箱线图怎么分析

好一点小编带来了箱线图怎么分析，希望能对大家有所帮助，一起来看看吧！

箱线图怎么分析

箱线图是针对连续型变量的，解读时候重点关注平均水平、波动程度和异常值。
箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了5%的数据。因此，箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。
箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。

箱线图怎么看

看箱线图的方法如下：

箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。因此，箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。

在箱子的上方和下方，又各有一条线。有时候代表着最大最小值，有时候会有一些点“冒出去”。请千万不要纠结，理解成“异常值”就好。

箱线图

箱线图（Boxplot）又称盒须图、盒式图或箱形图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，在数据分析中经常被使用到，可以被用于异常值的检测。

利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。

标准化的箱线图

通过将数据进行标准化，可以解决箱线图被压缩的问题。标准化后的数据均值为0，方差为1。标准化之后可以清楚的看到，每个特征的异常值分布情况。

如何使用minitab软件进行箱线图分析

1、我们打的电脑，然后打开电脑上面的Minitab。

2、接着录入数据，注意必须按列录入，数据量最好在25以上。

3、在图形里选择箱线图。

4、在跳出的窗口中选择最简单的图。

5、选择数据列，并设置图形格式。

6、箱线图就出现了，用鼠标放在图形上面，就出现对箱线图的分析。并标出异常点。

箱线图怎么分析结论

在箱图中，最上方和最下方的线段分别表示数据的最大值和最小值，其中箱图的上方和下方的线段分别表示第三四分位数和第一四分位数，箱图中间的粗线段表示数据的中位数。另外，箱图中在最上方和最下方的星号和圆圈分别表示样本数据中的极端值。

有两种类型的箱图：单式箱图用于分析只有一个变量的数据分布，复式箱图用以分析具有两个或以上变量的数据分布。

扩展资料

箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。箱形图中最重要的是对相关统计点的计算，相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。

在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。不过作法相对较繁琐。箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰·图基（John Tukey）发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。

参考资料来源：百度百科-箱形图

参考资料来源：百度百科-箱式图

spss多维箱线图怎么分析

分析步骤
1.首先收集数据,把你需要分析的数据输入到Minitab当中
2.然后在菜单栏依次点击图形--箱线图
3.我们分析的数据是两组对比数据,所以在弹出的对话框中选择多个Y简单.

spss怎样评判箱线图的四分位间距是否异常

spss怎样评判箱线图的四分位间距是否异常，操作方法如下。

设备：华硕电脑

系统：win10

软件：SPSSAU2018

1、首先打开SPSSAU网页，右上角【上传数据】，上传原始数据。

2、点击 【可视化】->【箱线图】。

3、拖拽分析项到‘’分析项（定量）‘’选框中（配合ctrl或者shift键可同时选择多个标题），点击“开始箱线图分析”。

4、完成以上操作后，即可得到分析结果。

通过箱线图判断偏向

箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

在箱图中，最上方和最下方的线段分别表示数据的最大值和最小值，其中箱图的上方和下方的线段分别表示第三四分位数和第一四分位数，箱图中间的粗线段表示数据的中位数。另外，箱图中在最上方和最下方的星号和圆圈分别表示样本数据中的极端值。

数据的形状

同一数轴上，几批数据的箱形图并行排列，几批数据的中位数、尾长、异常值、分布区间等形状信息便一目了然。在一批数据中，哪几个数据点出类拔萃，哪些数据点表现不及一般，这些数据点放在同类其它群体中处于什么位置，可以通过比较各箱形图的异常值看出。各批数据的四分位距大小，正常值的分布是集中还是分散，观察各方盒和线段的长短便可明了。

以上内容参考：百度百科-箱形图

编制箱线图可以了解到数据的什么

可以了解到数据的最大值和最小值。
什么是箱线图
箱线图，又名为盒须图，盒式图，通常用于展示一组数据的分布情况，因为主题形状像一个箱子，所以得名箱线图。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。
箱线图是由美国著名的统计学家约翰.图基发明的，它主要展现了一组数据的几个关键数据点，包括最大值、最小值、中位数以及上下两个4分位数。也就是说，无论一组数据的量有多少，它只会在计算后，获取这几个计算后的数据来作为数据点，来绘制箱线图。
在箱线图中，箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数。箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度，上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”。
我们先看一个简单的箱线图应用，大家就应该很好理解了。分析不同学年、不同科目的学生成绩是箱线图的常见应用场景，下图中我们可以看到学生的英语成绩相对其它科目普遍较好，而数学则大部分都在80分以下。

箱线图的具体画法

箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。

箱盒图共有两个用途，分别如下：

直观地识别数据中异常值（离群点）；

直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。

箱盒图共由五个数值点构成，分别是最小观察值（下边缘），25%分位数（Q1），中位数，75%分位数（Q3），最大观察值（上边缘）。

中横线：中位数

IQR：75%分位数（Q3）-25%分位数（Q1）

最小观察值（下边缘） = Q1 – 1.5 IQR

最大观察值 （上边缘）= Q3 + 1.5 IQR

箱盒图的使用场景情况如下：

查看可能的异常值数据情况（比如在回归分析前查看是否有异常数据）；

非参数检验时查看不同类别X时，Y的数据分布情况；

其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。

SPSSAU操作截图如下：

上图中直观展示出C2时共有2个异常值点，如果对C2进行分析，且分析方法对异常值敏感时（比如相关分析，回归分析等），此时需要对该2个异常值点进行处理成null或者填充，或者在分析时进行过滤。

SPSSAU提供不同类别X时，Y的盒状图分布，比如上图中可以查看不同性别人群，C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。

得到结果比如C1的盒状图如下：

上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要，可将此3个异常值进行处理，或者在分析时过滤掉异常值。

除了异常值的观察，还可以通过数据盒状图直观看出，男性在C1上的整体打分，会明显高于女性打分。

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