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  • 作成日 : 2025年8月25日

QUARTILE関数の使い方：エクセルで四分位数を求めてデータ分布を分析する方法

QUARTILE関数は、データセットの四分位数を計算するエクセルの統計関数です。四分位数とは、データを小さい順に並べて4等分する境界値のことで、データの分布や散らばり具合を把握するために使用されます。売上分析、成績評価、品質管理、給与水準の分析など、様々なビジネスシーンで活用されています。本記事では、QUARTILE関数の基本的な使い方から実務での応用例、QUARTILE.INC関数やQUARTILE.EXC関数との違い、箱ひげ図の作成方法、そしてよくある問題とその解決方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。

QUARTILE関数の使い方

QUARTILE関数とは

QUARTILE関数は、データの集合から四分位数を算出する統計関数です。四分位数を理解することで、データの中央値だけでなく、全体的な分布の偏りや外れ値の存在を把握できます。データを4つの等しいグループに分割する3つの値（第1四分位数、第2四分位数、第3四分位数）と、最小値・最大値を含めた5つの統計値を取得できます。

統計分析において、平均値だけでは見えないデータの特性を理解するために、四分位数は重要な指標となります。特に、外れ値の影響を受けにくい頑健な統計量として、実務で広く活用されています。

基本構文

QUARTILE関数の構文は次のとおりです。

=QUARTILE(配列, 戻り値)

各引数について詳しく説明します。

配列：四分位数を求めたい数値データの範囲を指定します。セル範囲、配列定数、名前付き範囲などを指定できます。

戻り値：取得したい四分位数の種類を0から4の数値で指定します。

  • 0：最小値
  • 1：第1四分位数（25パーセンタイル）
  • 2：第2四分位数（中央値、50パーセンタイル）
  • 3：第3四分位数（75パーセンタイル）
  • 4：最大値

四分位数の意味と計算方法

四分位数の概念を正確に理解することが、QUARTILE関数を効果的に使用するための基礎となります。

  • 第1四分位数（Q1）：データの下位25%の境界値です。全データの25%がこの値以下となります。
  • 第2四分位数（Q2）：中央値とも呼ばれ、データを半分に分ける値です。
  • 第3四分位数（Q3）：データの下位75%の境界値です。全データの75%がこの値以下となります。
  • 四分位範囲（IQR）：Q3-Q1で計算され、データの中央50%の範囲を示します。外れ値の影響を受けにくい散布度の指標です。

基本的な使用例

実際にQUARTILE関数を使用してみましょう。A1:A20に売上データが入力されている場合の例です。

=QUARTILE(A1:A20, 1)  // 第1四分位数（下位25%の境界）

=QUARTILE(A1:A20, 2)  // 中央値

=QUARTILE(A1:A20, 3)  // 第3四分位数（下位75%の境界）

すべての四分位数を一覧で表示する場合：

最小値：    =QUARTILE(A1:A20, 0)

第1四分位数：=QUARTILE(A1:A20, 1)

中央値：    =QUARTILE(A1:A20, 2)

第3四分位数：=QUARTILE(A1:A20, 3)

最大値：    =QUARTILE(A1:A20, 4)

QUARTILE.INCとQUARTILE.EXCの違い

エクセル2010以降では、QUARTILE関数に加えて、QUARTILE.INC関数とQUARTILE.EXC関数が追加されました。

QUARTILE.INC関数：QUARTILE関数と同じ動作をします。最小値と最大値を含めて（Inclusive）計算します。

QUARTILE.EXC関数：最小値と最大値を除外して（Exclusive）計算します。統計学的により厳密な方法とされています。

=QUARTILE.INC(A1:A20, 1)  // QUARTILE関数と同じ結果

=QUARTILE.EXC(A1:A20, 1)  // やや異なる結果になる場合がある

一般的な用途ではQUARTILE.INC（またはQUARTILE）を使用し、学術的な分析ではQUARTILE.EXCを使用することが多く、用途に応じて使い分けられます。

QUARTILE関数の利用シーン

売上データの分析

営業部門では、売上データの分布を理解するためにQUARTILE関数が活用されます。営業担当者の成績評価や、商品別売上の分析に使用できます。

月間売上高の分析例：

=QUARTILE(売上データ!B:B, 1)  // 下位25%の売上高

=QUARTILE(売上データ!B:B, 3)  // 上位25%の境界値

この分析により、売上の偏りや、特定の営業担当者や商品が全体のどの位置にあるかを把握できます。

四分位数を使用した営業評価の基準設定：

S評価：第3四分位数以上

A評価：中央値以上、第3四分位数未満

B評価：第1四分位数以上、中央値未満

C評価：第1四分位数未満

成績評価と偏差値計算

教育機関や企業の研修部門では、テストスコアの分析にQUARTILE関数を使用します。

試験成績の分布分析：

=QUARTILE(成績!C:C, 2)  // クラスの中央値

=QUARTILE(成績!C:C, 3) – QUARTILE(成績!C:C, 1)  // 四分位範囲

相対評価の基準として四分位数を使用することで、点数の絶対値ではなく、集団内での相対的な位置を評価できます。

給与・報酬の分析

人事部門では、給与水準の分析と適正な報酬設定のためにQUARTILE関数を活用します。

業界内での給与ポジショニング分析：

=QUARTILE(給与データ!D:D, 1)  // 業界の下位25%の給与水準

=QUARTILE(給与データ!D:D, 2)  // 業界の中央値

=QUARTILE(給与データ!D:D, 3)  // 業界の上位25%の境界

この分析により、自社の給与水準が市場と比較してどの位置にあるかを客観的に評価できます。

品質管理での活用

製造業では、製品の品質データ分析にQUARTILE関数を使用します。

製品寸法のばらつき分析：

=QUARTILE(測定値!E:E, 3) – QUARTILE(測定値!E:E, 1)  // IQR

=QUARTILE(測定値!E:E, 3) + 1.5 * (QUARTILE(測定値!E:E, 3) – QUARTILE(測定値!E:E, 1))  // 外れ値の上限

四分位数を使用することで、製造工程の安定性や、異常値の検出が可能になります。

在庫管理と需要予測

小売業や物流業では、商品の売れ行きパターンを分析するためにQUARTILE関数を使用します。

日次売上個数の分析：

=QUARTILE(日次売上!F:F, 1)  // 売れ行きが悪い日の基準

=QUARTILE(日次売上!F:F, 3)  // 売れ行きが良い日の基準

この分析結果を基に、適正在庫量の設定や、発注タイミングの最適化を行えます。

QUARTILE関数の応用・他関数との組み合わせ

箱ひげ図の作成

QUARTILE関数の最も視覚的な応用例は、箱ひげ図（ボックスプロット）の作成です。データの分布を一目で理解できる優れた可視化手法です。

箱ひげ図用のデータ準備：

最小値：=QUARTILE(A:A, 0)

Q1：   =QUARTILE(A:A, 1)

中央値：=QUARTILE(A:A, 2)

Q3：   =QUARTILE(A:A, 3)

最大値：=QUARTILE(A:A, 4)

これらの値を使用して、エクセルの図表機能で箱ひげ図を作成できます。

IF関数による分類

四分位数を基準にしてデータを分類する場合、IF関数と組み合わせます。

=IF(A2>=QUARTILE($A$2:$A$100,3),”上位25%”,

IF(A2>=QUARTILE($A$2:$A$100,2),”中上位”,

IF(A2>=QUARTILE($A$2:$A$100,1),”中下位”,”下位25%”)))

この数式により、各データポイントがどの四分位に属するかを自動的に判定できます。

PERCENTILE関数との連携

より細かいパーセンタイル分析が必要な場合、PERCENTILE関数と組み合わせて使用します。

10パーセンタイル：=PERCENTILE(A:A, 0.1)

25パーセンタイル：=QUARTILE(A:A, 1)  // 同じ結果

90パーセンタイル：=PERCENTILE(A:A, 0.9)

QUARTILE関数は特定の四分位数に限定されますが、PERCENTILE関数は任意のパーセンタイルを計算できます。

外れ値の検出

統計学的な外れ値検出には、四分位数を使用したIQR法が一般的です。

IQR = QUARTILE(A:A, 3) – QUARTILE(A:A, 1)

下限 = QUARTILE(A:A, 1) – 1.5 * IQR

上限 = QUARTILE(A:A, 3) + 1.5 * IQR

外れ値判定の数式：

=OR(A2 < QUARTILE($A:$A,1)-1.5*(QUARTILE($A:$A,3)-QUARTILE($A:$A,1)),

A2 > QUARTILE($A:$A,3)+1.5*(QUARTILE($A:$A,3)-QUARTILE($A:$A,1)))

AVERAGE関数との比較

平均値と中央値（第2四分位数）を比較することで、データの歪度を把握できます。

平均値：=AVERAGE(A:A)

中央値：=QUARTILE(A:A, 2)

歪みの指標：=AVERAGE(A:A) – QUARTILE(A:A, 2)

平均値が中央値より大きい場合は右に歪んだ分布、小さい場合は左に歪んだ分布を示します。

条件付き四分位数の計算

特定の条件を満たすデータのみの四分位数を計算する場合、配列数式を使用します。

部門別の売上四分位数：

‘ ① 古い Excel（配列数式が必要な場合）

{=QUARTILE(IF(部門=”営業”, 売上額, NA()), 1)}   ‘ Ctrl+Shift+Enter

‘ ② Microsoft 365 / 2021 以降（動的配列が使える場合）

=QUARTILE(FILTER(売上額, 部門=”営業”), 1)

QUARTILE関数のよくあるエラーと対策

#NUM!エラーの原因と対処

QUARTILE関数でよく見られるのが#NUM!エラーです。主な原因は以下のとおりです。

戻り値が範囲外：戻り値に0から4以外の数値を指定した場合に発生します。

=QUARTILE(A1:A10, 5)  // エラー：5は無効な戻り値

対策として、データ検証機能で戻り値を制限します。

=IF(AND(B1>=0, B1<=4), QUARTILE(A:A, B1), “戻り値は0-4で指定”)

空のデータ範囲：データ範囲に数値が含まれていない場合もエラーとなります。

=IF(COUNT(A:A)>0, QUARTILE(A:A, 1), “データがありません”)

#VALUE!エラーの対処

quart 引数が数値でない（例: 「第一」や空白セルを渡した場合）に #VALUE! が返ります。（データ範囲に文字列や TRUE／FALSE が混在しているだけでは #VALUE! になりません。）

セル B1 に quart を入力させる想定なら、次のように入力値を検証してから QUARTILE を実行します。

=IF(AND(ISNUMBER(B1), B1>=0, B1<=4),

QUARTILE(A:A, B1),

“quart は 0～4 の数値で入力してください”)

※ISNUMBER と大小比較で 0〜4 を強制し、不正値なら説明メッセージを返してエラーを未然に防ぎます。

データ数が少ない場合の問題

データ数が極端に少ない場合、四分位数の計算結果が統計的に意味を持たない可能性があります。

最小データ数のチェック：

=IF(COUNT(A:A)>=5, QUARTILE(A:A, 1), “データ数不足（5個以上必要）”)

一般的に、四分位数の計算には最低でも4個以上のデータが必要ですが、統計的な信頼性を考慮すると20個以上のデータが望ましいとされています。

同じ値が多い場合の解釈

データに同じ値が多く含まれる場合、四分位数の解釈に注意が必要です。

たとえば、5段階評価のアンケートデータでは、離散的な値しか取らないため、四分位数が同じ値になることがあります。

Q1 = 3

Q2 = 4

Q3 = 4

このような場合は、ヒストグラムなど他の可視化手法と併用することを推奨します。

外れ値の影響

四分位数は外れ値の影響を受けにくい統計量ですが、極端な外れ値がある場合は事前処理を検討する必要があります。

Excel 2019 以前（配列数式）

{=QUARTILE(IF((A1:A100>=下限)*(A1:A100<=上限), A1:A100, NA()), 1)}   ‘Ctrl+Shift+Enter

2 つの条件を算術積 * で論理 AND にし、満たさない行は NA() で除外。

Microsoft 365 / 2021 以降（動的配列）

=QUARTILE(FILTER(A1:A100, (A1:A100>=下限)*(A1:A100<=上限)), 1)

FILTER 関数を使うと可読性・性能ともに高く、配列数式も不要です。

QUARTILE関数で四分位数を分析する

QUARTILE関数は、Excelでデータの四分位数を簡単に求められる統計関数で、売上や成績、品質データ、給与情報などの分布を把握するのに役立ちます。中央値だけでなく、第1・第3四分位数を活用することで、外れ値やばらつきの分析が可能になります。

QUARTILE.INCやQUARTILE.EXCとの使い分けを理解すれば、実務だけでなく統計分析にも応用できます。

IF関数やPERCENTILE関数と組み合わせることで、分類・外れ値判定・箱ひげ図作成などの処理も柔軟に対応可能です。#NUM!や#VALUE!エラーへの対処、少ないデータ数への注意を踏まえることで、信頼性の高い分布分析が実現できます。


※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。

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