統計検定2級 用語解説
箱ひげ図とは
中央値・四分位数・最大値・最小値などを用いて、1つの量的変数の分布を箱とひげで視覚的に要約する図。
まず押さえる結論
箱ひげ図は、統計検定2級の「第1章 データの記述と要約」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-11。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×平均・中央値・最頻値の使い分け。外れ値があると平均は大きく動きやすいが、中央値は比較的影響を受けにくい。
×相関と因果の混同。相関係数が大きくても因果関係を示すとは限らない。
×分散・標準偏差・変動係数の違い。単位や平均の大きさが異なる比較では変動係数が使われる。
関連する確認問題
第1章 データの記述と要約 / 散らばりなどの指標
四分位数を用いる説明として、最も適切なものはどれか。
正解は「データを小さい順に並べ、分布の位置を4等分する点を用いて分布を要約する」である。四分位数は、データを小さい順に並べたときに分布を4等分する位置の値であり、中央値や箱ひげ図と合わせて分布の偏りやばらつきを見るために使われる。2つの量的変数の関係を表すのは相関係数、母平均を区間推定するのは区間推定、カテゴリ変数の独立性を検定するのは独立性の検定であり、いずれも四分位数とは異なる。四分位数は1変数の観測値を順序づけて分布を要約する道具である。2変数の関係、母集団の推定、カテゴリ変数の検定という別の目的へ移っていないかを確認する。
第1章 データの記述と要約 / 散らばりなどの指標
箱ひげ図から読み取りやすい情報として、最も適切なものはどれか。
正解は「中央値、四分位数、データのばらつきの概要」である。箱ひげ図は、中央値や四分位数をもとに、1変数データの分布の位置やばらつきの概要を視覚的に要約する図である。仮説検定で用いる帰無仮説のp値は棄却域の判断に使う値であり、箱ひげ図から直接読み取れるものではない。母比率の信頼区間は区間推定で求める値、回帰係数の推定式は回帰分析で求める式であり、いずれも箱ひげ図が直接示す情報ではない。 図が符号化している要素を見る。箱は第1四分位数から第3四分位数、箱内の線は中央値を示し、ひげなどと合わせて散らばりを要約する。p値、信頼区間、回帰式は別の推測統計・回帰手続きで求める情報である。
第1章 データの記述と要約 / 散らばりなどの指標
四分位数と中央値の関係として、最も適切なものはどれか。
正解は「中央値は、四分位数の考え方では中央に位置する値として扱われる」である。四分位数はデータを小さい順に並べて分布を4等分する位置の値であり、箱ひげ図にも用いられる。中央値はその中で中央に位置する値として扱われ、平均や標準偏差と同じ値になるとは限らない。標準偏差はデータのばらつきを表す指標であり、分布の位置を表す中央値とは役割が異なる。四分位数も回帰係数を分けた値やカイ二乗検定の自由度ではなく、データの分布の位置を要約する指標である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 箱ひげ図を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、箱ひげ図に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）