通过箱线图判断偏向，箱线图怎么分析左右偏

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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：



箱形图怎么分析


箱形图分析方法如下：
1、下四分位数Q1

（1）确定四分位数的位置。Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的项数。
（2）根据位置，计算相应的四分位数。例中：Q1所在的位置=（14+1）/4=3.75，Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=18.5。

2、中位数（第二个四分位数）Q2中位数，即一组数由小到大排列处于中间位置的数。若序列数为偶数个，该组的中位数为中间两个数的平均数。例中：Q2所在的位置=214+1）/4=7.5，Q2=0.5×第七项+0.5×第八项=0.5×25+0.5×28=26.5。
3、上四分位数Q3计算方法同下四分位数。例中：Q3所在的位置=3（14+1）/4=11.25，Q3=0.75×第十一项+0.25×第十二项=0.75×34+0.25×35=34.25。

4、上限是非异常范围内的最大值。首先要知道什么是四分位距如何计算的四分位距IQR=Q3-Q1，那么上限=Q3+1.5IQR。
5、下限是非异常范围内的最小值。下限=Q1-1.5IQR。



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：
参考资料来源：



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.