箱ひげ図

一つのベクトル変数を指定することで（単一の）箱ひげ図を描くことができます。
　

boxplot(iris$Sepal.Length, main = "Sepal.Length")

層別箱ひげ図

因子を用いて層別の箱ひげ図を描く場合にはformula形式で引数を指定してください。この場合、データはデータフレーム型であることが好ましいです。
　

boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris, main = "層別箱ひげ図")

箱ひげ図と頻度分布

箱ひげ図は前述のように要約統計量を用いていますのでデータの分布が見えません。ドットチャートを上書きすることでヒストグラムのような分布を描くことができます。
　

boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
stripchart(Sepal.Length ~ Species, data = iris, vertical = TRUE,
           method = "stack", add = TRUE, col = "red")

全体箱ひげ図と層別箱ひげ図

層別データと層別していないデータをひとつの箱ひげ図として表示する場合は多少手間が必要ですが下記のようなコードで描くことができます。
　

# データセットを代入しておくとデータセット名が変わっても処理を変えずに済みます
x <- iris
x.lab = "Species"
y.lab = "Petal.Length"


# 層別データを抽出する
type <- unique(x$Species)

# 層別データを描く際の色を設定する
cols <- RColorBrewer::brewer.pal(length(type), "Accent")

# 横軸の範囲を設定する(全データ用＋層別用＋1)
x.range = length(type) + 2

# 空の描画を行う(boxplotは高水準描画関数なので空の描画で軸を用意しておく)
plot(0, 0, type = "n", xlim = range(0:x.range), ylim = range(x[, -5]),
     xlab = x.lab, ylab = y.lab, axes = FALSE)

# 最初に全データに対する箱ひげ図を描画する（上書き）
with(x, boxplot(Petal.Length, add = TRUE))

# 次に層別のデータに対する箱ひげ図を描画する（上書き）
for (i in 1:length(type)) {
  with(x, boxplot(Petal.Length[Species == type[i]],
                     at = i + 1, col = cols[i], add = TRUE))
}

# 最後に横軸名を描画する(除く全データ)
axis(1, at = 1:length(type)+1, labels = type, tick = TRUE)

　
なお、データ自体を加工して描くことも可能です。
　

箱ひげ図

ggplot2::geom_boxplot関数は層別で描くことを前提としているため単一の箱ひげ図を描きたい場合は引数xに任意の数値（ダミー）を指定してください。なおboxplot関数と異なりひげ（whisker）の先端の横棒は描画されません。
　

iris %>% 
  ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = 0, y = Sepal.Length)) +
    ggplot2::geom_boxplot()

層別箱ひげ図

前述のようにggplot2::geom_boxplot関数は層別で描くことを前提としていますので、引数xに層別因子を指定するだけで層別箱ひげ図を描くことができます。
　

iris %>% 
  ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
    ggplot2::geom_boxplot()

箱ひげ図と頻度分布

ggplot2パッケージを用いても箱ひげ図の上にggplot2::geom_dotplot関数を用いることでドットチャートを描くことができます。

iris %>% 
  ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + 
    ggplot2::geom_boxplot() + 
    ggplot2::geom_dotplot(binaxis = "y", dotsize = 0.75, stackdir = "up",
                          binwidth = 0.1)

箱ひげ図と平均値

箱ひげ図は前述のように要約統計量（四分位値）を用いていますので平均値の値は図示されません。平均値の値を図示したい場合はggplot2::stat_summary関数を用います。

iris %>% 
  ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + 
    ggplot2::geom_boxplot() + 
    ggplot2::stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", colour = "red")

頻度分布と平均値の信頼区間

ggplot2では様々なアレンジが簡単にできます。前出の頻度分布と平均値、更に平均値の95%信頼区間を箱ひげ図に重ねてみます。
　

iris %>% 
  ggplot2::ggplot(ggplot2::aes(x = Species, y = Sepal.Length)) + 
    ggplot2::geom_boxplot() + 
    ggplot2::stat_summary(fun.data = mean_sdl, fun.args = list(mult = 1),
                          geom = "pointrange", position = position_nudge(0.05),
                          colour = "red") + 
    ggplot2::geom_dotplot(binaxis = "y", dotsize = 0.75, stackdir = "down",
                          binwidth = 0.1, position = position_nudge(-0.025))