データを入力すると、中央値・Q1・Q3・IQRを自動計算
最小値
7
Q1（第1四分位数）
12
中央値（Q2）
18.5
Q3（第3四分位数）
25
最大値
32
平均値
18.5
IQR（Q3-Q1）
13
レンジ（最大-最小）
25
ソート済みデータ
※ 四分位数は「データを昇順に並べ、中央値で上下に分けた各グループの中央値」で計算
四分位数はデータを昇順に並べ、4等分する位置の値です。データのばらつきや分布の偏りを把握するために使われます。
Q1 = 25パーセンタイル（下位半分の中央値） Q2 = 50パーセンタイル（中央値） Q3 = 75パーセンタイル（上位半分の中央値） IQR = Q3 - Q1（四分位範囲）
IQR（四分位範囲）はデータの中央50%の広がりを示し、外れ値の影響を受けにくい散布度の指標です。
Q. 外れ値の判定方法は？
A. 一般的に「Q1 - 1.5 × IQR」より小さい値、または「Q3 + 1.5 × IQR」より大きい値を外れ値と判定します。この範囲を「フェンス」と呼び、箱ひげ図のひげの範囲に対応します。
Q. 箱ひげ図との関係は？
A. 箱ひげ図（ボックスプロット）は四分位数を視覚化したグラフです。箱の下端がQ1、箱の中の線がQ2（中央値）、箱の上端がQ3を表し、ひげはフェンス内の最小値・最大値まで伸びます。
四分位数の計算方法にはいくつかの種類があります。本ツールでは「データを中央値で2分割し、各グループの中央値を求める」方法を使用しています。Excelの QUARTILE.INC 関数や統計ソフトRではやや異なる補間方法が使われることがあります。
四分位数は記述統計の基礎であり、平均値と標準偏差だけではわからないデータの偏り（歪度）や分布の形を把握するのに役立ちます。特に外れ値の多いデータや非対称な分布の分析に有効です。