什么是箱線圖-文庫(kù)吧資料
2025-08-11 03:24本頁(yè)面
【正文】 也稱箱須圖（Boxwhisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它也可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有有對(duì)稱性，分布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。由此處也可知，用Excel作箱線圖實(shí)際上也是一種間接的方式，并不是像SPSS等軟件那樣直接生成，從統(tǒng)計(jì)的角度來(lái)說(shuō)，更重要的是這種方法不考慮Outliers，所以與其他軟件作出來(lái)的圖可能并不一樣。 ?、嘣谙涞闹行奈恢肞50 系列標(biāo)志上單擊右鍵，選取“數(shù)據(jù)系列格式→圖案”，在界面右側(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)記的樣式處選取“+”，前景顏色處選黑色，“大小”改為6 磅，按確定鍵；在箱線圖的頂部P100系列標(biāo)志上單擊右鍵，選取“數(shù)據(jù)系列格式→圖案”，在界面右側(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)記的樣式處選取長(zhǎng)橫線“－”，前景顏色處選黑色，“大小”改為6 磅，按確定鍵；在箱線圖的底部P0系列標(biāo)志上單擊右鍵，選取“數(shù)據(jù)系列格式→圖案”，在界面右側(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)記的樣式處選取長(zhǎng)橫線“－”，前景顏色處選黑色， “大小”改為6 磅，按確定鍵。 ?、拊跈M坐標(biāo)上單擊右鍵，選取“坐標(biāo)軸格式→圖案”，右上部主要刻度線類型復(fù)選“無(wú)”，按確定鍵。 ?、茉诶L圖區(qū)點(diǎn)擊右鍵，選取“數(shù)據(jù)源→系列→添加”，在“名稱”右側(cè)用鼠標(biāo)選取單元格A6，在“值”右側(cè)用鼠標(biāo)選取單元格區(qū)域B6:D6 按確定鍵。 ?、谠趫D表數(shù)據(jù)源對(duì)話框的數(shù)據(jù)區(qū)域中將“系列產(chǎn)生在”修改為“行”，按下一步鍵。因此繪制箱線圖時(shí)也需要將數(shù)據(jù)按P2P100、P0、P50、P75的順序排列（P25與P75的順序可對(duì)調(diào)）。每組測(cè)量后計(jì)算獲得的P100、P7P50、P2P0（即最大值、75%百分位數(shù)、中位數(shù)、25%百分位數(shù)、最小值**）（見(jiàn)下圖），試?yán)L制箱線圖。所以，應(yīng)用箱線圖最好結(jié)合其它描述統(tǒng)計(jì)工具如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、分布函數(shù)等來(lái)描述數(shù)據(jù)批的分布形狀。這種工資分布具有激勵(lì)作用，可以說(shuō)工資調(diào)整達(dá)到預(yù)期目的。這體現(xiàn)了工資調(diào)整的獎(jiǎng)優(yōu)罰劣原則。經(jīng)過(guò)調(diào)整后，箱線圖顯示，第2227號(hào)為溫和的異常值，第228號(hào)為極端的異常值。箱線圖結(jié)合這些分析方法用于質(zhì)量管理、人事測(cè)評(píng)、探索性數(shù)據(jù)分析等統(tǒng)計(jì)分析活動(dòng)中去，有助于分析過(guò)程的簡(jiǎn)便快捷，其作用顯而易見(jiàn)。例如有一種可變寬度的箱線圖，使箱的寬度正比于批量的平方根，從而使批量大的數(shù)據(jù)批有面積大的箱，面積大的箱有適當(dāng)?shù)囊曈X(jué)效果。每批數(shù)據(jù)分布的偏態(tài)如何，分析中位線和異常值的位置也可估計(jì)出來(lái)。在一批數(shù)據(jù)中，哪幾個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)出類拔萃，哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)表現(xiàn)不及一般，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)放在同類其它群體中處于什么位置，可以通過(guò)比較各箱線圖的異常值看出。這個(gè)規(guī)律揭示了數(shù)據(jù)批分布偏態(tài)和尾重的部分信息，盡管它們不能給出偏態(tài)和尾重程度的精確度量，但可作為我們粗略估計(jì)的依據(jù)。異常值集中在較小值一側(cè)，則分布呈現(xiàn)左偏態(tài)；；異常值集中在較大值一側(cè)，則分布呈現(xiàn)右偏態(tài)。選取不同自由度的t分布的大樣本，代表對(duì)稱重尾分布，當(dāng)t分布的自由度越小，尾部越重，就有越大的概率觀察到異常值。由此可見(jiàn)，箱線圖在識(shí)別異常值方面有一定的優(yōu)越性。顯然，應(yīng)用這種方法于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)中判斷異常值，其有效性是有限的。眾所周知，基于正態(tài)分布的3σ法則或z分?jǐn)?shù)方法是以假定數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布為前提的，但實(shí)際數(shù)據(jù)往往并不嚴(yán)格服從正態(tài)分布。雖然這種標(biāo)
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