2025-04-24
5款(kuan)箱線圖都(dou)有其獨特優(you)勢
① 盒形圖:圖表簡(jian)潔，便于快速了解(jie)數據分布；
② 高(gao)級盒形圖：通過組合(he)圖表提供多維度視角；
③ 差(cha)異(yi)檢驗(yan)箱線圖(tu):結(jie)合統計檢驗(yan)結(jie)果，便于(yu)直觀對比組間差(cha)異(yi)；
④ 多功(gong)能(neng)差(cha)異(yi)檢驗圖:展示(shi)不同(tong)組樣品之間(jian)的(de)(de)差(cha)異(yi)，以及差(cha)異(yi)的(de)(de)顯(xian)著性；
⑤ 交互云雨圖(tu):整合多種圖(tu)表(biao)信息，便于全面展示(shi)數據分(fen)布。
一、盒形圖
定(ding)義
箱(xiang)線圖又稱盒須圖，是一(yi)種(zhong)基于五數概括（最小(xiao)值(zhi)、第一(yi)四分位(wei)數Q1、中位(wei)數、第三四分位(wei)數Q3、最大值(zhi)）的圖形(xing)化(hua)統計工具，用于直觀展示數據的分布特征。
圖(tu)表調整項
圖表優勢
1. 信息密度高：單一圖表(biao)整合多(duo)關鍵統計量（中位數、異常(chang)值(zhi)）。
2. 直觀易讀：無需復雜計(ji)算(suan)，快速把握數據整體(ti)特征
二、高級盒(he)形(xing)圖
定義
在傳(chuan)統箱線圖基礎上，疊加小(xiao)提(ti)琴圖（展示(shi)數據(ju)分(fen)布形(xing)狀(zhuang)）、散點圖（顯示(shi)實際(ji)數據(ju)點）等，提(ti)供數據(ju)分(fen)布的多(duo)維(wei)度(du)視(shi)角。
圖表調整(zheng)項(xiang)
圖表優勢(shi)
1. 多個圖表組合(he)：通過疊加(jia)小提(ti)琴圖、散(san)點圖等多種圖表類型，提(ti)供數(shu)據分(fen)布的多維度視角，讓(rang)我(wo)們能夠更全面地理解(jie)數(shu)據。
2. 適應性廣：適用(yong)于中小規(gui)模數據(ju)集，直觀(guan)展示偏態分布或非(fei)對(dui)稱分布。
三、差異檢驗箱線圖
定義
在(zai)分組箱(xiang)線圖上直接標注統計檢驗結果(guo)，如星(xing)號(hao)（表示(shi)p<0.05，表示(shi)p<0.01，表示(shi)p<0.001）或p值，直觀顯示(shi)組間差異的顯著(zhu)性(xing)。支持非參數(shu)檢驗（如Kruskal-Wallis檢驗）和事后兩(liang)兩(liang)比(bi)較（如Dunn's test）。
圖表調(diao)整項
圖表(biao)優勢
1. 數圖結(jie)合：將(jiang)統計(ji)結(jie)論與可(ke)視化結(jie)合，避免單獨解讀檢驗報告的(de)復雜(za)性。
2. 對(dui)比直觀(guan)：橫線標注顯著組(zu)間差(cha)異，快速(su)定位關鍵對(dui)比組(zu)別。
四、多功能差異檢驗圖
定義(yi)
通過提琴與箱(xiang)線組(zu)(zu)合圖或柱形(xing)圖加顯著性星號形(xing)式展(zhan)示不(bu)同(tong)組(zu)(zu)樣品之(zhi)間的差異，并支持使(shi)用不(bu)同(tong)統計檢(jian)驗方法(fa)評(ping)價差異是否顯著。
圖表調整項
圖表優(you)勢
1. 靈(ling)活性強(qiang)：根據(ju)數據(ju)類型選擇最優(you)圖(tu)表(biao)組合（如偏態數據(ju)用(yong)提琴(qin)圖(tu)+箱線圖(tu)）。
2. 分析全(quan)面：支持(chi)分布形態對比、集中趨勢比較和統(tong)計顯著(zhu)性檢驗。
五、交互云雨圖
定(ding)義
云雨圖(tu)結合箱線圖(tu)（中部(bu)箱體(ti)）、核密(mi)度(du)曲線（上(shang)部(bu)“云”）和(he)橫向散(san)點（下部(bu)“雨”）。全面展示數據的(de)分布特征(zheng)、集(ji)中趨勢及離散(san)程度(du)。
圖表調整項
圖表優勢
1. 信(xin)息(xi)豐富性(xing):單一圖表整合分(fen)布(bu)形態、集中(zhong)趨勢、離散(san)程(cheng)度和異常值，避免多圖表切換(huan)。
2. 交互性:支持動態調整參數（如云朵偏(pian)移量、雨點(dian)大小(xiao)以(yi)及箱體大小(xiao)與偏(pian)移量）。
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