Trình tạo biểu đồ hộp và râu

Giới thiệu về Trình tạo biểu đồ hộp và râu

Tạo biểu đồ hộp và râu (boxplots) chuyên nghiệp ngay lập tức với công cụ tương tác của chúng tôi. Trực quan hóa sự phân phối dữ liệu, xác định các giá trị ngoại lệ, so sánh nhiều bộ dữ liệu và nhận phân tích thống kê toàn diện bao gồm tóm tắt năm số, khoảng cách tứ phân vị (IQR), trung bình và độ lệch chuẩn.

Biểu đồ hộp và râu là gì?

Một biểu đồ hộp và râu (còn được gọi là boxplot) là một cách tiêu chuẩn hóa để hiển thị sự phân phối dữ liệu dựa trên tóm tắt năm số: tối thiểu, tứ phân vị thứ nhất (Q1), trung vị, tứ phân vị thứ ba (Q3) và tối đa. "Hộp" hiển thị khoảng cách tứ phân vị (IQR) nơi 50% dữ liệu ở giữa cư trú, trong khi các "râu" mở rộng để hiển thị phần còn lại của phân phối.

Các thành phần của biểu đồ hộp

• Hộp: Đại diện cho khoảng cách tứ phân vị (IQR) từ Q1 đến Q3, chứa 50% dữ liệu ở giữa
• Đường Trung vị: Đường bên trong hộp hiển thị giá trị ở giữa (Q2)
• Râu: Các đường mở rộng từ hộp đến các giá trị tối thiểu và tối đa trong phạm vi 1,5×IQR
• Giá trị ngoại lệ: Các điểm riêng lẻ ngoài râu, đại diện cho các giá trị bất thường
• Trung bình: Thường được hiển thị dưới dạng hình thoi hoặc điểm bên trong hộp

Cách sử dụng trình tạo biểu đồ hộp này

1. Nhập dữ liệu của bạn: Nhập hoặc dán các con số của bạn vào vùng văn bản. Đặt mỗi bộ dữ liệu trên một dòng riêng biệt. Tùy chọn thêm nhãn bằng dấu hai chấm (ví dụ: "Lớp A: 72, 85, 90").
2. Chọn phát hiện giá trị ngoại lệ: Chọn Tiêu chuẩn (1,5×IQR) cho phân tích điển hình, Cực đoan (3,0×IQR) cho các giá trị ngoại lệ cực đoan hoặc Không có để hiển thị toàn bộ phạm vi dữ liệu.
3. Đặt độ chính xác: Chọn chữ số thập phân cho các số liệu thống kê được hiển thị.
4. Tạo biểu đồ: Nhấp vào nút để tạo biểu đồ hộp tương tác của bạn với các chú giải công cụ khi di chuột.
5. Phân tích kết quả: Xem lại tóm tắt năm số, IQR, các giá trị ngoại lệ và các số liệu thống kê khác cho từng bộ dữ liệu.

Hiểu về tóm tắt năm số

Tóm tắt năm số là nền tảng của mọi biểu đồ hộp:

Khoảng cách tứ phân vị (IQR) và phát hiện giá trị ngoại lệ

Khoảng cách tứ phân vị (IQR) được tính bằng Q3 - Q1. Nó đại diện cho độ phân tán của 50% dữ liệu ở giữa của bạn và được sử dụng để phát hiện giá trị ngoại lệ:

Các giá trị nằm ngoài các hàng rào này được coi là các giá trị ngoại lệ và được vẽ dưới dạng các điểm riêng lẻ.

Diễn giải độ lệch của biểu đồ hộp

Hình dạng của biểu đồ hộp cho thấy độ lệch của phân phối dữ liệu của bạn:

• Đối xứng: Trung vị nằm ở trung tâm hộp, râu có độ dài xấp xỉ bằng nhau
• Lệch phải (dương): Trung vị gần Q1 hơn, râu phải dài hơn
• Lệch trái (âm): Trung vị gần Q3 hơn, râu trái dài hơn

Khi nào nên sử dụng biểu đồ hộp

Biểu đồ hộp và râu lý tưởng cho:

• So sánh các nhóm: Điểm kiểm tra giữa các lớp, doanh số bán hàng giữa các khu vực
• Xác định các giá trị ngoại lệ: Tìm các giá trị bất thường trong bộ dữ liệu
• Hiển thị phân phối: Hiểu độ phân tán dữ liệu và xu hướng trung tâm
• Tóm tắt nhanh: Trình bày trực quan các số liệu thống kê chính

Câu hỏi thường gặp

Biểu đồ hộp và râu là gì?

Biểu đồ hộp và râu (boxplot) là một phương pháp đồ họa để hiển thị sự phân phối dữ liệu dựa trên tóm tắt năm số: tối thiểu, tứ phân vị thứ nhất (Q1), trung vị, tứ phân vị thứ ba (Q3) và tối đa. Hộp hiển thị khoảng cách tứ phân vị chứa 50% dữ liệu ở giữa, trong khi râu mở rộng để hiển thị phạm vi các giá trị điển hình.

Làm thế nào để bạn tính toán tóm tắt năm số?

Tóm tắt năm số bao gồm: (1) Tối thiểu - giá trị nhỏ nhất, (2) Q1 - trung vị của nửa dưới, (3) Trung vị (Q2) - giá trị ở giữa khi sắp xếp, (4) Q3 - trung vị của nửa trên, và (5) Tối đa - giá trị lớn nhất.

Làm thế nào để phát hiện các giá trị ngoại lệ trong biểu đồ hộp?

Các giá trị ngoại lệ được phát hiện bằng quy tắc 1,5×IQR. Tính IQR = Q3 - Q1, sau đó tìm hàng rào dưới (Q1 - 1,5×IQR) và hàng rào trên (Q3 + 1,5×IQR). Các điểm ngoài các hàng rào này là các giá trị ngoại lệ.

IQR đại diện cho điều gì?

Khoảng cách tứ phân vị (IQR) đo lường độ phân tán của 50% dữ liệu ở giữa. IQR nhỏ hơn có nghĩa là dữ liệu được tập trung chặt chẽ, trong khi IQR lớn hơn cho thấy sự phân tán nhiều hơn.

Khi nào tôi nên sử dụng biểu đồ hộp?

Sử dụng biểu đồ hộp để trực quan hóa phân phối dữ liệu, so sánh nhiều bộ dữ liệu, xác định giá trị ngoại lệ, hiển thị độ phân tán và độ lệch, đồng thời trình bày tóm tắt năm số. Chúng rất xuất sắc để so sánh điểm kiểm tra, phân tích kết quả khảo sát hoặc bất kỳ so sánh dữ liệu số nào.

Làm thế nào để tôi diễn giải độ lệch của biểu đồ hộp?

Dữ liệu đối xứng có trung vị ở giữa với râu bằng nhau. Dữ liệu lệch phải có trung vị gần Q1 hơn với râu phải dài hơn. Dữ liệu lệch trái có trung vị gần Q3 hơn với râu trái dài hơn.

Tài liệu tham khảo

• Biểu đồ hộp - Wikipedia
• Tứ phân vị - Wikipedia (tiếng Anh)
• Khoảng cách tứ phân vị - Wikipedia (tiếng Anh)

Các công cụ liên quan khác:

Thống kê và phân tích dữ liệu:

• Máy tính ANOVA
• Máy tính trung bình số học
• Máy Tính Trung Bình - Độ Chính Xác Cao
• Máy tính độ lệch trung bình
• Trình tạo biểu đồ hộp và râu
• Máy Tính Kiểm Định Chi-Square
• Máy tính Hệ số Biến đổi
• Máy tính Cohen's d
• Máy tính tỷ lệ tăng trưởng kép
• Máy tính khoảng tin cậy
• Máy Tính Khoảng Tin Cậy cho Tỷ lệ Mới
• Máy Tính Hệ Số Tương Quan
• Máy tính Trung bình Hình học
• Máy tính Trung bình Hài hòa
• Trình tạo Histogram
• Máy tính Phạm vi Liên vùng
• Máy tính kiểm định Kruskal-Wallis
• Máy Tính Hồi Quy Tuyến Tính Nổi bật
• Máy tính Tăng trưởng Logarit
• Máy tính kiểm định Mann-Whitney U
• Máy tính Độ lệch Tuyệt đối Trung bình
• Máy tính trung bình
• Máy tính Số trung bình, Trung vị, Yếu vị
• Máy tính độ lệch tuyệt đối trung vị
• Máy tính Trung vị
• Máy tính Midrange
• Máy tính Chế độ
• Máy tính Giá trị ngoại lệ
• Máy tính độ lệch chuẩn dân số-độ chính xác cao
• Máy tính tứ phân vị
• Máy tính Độ lệch Tứ phân vị
• Máy tính Phạm vi
• Máy Tính Độ Lệch Chuẩn Tương Đối Nổi bật
• Máy tính RMS
• Máy tính trung bình mẫu
• Máy tính Kích thước Mẫu
• Máy tính độ lệch chuẩn mẫu
• Trình Tạo Biểu Đồ Phân Tán
• Máy tính độ lệch chuẩn - Độ chính xác cao Nổi bật
• Máy Tính Lỗi Tiêu Chuẩn
• Máy tính Thống kê
• Máy Tính Kiểm Định t
• Máy tính Phương sai Độ chính xác cao
• Trình tính Z-Score Mới