四分位・とは？初心者向けにやさしく解説する入門ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

四分位・とは？初心者向けガイド

四分位とはデータを整理する際に使われる基本的な指標の一つです。データを小さい順に並べたとき、全体を4つの等しい部分に分ける境界を示します。これによりデータの分布の形やばらつきを直感的に理解できます。

具体的には、データを並べ替えたときの境界を次のように呼びます。第一四分位数をQ1、第二四分位数をQ2、第三四分位数をQ3とします。Q2はデータの中央値であり、Q1とQ3はそれぞれ下位半分と上位半分の中央の値です。

四分位の実計算

計算は次のように進めるとわかりやすいです。まずデータを昇順に並べ、個数をnとします。nが偶数か奇数かで少し手順が変わりますが、基本は「中央値を基準に前半と後半に分け、それぞれの中央値を求める」方法です。

例として次のデータを使います。1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10。並べ替えるとすでに並んでいます。中央値Q2は(5と6の平均)で 5.5 です。下半分は1,2,3,4,5、上半分は6,7,8,9,10 です。これらの中央値は Q1=3、Q3=8 となります。

able> データの例1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 Q13 Q25.5 Q38 ble>

このように 四分位 を使うとデータの分布の中心とばらつきを直感的に理解できます。箱ひげ図（box plot）という図を描くと、Q1, Q2, Q3の位置が箱とひげとして一目でわかります。外れ値の判断にも四分位の概念が役立ち、データ分析の第一歩としてとても便利です。

四分位 とはデータを四つの等しい部分に分ける境界のことです。

Q1 第一四分位数、データの下位25%の境界。

Q2 第二四分位数、データの中央値。

Q3 第三四分位数、データの上位75%の境界。

最後に、四分位を使った応用のヒントです。データの分布が左右対称であればQ1とQ3の間隔が大体同じになります。分布が右に長く尾を引く場合はQ3がQ2より大きく離れることが多いです。理解を深めるには、実際のデータセットを使ってQ1, Q2, Q3を計算してみるのが一番です。学校の成績データやテストの点数、身の回りの数値データを使って練習してみましょう。

四分位の理解が深まると、データの「ばらつき」や「中心化の様子」が見えやすくなります。Q1とQ3の間の幅を見ればデータの散らばりの大きさがわかります。箱ひげ図を描くと、データがどの程度偏っているか、どこに集中しているかが直感的に見えるため、統計の勉強を始めたばかりの人にもおすすめです。

四分位の同意語

四分位数: データを4等分する際の区分を示す代表的な統計量。Q1, Q2, Q3, Q4 の境界値を指します。
四分位点: 四分位を示す値の総称。データを4等分する際の区切りとなる具体的な値（Q1, Q2, Q3, Q4）を指します。
第一四分位数: データの下位25%を分ける境界の値。Q1に相当します。
第二四分位数: データの中央値。全データをちょうど半分に分ける境界。Q2に相当します。
第三四分位数: データの上位25%を分ける境界の値。Q3に相当します。
第四四分位数: データの最大付近を分ける境界の値。Q4に相当します。
Q1: 第一四分位数の略称。データの下位25%を分ける境界の値です。
Q2: 第二四分位数の略称。データの中央値（全体を半分に分ける点）。
Q3: 第三四分位数の略称。データの上位25%を分ける境界の値です。
Q4: 第四四分位数の略称。データの最上位の境界の値です。
25パーセンタイル: データを下位25%に分ける点。第一四分位数とほぼ同義の値です。
50パーセンタイル: データの中央値。第二四分位数と同義の値です。
75パーセンタイル: データの上位25%を分ける点。第三四分位数と同義の値です。
百分位点: データを100等分する点の総称。四分位はこのうち25%、50%、75%の点に対応します。

四分位の対義語・反対語

中央値: データを小さい順に並べたときの中央の値。四分位がデータを4等分して分布のある程度の位置を示すのに対し、中央値は“中心点”としての位置を示します。
最小値: データ集合の中で最も小さい値。四分位の下端に対して端の位置を表します。
最大値: データ集合の中で最も大きい値。四分位の上端に対して端の位置を表します。
全データ範囲: データの最大値と最小値の差。四分位は分布の中間域を区切る指標で、全範囲は端を含む広がりの概念です。
極端値: データの中で著しく小さいまたは大きい値（外れ値）。四分位が中間領域を示すのに対し、極端値は端の情報を示します。
パーセンタイル: データを100等分する分位のこと。四分位（4分割）の代替・補完として使われ、より細かく位置を表せます。

四分位の共起語

第一四分位数: データを下位25%の境界となる値。Q1とも呼ばれ、データの下位四分位点を示します。
第二四分位数: データを半分に分ける境界の値。中央値とも呼ばれ、データの中心傾向を示します。
第三四分位数: データを上位25%の境界となる値。Q3とも呼ばれ、データの上位四分位点を示します。
四分位数: データを4等分する境界点の集まり。Q1・Q2・Q3の3つを指します。
四分位範囲: Q3とQ1の差。データのばらつきを表す指標の一つです。
IQR: Interquartile Rangeの略。四分位範囲と同じ意味です。
箱ひげ図: データ分布を視覚的に示す図で、箱がQ1とQ3、線が中央値（Q2）を示し、ひげが最小値と最大値をつなぎます。外れ値も表示されることがあります。
下位四分位: データの下位25%を区切る境界。第一四分位数と同義です。
上位四分位: データの上位25%を区切る境界。第三四分位数と同義です。
中央値: データを並べたときの中央の値。分布の中心を示し、第二四分位数とも呼ばれます。
第一四分位点: データの下位25%を区切る境界。第一四分位数の別名です。
第三四分位点: データの上位75%を区切る境界。第三四分位数の別名です。
分位点: データを等しい部分に分ける境界の総称。四分位点はその一種です。
百分位: データを100等分したときの境界点。四分位はその中の特定の百分位にあたる概念です。
データ分布: データの値の散らばり方の様子。正規分布や歪度・尖度などと関連します。
外れ値: データ全体から極端に外れた値。箱ひげ図やIQR法で検出されることが多いです。
最小値: データの中で最も小さい値。箱ひげ図のひげの下限として表示されることがあります。
最大値: データの中で最も大きい値。箱ひげ図のひげの上限として表示されることがあります。
データセット: 分析対象のデータの集合。
サンプル: データセットの一部、統計推定に用いられるデータ点。
母集団: 全体のデータを指す統計用語。分析対象となる全体集合。
並べ替え: データを昇順または降順に並べる操作。四分位の計算には前処理として必要です。
1.5×IQRルール: 外れ値を判定する目安。Q1 − 1.5×IQR以下またはQ3 + 1.5×IQR以上のデータを外れ値とみなします。
正規分布: 左右対称で鐘形の理論分布。四分位数と期待値の関係が理論的に用いられることがあります。
要約統計量: データの特徴を要約する統計量。平均・中央値・四分位数などが含まれます。
箱型図: 箱ひげ図の別名。データ分布を要約して視覚化します。
分布の対称性: データ分布が左右対称かどうかの性質。中央値と四分位数の位置関係と関連します。

四分位の関連用語

四分位数: データを小さい順に並べたとき、データを4等分する3つの区切り点のこと。第1四分位数（Q1）は下位25%、第2四分位数（Q2）は中央値、第3四分位数（Q3）は上位25%の境界です。
第1四分位数(Q1): データの下位25%を境界づける値。箱の左端に相当します。
第2四分位数(Q2): データをちょうど半分に分ける値。中央値。
第3四分位数(Q3): データの上位25%を境界づける値。箱の右端に相当します。
四分位範囲(IQR): Q3 − Q1。データの中央50%がどれくらい広がっているかを示す指標。
箱ひげ図: データ分布を視覚的に表すグラフ。箱はQ1〜Q3、箱の中の線はQ2、ひげは最小値・最大値（または外れ値）を示します。
分位点/分位数: データを小さい順に並べたときにデータを何等分するかを表す点。四分位はその一例です。
パーセンタイル(百分位): データを100等分したときの境界点。25パーセンタイルはQ1相当、50パーセンタイルはQ2相当など。
外れ値: 他のデータ点と比べて著しく離れた値。箱ひげ図やIQR法で検出します。
1.5×IQRルール: 外れ値を判定する一般的な基準。範囲は [Q1 − 1.5×IQR, Q3 + 1.5×IQR] です。
正規分布と四分位: 正規分布では分布が左右対称のため、Q1, Q2, Q3の配置に規則性が見られます。理論分布と実データの比較に使われます。
歪度と対称性: データの分布が左右対称かどうかを示す指標。箱ひげ図の形状の解釈に役立ちます。
最小値・最大値と IQR の関係: 最小値・最大値はデータの範囲を示します。IQR はデータの中間の広がりを示す指標で、過度な外れ値の影響を受けにくくします。