箱ひげ図（はこひげず、箱髭図、）は、データの統計的ばらつきをわかりやすく表現するための統計図である。主に多くの水準からなる分布を視覚的に要約し、比較するために用いる。ジョン・テューキーが1970年代に提唱した。様々な分野で利用されるが、特に品質管理で盛んに用いられる。箱（）と、その両側に出たひげ（）で表現されることからこの名がある西岡康夫,数学チュートリアル やさしく語る 確率統計,1.6 箱ひげ図 p.13, オーム社, 2013, 。
定義
箱ひげ図は五数要約（）と呼ばれる（頑健な）要約統計量 Q0/4: 最小値（） Q1/4: 第1四分位点（） Q2/4: 中央値（第2四分位点、） Q3/4: 第3四分位点（） Q4/4: 最大値（） を表すグラフである。第1四分位点から第3四分位点までの高さに箱を描き、中央値で仕切りを描く。ただし、ひげや外れ値、箱の幅・形などの扱いにはいくつか変種がある。簡明なのは最大値と最小値をひげの端で表したものである。外れ値も扱うときには閉区間
の外にあるものを（もしあれば）外れ値として個別に表示し、外れ値を除いたものの最大値・最小値にそれぞれひげの端をとるR言語のboxplotもデフォルトではこのようにプロットする。。母集団は実際には様々なタイプの確率分布に従うわけだが、箱ひげ図はそのような仮定に関係なく、データの分布を表現することができる。箱の各部分の間隔から分散や歪度の程度を知ることもできる。
例 以下に箱ひげ図の具体例を挙げる: 代替文=箱ひげ図の具体例|サムネイル|箱ひげ図の具体例|なし|407x407ピクセル このデータセット（値は図から読み取れる概略値とする）から、次のことが分かる。
最小値 = 5 第1四分位点 = 7 中央値（第2四分位点） 8.5 第3四分位点 = 9 最大値 = 10 四分位範囲（IQR） = 2 3.5という値は"軽度の"外れ値、つまりQ1/4よりも 1.5×IQR から 3×IQR だけ下にある 0.5という値は"極端な"外れ値、つまりQ1/4よりも 3×IQR 以上下にある 外れ値以外の最小値は5 データは左に歪んでいる（負の歪度）
"軽度"および"極端"外れ値の境は、箱の長さの2倍の点である。なお、この図からデータの平均値は読み取れない。
変種
いろいろな統計パッケージで使われている箱ひげ図の中には、違う方式（例えば5%点と95%点をひげの端にする）を採用したものもある。このような方式は、中央値を中心とする分布を強調するテューキーの方式と異なり、またデータサイズが10を越えただけで（分布の形によらず）外れ値を出してしまう傾向がある。
脚注
参考文献
関連項目 要約統計量 ローソク足チャート 分位数
外部リンク —Excelで箱ひげ図を作る方法 —R言語で箱ひげ図を作る方法