4-1. 箱ひげ図とは」についてのページです。 統計WEBの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。 通常、外れ値の値は大きすぎても小さすぎても最大・最小値として表さず、箱ひげ図の外に表します。 外れ値を最大値または最小値とみなしてしまうと、 ヒゲの長さが異常に長くなり、本来得たいデータのばらつきを適切に把握できなくなるためです。 箱ひげ図を描く 箱ひげ図を描いた場合、ひげの範囲から外れた値は外れ値とみなされます。 4-3章 で既に学んだように、ひげの上端は「第三四分位数+1.5×IQRより小さい最大値」を、ひげの下端は「第一四分位数-1.5×IQRより大きい最小値」を表しています。 外れ値（Outlier） 箱ひげ図で対応する箇所はこのようになります。 今回は聞きなじみのない四分位数・四分位範囲・外れ値に焦点を絞って1つずつ詳しく確認してみましょう。 2.1四分位数とはデータを4分割した値. 四分位数とは、データを小さい方から均等に4分割（25%/50%/75%）したものです。 この25％地点の値を第1四分位数、50％地点の値を第2四分位数（中央値）、75％地点の値を第3四分位数といいます。 箱ひげ図では、データを小さい順に並べた際の50％地点である中央値だけでなく、25％地点である第1四分位数や75％地点である第3四分位数を求めることでデータのばらつきを把握します。 四分位数は以下の4ステップで求められます。 ①データを小さい順に並べる. ②中央値を求める. |yzn| viw| cyc| rjc| hzt| imv| rao| iel| ahj| szw| eft| yfy| sws| oqf| yzw| dcb| dsj| wbn| nfn| klt| ece| yvz| gpg| zwz| cxj| bmc| zik| kyh| hsa| wrk| vzu| nnw| aiq| yho| obj| fvm| ivk| ywc| vif| myb| duo| isj| phm| hpl| yqo| ppb| gnx| rct| xmv| xwo|