如何使用spss中的箱盒图分析数据?

如题所述

箱盒图(也称盒图,箱线图等)是在1977年由美国统计学家John Tukey发明,分析数据需要为定量数据。通过箱盒图,可以直观的探索数据特征。

箱盒图共有两个用途,分别如下:

    直观地识别数据中异常值(离群点);

    直观地判断数据离散分布情况,了解数据分布状态。

    箱盒图共由五个数值点构成,分别是最小观察值(下边缘),25%分位数(Q1),中位数,75%分位数(Q3),最大观察值(上边缘)。

    中横线:中位数

    IQR:75%分位数(Q3)-25%分位数(Q1)

    最小观察值(下边缘) = Q1 – 1.5 IQR

    最大观察值 (上边缘)= Q3 + 1.5 IQR

    箱盒图的使用场景情况如下:

    查看可能的异常值数据情况(比如在回归分析前查看是否有异常数据);

    非参数检验时查看不同类别X时,Y的数据分布情况;

    其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。

    SPSSAU操作截图如下:

    上图中直观展示出C2时共有2个异常值点,如果对C2进行分析,且分析方法对异常值敏感时(比如相关分析,回归分析等),此时需要对该2个异常值点进行处理成null或者填充,或者在分析时进行过滤。

    SPSSAU提供不同类别X时,Y的盒状图分布,比如上图中可以查看不同性别人群,C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。

    得到结果比如C1的盒状图如下:


    上图可以看出,在男性时,C1中有2个异常点;女性时,C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要,可将此3个异常值进行处理,或者在分析时过滤掉异常值。

    除了异常值的观察,还可以通过数据盒状图直观看出,男性在C1上的整体打分,会明显高于女性打分。

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