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内容

箱式图是什么？

箱式图： 箱式图( box plot ) 是使用5 个统计量反映原始数据的分布特征， 即数据分布中心位置、分布、偏度、变异范围和离群值。箱式图的箱子两端分别是上四分位数和下四分位数，中间横线是中位数，两端连线分别是除离群值外的最小值和最大值，另外标记可能的离群值。显然箱子越长，数据变异程度越大。若中间横线在箱子中点，则表明分布对称，否则不对称。

箱式图用来干什么？

①描述数据的分布

②直观明了地识别批量数据中地异常值。箱式图提供了识别异常值的一个标准：异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3＋1.5IQR。

箱式图什么时候用？

箱式图将数据经验分布的重要特征展示出来，给人们一个直观的印象，由于使用的是中位数和四分位数，因此比均数和标准差更为稳健，箱式图特别适合于多组数据分布的比较。

在R里如何实现？

数据如何整理（示例数据）

代码展示

getwd()

rm(list=ls()) #清空环境 library(ggplot2) library("readxl") new_data <- read_excel("E:\桌面\箱式图数据.xls",sheet=1) View(new_data) library(ggplot2) tiff(filename = "Rplot%03d.bmp", width = 7,height = 10, units = "cm",res = 300) new_data$Type <- factor(Type,levels = c(0,1,2),labels = c("净化","非净化","粉类")) p1<-ggplot(new_data,aes(Type,Dust))+ stat_boxplot(geom = "errorbar",width=0.15)+geom_boxplot(width=0.3,size=0.8) p1 dev.off()

图片展示

上面展示的是最简单的箱式图绘制方法，如果你想让你的相似图是这样的可以参考[3]

如果你希望你的图是下面这样的，你可以参考[4]

【1】颜艳，王彤, 等. 医学统计学[M]. 第5版. 北京: 人民卫生出版社, 2020: 163.

【2]】Zhang J . Beautiful Data Visualization with R (《R语言数据可视化之美》)[M]. 2019.

【3】https://mp.weixin.qq.com/s/zcE9I5JikLLGdCZU9Nxwpg

[4]https://mp.weixin.qq.com/s/6QIVrprcrxiIcW528Qi3-w



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