バイオリン・プロット（Violin Plot）は、データの分布と統計的要約を同時に視覚化できるグラフです。箱ひげ図（Box Plot）の構造を基礎にしつつ、データの分布形状をカーネル密度推定（Kernel Density Estimation, KDE）によって滑らかに表現します。
データの中央値や四分位範囲といった要約統計量に加え、分布の形状を滑らかに示すことで、より直感的に「データの山（モード）」や「広がり」「偏り」を読み取ることができます。
各カテゴリーやグループごとに分布の形が左右対称の「バイオリン」のように描かれるため、この名が付けられました。
歴史的経緯
Violin Plotは、1990年代初頭にヒューバー（Huber, 1993）やHintzeとNelson（1998）らによって提案された比較的新しい可視化手法です。箱ひげ図が主に四分位範囲（IQR）に注目するのに対し、より詳細な 分布の形（多峰性・歪みなど） を可視化する目的で生まれました。
その後、PythonのMatplotlibやSeaborn、Rのggplot2など、主要なデータ可視化ライブラリで標準的にサポートされるようになり、統計・機械学習分野で広く利用されています。
データ構造
Violin Plotは主に以下のデータ構造を扱います：
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 変数（X軸） | カテゴリ変数（グループ、条件など） |
| 値（Y軸） | 連続変数（測定値、スコアなど） |
| 密度情報 | 各グループの連続値分布をKDEで推定 |
目的
バイオリン・プロットの目的は カテゴリごとのデータ分布を直感的に比較する ことです。特に以下のような場合に有効です：
- サンプル数が多く、ヒストグラムでは比較が難しい場合
- 箱ひげ図では見えない分布形状（多峰性や歪度）を確認したい場合
- グループ間の中央値・広がり・分布形を総合的に比較したい場合
バイオリン・プロットは、単なる箱ひげ図よりも 分布の形状やモードの数を視覚的に把握できる 点が優れています。
特に以下のような場面で有用です。
- グループごとのデータ分布を比較するとき（例：性別別テストスコア）
- データが正規分布でない場合や複数モードを持つ場合
- サンプル数の多いデータにおける偏りの可視化
ユースケース
- 実験条件ごとの測定値分布（例：薬剤A vs 薬剤Bの反応時間）
- 学生のテストスコアの学科別比較
- モデル予測誤差の分布比較（機械学習評価）
- SNSデータや経済データの分布特性分析
特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 箱ひげ図＋密度分布 | 中央値・IQRとともに分布形を表示 |
| 多峰性の把握 | 分布が一様でない場合も視覚的に認識可能 |
| 空間効率が高い | 対称形により複数グループを比較しやすい |
| 個別点の重ね合わせ | SwarmplotやStripplotとの併用で情報量を増加 |
チャートの見方
バイオリン・プロットは、中心に箱ひげ図の要素を含み、両側に分布を反映した「バイオリン（弦楽器）」のような形状が描かれます。以下の要素で構成されます。
| 要素 | 意味 |
|---|---|
| 外形（バイオリン部分） | データの分布密度を示す（左右対称のカーネル密度曲線） |
| 太線（中央の黒線など） | 中央値（Median）を示す |
| 箱（四分位範囲） | 第1四分位（Q1）から第3四分位（Q3）の範囲を示す |
| 上下のひげ（Whisker） | 外れ値を除いたデータ範囲を示す |
| 点（外れ値） | 分布から大きく外れた値を示す |
デザイン上の注意点
- スムージング（bandwidth）の設定に注意：過度に平滑化すると特徴が失われ、狭すぎるとノイズが強調されます。
- サンプルサイズが極端に小さい場合は、密度推定が不安定になるため、箱ひげ図やドットプロットの方が適します。
- 非対称プロットを用いる場合は、左右の意味（例：左右に異なる群）を明確にする必要があります。
- スケール統一：複数の分布を比較する際は、密度スケールを統一することが望ましいです。
応用例
- Seabornの
violinplot()を用いた学習データ比較 - ggplot2の
geom_violin()でグループ別分布の可視化 - Plotlyによるインタラクティブなバイオリン・プロット（ツールチップで詳細値を確認）
- 医療統計・心理学・教育研究などの報告書での分布比較可視化
代替例
| 目的 | 代替となるチャート |
|---|---|
| 分布の形を確認 | 密度プロット（Density Plot） |
| 分布＋個々のデータ点を表示 | ビースウォーム・プロット（Beeswarm Plot） |
| 四分位範囲と外れ値のみで十分 | 箱ひげ図（Box Plot） |
| サンプル数が少ない場合 | ドット・プロット（Dot Plot） |
まとめ
バイオリン・プロットは、単なる中央値や範囲だけでなく 分布の形そのものを「見せる」可視化手法 です。特に、複数のグループや条件でデータの分布を比較する際に、従来の箱ひげ図よりも豊かな情報を伝えることができます。視覚的なわかりやすさと統計的な深みを兼ね備えたこのチャートは、探索的データ分析や教育の現場でも広く活用されています。
参考・出典
- Wikipedia: Violin plot
- Seaborn Documentation: violinplot
- Matplotlib Violin Plot Guide
- ggplot2: geom_violin
- Hintze, J. L., & Nelson, R. D. (1998). Violin plots: a box plot-density trace synergism. The American Statistician, 52(2), 181–184.
- Seaborn Violinplot — official documentation
- ggplot2 Reference — geom_violin
- Plotly: Violin Plots in Python
- Introduction to Vionlin Plot