箱ひげ図は、データのばらつきや分布、外れ値を視覚的に把握するための統計グラフです。本教材では、生徒の得点データを例に、Excelで箱ひげ図を作成する流れを学びます。構成は以下の通りです: (1) 元データの確認、(2) Excel関数を使った統計量の計算(MIN, QUARTILE.EXC, MEDIAN, MAX, AVERAGE)、(3) 箱ひげ図の作成、(4) よくあるエラーへの対処、です。
注意: 本教材はExcel準拠(QUARTILE.EXC)で計算しています。Pythonのpandasや他の統計ソフトでは四分位点の定義や計算方法が異なり、Q1やQ3の値が変わることがあります。特にpandasではデフォルトでinclusive='both'方式(ExcelのQUARTILE.INCに近い)が使われるため、Excel結果と一致しない場合があります。受講生は使用ツールごとの差異に注意してください。
| 生徒 | 科目1 | 科目2 | 科目3 | 科目4 | 科目5 | 科目6 | 科目7 | 科目8 | 科目9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 67 | 52 | 89 | 72 | 96 | 45 | 58 | 42 | 83 |
| B | 81 | 98 | 55 | 75 | 60 | 82 | 70 | 66 | 72 |
=MIN(範囲)=QUARTILE.EXC(範囲,1)=MEDIAN(範囲)=QUARTILE.EXC(範囲,3)=MAX(範囲)=AVERAGE(範囲)| 統計量 | A | B |
|---|---|---|
| 最小値 | 42 | 55 |
| Q1 | 52.00 | 66.00 |
| 中央値(Q2) | 67.00 | 72.00 |
| Q3 | 83.00 | 81.00 |
| 最大値 | 96 | 98 |
| 平均値 | 67.11 | 73.22 |