箱ひげ図
from 一変数の分布の可視化
箱ひげ図（box plot）
四分位数を用いて分布を簡易的に図示するグラフ
https://gyazo.com/7be91454ab7a3ba911a4ac29b3469816
上図はIris（アヤメ）データセットのデータをRのboxplot関数で描画したもの
（一般的な）箱ひげ図の見かた
https://gyazo.com/8713a1e83a1fabee196577fbb3494b20
$ IQR = Q_3 – Q_1としたときの$ \lbrack Q_1 - 1.5 IQR, Q_3 +1.5 IQR \rbrackの範囲の外にあるものを外れ値とする
上の$ Q_4・$ Q_0は、外れ値を除いたデータの最大値・最小値を使う
複数の変数の分布を比較する
ヒストグラムを並べるより比較が容易
ただし箱ひげ図は分布の細かなニュアンスはわからない
https://gyazo.com/6cc9cf25193492b238918db96dcc909d
（参考）データの横持ち・縦持ちと箱ひげ図の描かれかた
データには横持ち（wideフォーマット）と縦持ち（longフォーマット）という形式があり、いずれをとっているかによって箱ひげ図も描かれかたが異なる
横持ちの場合
https://gyazo.com/fe07bcf15be86280412000d52d86c48e
D～G列を選択して箱ひげ図を描くとこうなる
「別々の独立した項目」として箱ひげ図を描いていることになり、項目名は凡例で示される
縦持ちの場合
同じデータを「縦持ち」にすると…
https://gyazo.com/eca9f947eb92ddd08d20cfab4a42f2cf
D・E列を選択して箱ひげ図を描くとこうなる
D列の値によってE列がグループ化されて、それぞれについての箱ひげ図が横軸上に展開される
「D列が横軸」になるので、軸上にD列の値（項目名）が表示される
この場合、縦持ちデータのほうが本来は適切（別の言い方をすると、Excelの箱ひげ図は、縦持ちデータであることが前提となっている機能だといえる）
（今回の課題ではどちらでもよいです）
データの縦持ち・横持ちの考え方は慣れないと難しいが、クロス集計ベースのデータ集計・分析をする場合は身につけておいたほうがよい概念
Rではtidy dataという概念がこれにあたる
Tableau等のBIツールも、基本的に縦持ちのデータに対して集計するツール