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箱形圖製作器
使用我們的互動式工具立即建立專業的箱形圖(盒鬚圖)。視覺化數據分佈、識別離群值、比較多個數據集,並獲得全面的統計分析,包括五數總括、四分位距 (IQR)、平均值和標準差。
什麼是箱形圖?
箱形圖(也稱為盒鬚圖)是一種基於五數總括顯示數據分佈的標準化方式:最小值、第一四分位數 (Q1)、中位數、第三四分位數 (Q3) 和最大值。「箱子」顯示中間 50% 數據所在的四分位距 (IQR),而「鬚線」則延伸以顯示其餘的分佈情況。
箱形圖的組成部分
- 箱子 (Box): 代表從 Q1 到 Q3 的四分位距 (IQR),包含中間 50% 的數據
- 中位數線 (Median Line): 箱子內顯示中間值 (Q2) 的線
- 鬚線 (Whiskers): 從箱子延伸到 1.5×IQR 範圍內的最小值和最大值的線
- 離群值 (Outliers): 超出鬚線的個別點,代表異常值
- 平均值 (Mean): 通常以箱子內的菱形或點表示
如何使用此箱形圖製作器
- 輸入您的數據: 在文本區域中輸入或貼上您的數字。將每個數據集放在單獨的一行。可選地使用冒號添加標籤(例如「A 班: 72, 85, 90」)。
- 選擇離群值檢測: 選擇標準 (1.5×IQR) 用於典型分析,極端 (3.0×IQR) 僅顯示極端離群值,或無檢測以顯示完整數據範圍。
- 設置精度: 為顯示的統計數據選擇小數位數。
- 產生圖表: 點擊按鈕建立帶有懸停工具提示的互動式箱形圖。
- 分析結果: 查看每個數據集的五數總括、IQR、離群值和其他統計數據。
了解五數總括
五數總括是每個箱形圖的基礎:
| 統計指標 | 說明 | 在圖表上的位置 |
|---|---|---|
| 最小值 | 數據集中的最小值 | 左側鬚線末端(或離群值) |
| Q1 (第一四分位數) | 25% 的數據低於此值 | 箱子的左側邊緣 |
| 中位數 (Q2) | 中間值;上下各有 50% 的數據 | 箱子內的線 |
| Q3 (第三四分位數) | 75% 的數據低於此值 | 箱子的右側邊緣 |
| 最大值 | 數據集中的最大值 | 右側鬚線末端(或離群值) |
四分位距 (IQR) 和離群值檢測
四分位距 (IQR) 的計算公式為 Q3 - Q1。它代表數據中間 50% 的分散程度,並用於離群值檢測:
超出這些邊界的值被視為離群值,並繪製為單獨的點。
解讀箱形圖偏態
箱形圖的形狀揭示了數據分佈的偏態:
- 對稱: 中位數位於箱子中央,鬚線長度大致相等
- 右偏(正偏): 中位數較接近 Q1,右側鬚線較長
- 左偏(負偏): 中位數較接近 Q3,左側鬚線較長
何時使用箱形圖
箱形圖非常適合:
- 比較組別: 班級間的測試分數、各地區的銷售額
- 識別離群值: 找出數據集中的異常值
- 顯示分佈: 了解數據分散程度和集中趨勢
- 快速總結: 以視覺化方式呈現關鍵統計數據
常見問題
什麼是箱形圖?
箱形圖(盒鬚圖)是一種圖形化方法,用於基於五數總括顯示數據的分佈:最小值、第一四分位數 (Q1)、中位數、第三四分位數 (Q3) 和最大值。箱子顯示包含中間 50% 數據的四分位距,而鬚線則延伸顯示典型值的範圍。
如何計算五數總括?
五數總括由以下各項組成:(1) 最小值 - 最小值,(2) Q1 - 下半部分的中位數,(3) 中位數 (Q2) - 排序後的中間值,(4) Q3 - 上半部分的中位數,以及 (5) 最大值 - 最大值。
箱形圖中如何檢測離群值?
離群值使用 1.5×IQR 規則檢測。計算 IQR = Q3 - Q1,然後找出下邊界 (Q1 - 1.5×IQR) 和上邊界 (Q3 + 1.5×IQR)。這些邊界之外的點即為離群值。
IQR 代表什麼?
四分位距 (IQR) 衡量數據中間 50% 的分散程度。較小的 IQR 意味著數據緊密聚集,而較大的 IQR 則表示數據更為分散。
我應該在什麼時候使用箱形圖?
使用箱形圖視覺化數據分佈、比較多個數據集、識別離群值、顯示分散程度和偏態,以及呈現五數總括。它們非常適合比較測試分數、分析調查結果或任何數值數據比較。
如何解讀箱形圖的偏態?
對稱數據的中位數居中且鬚線相等。右偏數據的中位數較接近 Q1 且右側鬚線較長。左偏數據的中位數較接近 Q3 且左側鬚線較長。
參考資料
引用此內容、頁面或工具為:
"箱形圖製作器" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/箱形圖製作器/,來自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/
由 miniwebtool 團隊提供。最後更新時間:2026年1月14日
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