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箱线图生成器
使用我们的交互式工具立即创建专业的箱线图(盒须图)。可视化数据分布、识别离群值、比较多个数据集,并获得全面的统计分析,包括五数概括、四分位距 (IQR)、平均值和标准差。
什么是箱线图?
箱线图(也称为盒须图)是一种基于五数概括显示数据分布的标准化方式:最小值、第一四分位数 (Q1)、中位数、第三四分位数 (Q3) 和最大值。“箱体”显示中间 50% 数据所在的四分位距 (IQR),而“须线”则延伸以显示其余的分部分布。
箱线图的组成部分
- 箱体 (Box): 代表从 Q1 到 Q3 的四分位距 (IQR),包含中间 50% 的数据
- 中位数线 (Median Line): 箱体内部显示中间值 (Q2) 的线
- 须线 (Whiskers): 从箱体延伸到 1.5×IQR 范围内的最小值和最大值的线
- 离群值 (Outliers): 超出须线的单个数据点,代表异常值
- 平均值 (Mean): 通常以箱体内的菱形或点表示
如何使用此箱线图生成器
- 输入您的数据: 在文本区域中输入或粘贴您的数字。将每个数据集放在单独的一行。可选地使用冒号添加标签(例如“A 班: 72, 85, 90”)。
- 选择离群值检测: 选择标准 (1.5×IQR) 用于典型分析,极端 (3.0×IQR) 仅显示极端离群值,或无检测以显示完整数据范围。
- 设置精度: 为显示的统计数据选择小数位数。
- 生成图表: 点击按钮创建带有悬停工具提示的交互式箱线图。
- 分析结果: 查看每个数据集的五数概括、IQR、离群值和其他统计数据。
了解五数概括
五数概括是每个箱线图的基础:
| 统计指标 | 描述 | 在图表上的位置 |
|---|---|---|
| 最小值 | 数据集中的最小值 | 左侧须线末端(或离群值) |
| Q1 (第一四分位数) | 25% 的数据低于此值 | 箱体的左侧边缘 |
| 中位数 (Q2) | 中间值;上下各有 50% 的数据 | 箱体内的线 |
| Q3 (第三四分位数) | 75% 的数据低于此值 | 箱体的右侧边缘 |
| 最大值 | 数据集中的最大值 | 右侧须线末端(或离群值) |
四分位距 (IQR) 和离群值检测
四分位距 (IQR) 的计算公式为 Q3 - Q1。它代表数据中间 50% 的分散程度,并用于离群值检测:
超出这些边界的值被视为离群值,并绘制为单个点。
解读箱线图偏态
箱线图的形状揭示了数据分布的偏态:
- 对称: 中位数位于箱体中央,须线长度大致相等
- 右偏(正偏): 中位数更接近 Q1,右侧须线较长
- 左偏(负偏): 中位数更接近 Q3,左侧须线较长
何时使用箱线图
箱线图非常适合:
- 比较组别: 班级间的测试分数、各地区的销售额
- 识别离群值: 找出数据集中的异常值
- 显示分布: 了解数据分散程度和集中趋势
- 快速总结: 以可视化方式呈现关键统计数据
常见问题
什么是箱线图?
箱线图(盒须图)是一种图形化方法,用于基于五数概括显示数据分布:最小值、第一四分位数 (Q1)、中位数、第三四分位数 (Q3) 和最大值。箱体显示包含中间 50% 数据的四分位距,而须线则延伸以显示典型值的范围。
如何计算五数概括?
五数概括由以下各项组成:(1) 最小值 - 最小值,(2) Q1 - 下半部分的中位数,(3) 中位数 (Q2) - 排序后的中间值,(4) Q3 - 上半部分的中位数,以及 (5) 最大值 - 最大值。
箱线图中如何检测离群值?
离群值使用 1.5×IQR 规则检测。计算 IQR = Q3 - Q1,然后找出下边界 (Q1 - 1.5×IQR) 和上边界 (Q3 + 1.5×IQR)。这些边界之外的点即为离群值。
IQR 代表什么?
四分位距 (IQR) 衡量数据中间 50% 的分散程度。较小的 IQR 意味着数据紧密聚集,而较大的 IQR 则表示数据更为分散。
我应该在什么时候使用箱线图?
使用箱线图可视化数据分布、比较多个数据集、识别离群值、显示分散程度和偏态,以及呈现五数概括。它们非常适合比较测试分数、分析调查结果或任何数值数据比较。
如何解读箱线图的偏态?
对称数据的中位数居中且须线相等。右偏数据的中位数更接近 Q1 且右侧须线较长。左偏数据的中位数更接近 Q3 且左侧须线较长。
参考资料
引用此内容、页面或工具为:
"箱线图生成器" 于 https://MiniWebtool.com/zh-cn/箱线图生成器/,来自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/
由 miniwebtool 团队提供。最后更新时间:2026年1月14日
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