箱ひげ図メーカー・箱ひげ図ジェネレーター
数値を貼り付けるか、CSV・Excel ファイルをドロップしてください。四分位数・中央値・ひげ・外れ値は正確に計算され、AI が投稿先ジャーナルの流儀に合わせて論文品質の箱ひげ図を描きます。チャットで微調整し、仕上がったらエクスポートできます。
箱ひげ図のスタイル
ジャーナルごとの流儀で 1 枚ずつ、それぞれ別のデータから描いた実際のレンダリングです。カードをクリックするとスタイルを適用でき、拡大すれば全体を確認できます。
箱ひげ図とは？
箱ひげ図は、数値データを最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値の 5 つの値（五数要約）で要約するグラフです。 箱は Q1 から Q3 までデータの中央半分を覆い、箱の中の線が中央値を示します。ひげは箱から四分位範囲の 1.5 倍以内にある最も端の点まで伸び、その外側の値は外れ値として個別の点で描かれます。
この箱ひげ図メーカーについて
- 値をプロンプトに直接貼り付けるか、CSV・TSV・Excel ファイルを最大 3 つまで添付できます。1 列 1 グループの形式でも、ラベルと値の行形式でも読み取れます。
- 四分位数・中央値・ひげ・外れ値は、AI が線を 1 本引く前にコードで正確に計算されます。四分位数は線形補間、外れ値はテューキーの 1.5 × IQR 基準です。
- ジャーナルスタイルのプリセットで、同じ統計量を Nature・Science・Cell Press・臨床系グレースケール・ダークスライドの流儀に整えられます。
- ワークスペースのチャットで指示を重ねるたびに統計量はデータから再計算されるため、編集で数値がずれることはありません。
- 完成した図はキャンバスエディタから PNG・JPG・SVG・PPTX でエクスポートできます。
外れ値の定義
箱から四分位範囲の 1.5 倍を超えて離れた点が外れ値です。 ひげはその境界の内側にある最も端の実データ点で止まり、境界値そのものまでは伸びません。
IQR = Q3 − Q1 境界: Q1 − 1.5 × IQR と Q3 + 1.5 × IQR
言葉でいうと
四分位範囲は第3四分位数から第1四分位数を引いた値です。下側境界を下回る値と上側境界を上回る値は、ひげに含めず独立した点として描かれます。
1.5 × IQR の基準はテューキーが提唱した元々の慣習で、R・Python をはじめ多くの統計ソフトの既定値です。
箱ひげ図の作り方
データを入れる
1 行 1 グループで貼り付けるか（例：対照群: 4.1, 5.2, 4.8…）、CSV・Excel のエクスポートをドロップします。1 列 1 グループでもラベル/値の行形式でも構いません。各グループの正確な五数要約が外れ値も含めて即座に表示されます。
図の内容を伝える
軸の意味と見せ方を書きます。例：y軸「反応時間 (s)」、横向き、印刷用にグレースケール。ジャーナルスタイルを選ぶか、プリセットは自動のままでも大丈夫です。
生成して仕上げる
AI は計算済みの統計量から描き、推測では描きません。チャットで編集を続けられます。グループ名の変更、横向きへの切り替え、スタイルの変更などを指示し、PNG・SVG・PPTX でエクスポートしてください。
箱ひげ図の各部分
箱ひげ図のどの要素も、データについての特定の問いに答えています。
| 部分 | 示すもの | 計算方法 |
|---|---|---|
| 箱 | データの中央 50% | Q1 から Q3 まで。すなわち四分位範囲 |
| 中央値の線 | 真ん中の値 | 観測値の半分ずつが線の両側に位置する |
| 下側のひげ | 箱より下のデータの広がり | Q1 − 1.5 × IQR 以上で最小の実データ点まで |
| 上側のひげ | 箱より上のデータの広がり | Q3 + 1.5 × IQR 以下で最大の実データ点まで |
| ひげの端の横線 | ひげの終点 | 最後の実データ点に付く短い線。境界値には付かない |
| 外れ値 | 極端に離れた値 | 1.5 × IQR の境界の外にある個別の点 |
| 平均値マーカー | 算術平均（任意） | 指示があれば描画。通常は白抜きのひし形 |
| 数値軸 | 測定の目盛り | 全グループ・ひげ・外れ値を収める等間隔の目盛り |
四分位数は線形補間（R の type 7）で計算します。NumPy・Excel・Google スプレッドシートと同じ方法なので、ここの数値は表計算ソフトの結果と一致します。
箱ひげ図・ヒストグラム・バイオリン図の使い分け
分布の見せ方は 3 通りあり、読み手に何を比べてほしいかで選びます。
| 観点 | 箱ひげ図 | ヒストグラム | バイオリン図 |
|---|---|---|---|
| 示すもの | 五数要約と外れ値 | 1 つの分布の完全な形 | 平滑化した密度と内側の要約 |
| 向いている場面 | 複数グループの横並び比較 | 1 変数の分布を詳しく見る | 大きな標本どうしの分布形の比較 |
| 必要なデータ量 | 1 グループ 5 点程度から | 意味のある階級を満たせる点数 | 密度を推定できる点数 |
| 外れ値 | 個別の点として明示 | 端の階級に埋もれる | 通常は表示されない |
| 二峰性 | 見えない。箱は 2 つの山を表せない | 2 つの山として見える | 密度の輪郭に現れる |
伝えたいことが「グループ A は B より高い」なら、箱ひげ図が最速で伝えます。分布の形そのものが主題なら、ヒストグラムかバイオリン図を選んでください。
箱ひげ図が使われる場面
複数の測定グループをひと目で比べたいとき、箱ひげ図は定番の答えです。
処置群の比較
用量反応実験、薬剤と溶媒対照、前後比較など。箱を横に並べれば中央値とばらつきの変化が一目で分かり、外れ値となった個体や検体も正直に点で示されます。
品質管理
ロット間のばらつき、装置のドリフト、作業者間の差。ロットごとの箱が水準と安定性を同時に示し、異常な回は点として浮かび上がります。
統計の授業
五数要約・四分位数・1.5 × IQR の外れ値基準が 1 枚の図に収まっています。だからこそ箱ひげ図は、中学数学から大学まで記述統計の単元の要になっています。
アンケートと A/B テスト
コホートや施策ごとの回答時間・スコア・評価。平均値の表ではばらつきが隠れてしまうところを、箱ひげ図なら十数セグメントを 1 枚で比較できます。
箱ひげ図のよくある質問
箱ひげ図の見方は？
まず中央値の線、次に箱、最後にひげの順に見ます。 箱の中の線が中央値で、データの半分ずつがその両側にあります。箱は中央 50%（Q1〜Q3）を覆うので、箱が長いほどばらつきが大きいということです。ひげは典型的な値の範囲を示し、その外側にある単独の点は外れ値なので、一度立ち止まって確認する価値があります。
箱ひげ図のひげは何を表していますか？
ひげは、箱の外にあってもまだ典型的とみなせるデータの範囲を表します。 箱の各辺から、四分位範囲の 1.5 倍以内にある最も端の観測値まで伸びます。終点は境界値ではなく実際のデータ点なので、上下のひげの長さはたいてい揃いません。
四分位数の求め方は？
このツールは順序統計量の線形補間を使います。NumPy・Excel・Google スプレッドシートの既定と同じ方法（R の type 7）です。 教科書では別の規則（中央値で二分してから各半分の中央値を取る方法）を教えることもあり、同じデータでもツールによって Q1・Q3 が少し違うのはそのためです。どの方法でも中央値そのものは一致します。
四分位数や五数要約の計算ツールとして使えますか？
使えます。描画する前の段階で、このツールは箱ひげ図の計算機として動きます。データを貼り付ければ、各グループの n・最小値・Q1・中央値・Q3・最大値・外れ値の正確な値が即座に表示されます。 この表はそのまま五数要約と四分位範囲の計算機でもあります。IQR は Q3 − Q1 で、1.5 × IQR の外れ値境界も自動で適用されます。統計量の確認は無料で、クレジットを消費するのは図を生成するときだけです。
箱ひげ図の外れ値の基準は？
Q1 から下に、または Q3 から上に 1.5 × IQR を超えて離れた値です。 これはテューキーの慣習で、正規分布のデータなら約 0.7% が該当します。たまに外れ値が出るのは想定内で、直ちに誤りというわけではありません。外れ値は読み手が数えられるよう個別の点で描かれます。
Excel や CSV のファイルから箱ひげ図を作れますか？
作れます。アップロードボタンから .xlsx・.csv・.tsv を最大 3 ファイルまで添付するか、値をプロンプトに直接貼り付けてください。 見出し行付きの 1 列 1 グループ形式でも、ラベル列と値列の縦持ち形式でも読み取れます。各グループの正確な統計量は、生成を消費する前にすぐ表示されます。
1 枚の箱ひげ図で何グループまで比較できますか？
1 つの軸に最大 12 グループです。 それ以上は箱が細くなりすぎて読めず、査読者にも図の分割を求められます。ファイルの列がもっと多い場合は先頭 12 列を採用し、何を省いたかをパネルが知らせます。
横向きの箱ひげ図は作れますか？
作れます。説明に「横向き」と書くだけです。 グループ名が長いときは横向きが読みやすく、臨床系ジャーナルでは標準です。統計・スタイル・編集など他の機能は、縦横どちらでも同じように動きます。
AI が数値を変えたり作ったりしませんか？
しません。四分位数・ひげ・外れ値はコードがデータから正確に計算し、AI にはその値をそのまま描くよう指示しています。 再生成のたびに元データから計算し直すので、スタイルを何度調整しても統計量はずれません。
箱ひげ図と box plot は同じものですか？
同じです。どちらも同じグラフを指します。 日本語では「箱ひげ図」が標準的な呼び名で、英語圏では box plot、教育の場では box-and-whisker plot と呼ばれます。いずれも 1977 年にジョン・テューキーが広めました。ツールの名前も箱ひげ図メーカー、箱ひげ図作成サイト、box plot generator と様々ですが、描くのはすべてこの同じグラフです。
箱ひげ図に平均値を表示できますか？
できます。平均値マーカーを指示すれば各箱に付き、通常は白抜きのひし形で描かれます。 箱ひげ図が中央値を軸に組み立てられているのは外れ値に強いからで、本文の平均値と図を対応づけたい読者のために両方を示すのは一般的な作法です。
どの形式でエクスポートできますか？
PNG と JPG は直接、SVG と PPTX はキャンバスエディタ経由で書き出せます。 キャンバスエディタは図を編集可能な要素に分解してから出力します。論文投稿（ベクター）、スライド（PPTX）、手早い共有（PNG）のいずれにも対応できます。
この箱ひげ図メーカーは無料ですか？
はい、まずは無料で使えます。新規アカウントには 100 クレジットが付与され、登録にカードは不要です。 クレジットの購入や購読を決める前に、実際の図を生成してエクスポートするのに十分な量です。アカウントが必要なのは、各図がワークスペースに保存され、後から戻って編集できるようにするためです。
出典
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — Box Plot — National Institute of Standards and Technology
- Visualizing samples with box plots (Points of Significance) — Nature Methods
- quantile — R documentation of the nine quantile types — The R Project
関連ツールと記事
ほかの図表作成ツールと、その読み方をまとめた記事。
