Wie man einen Boxplot erstellt
Boxplots sind ein leistungsfähiges Werkzeug in der Datenvisualisierung und eignen sich ideal zur Darstellung statistischer Informationen über einen Datensatz. Diese Anleitung führt Sie durch den Prozess der Erstellung eines Boxplots mit RATH.
Was ist ein Boxplot?
Ein Boxplot (oder Kastengrafik) ist eine Art der Datenvisualisierung, die eine Zusammenfassung einer Reihe von Datenwerten bietet, einschließlich des Minimums, des ersten Quartils, des Medians, des dritten Quartils und des Maximums. In einem Boxplot wird eine Box vom ersten Quartil bis zum dritten Quartil erstellt, eine vertikale Linie wird auch durch die Box am Median gezogen, und die Whiskers (Höchst- und Tiefstwerte) verlaufen von jedem Quartil bis zum Minimum oder Maximum.
Erstellen eines Boxplots in RATH
In RATH (opens in a new tab) können Sie einen Boxplot erstellen, indem Sie folgende Schritte durchführen:
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Daten importieren: Melden Sie sich in Ihrem Konto an und laden Sie Ihre CSV- oder Excel-Datei in RATH hoch oder verbinden Sie Ihre Online-Datenbank mit RATH.
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Diagrammtyp auswählen: Wählen Sie im Tab "Exploration" die Schaltfläche "Markentyp" in der Werkzeugleiste aus und wählen Sie "Boxplot" aus.
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Den Boxplot erstellen: Ziehen Sie Ihre Variablen auf die Arbeitsfläche und definieren Sie die X- und Y-Achsen für Ihren Boxplot.
Erstellen eines effektiven Boxplots: Wichtige Überlegungen
Beim Entwurf von Boxplots sollten Sie folgende wichtige Überlegungen beachten:
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Vergleich von Gruppen: Boxplots eignen sich hervorragend zum Vergleich von Verteilungen zwischen verschiedenen Gruppen. Vergleichen Sie mehrere Gruppen, um ihr Potenzial optimal auszuschöpfen.
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Gruppenreihenfolge: Ordnen Sie Ihre Gruppen strategisch an, um Muster und Erkenntnisse hervorzuheben.
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Ausrichtung: Die Ausrichtung Ihres Boxplots, ob vertikal oder horizontal, sollte anhand der Anzahl der Gruppen und der Länge der Gruppenbeschriftungen bestimmt werden.
Praktische Anwendungen von Boxplots
Boxplots sind vielseitige Werkzeuge zur Datenvisualisierung in verschiedenen Szenarien. Einige praktische Anwendungen sind:
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Akademische Leistung: Vergleich von Prüfungsergebnissen in verschiedenen Klassen oder Schulen.
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Umsatzanalyse: Bewertung des monatlichen Umsatzes in verschiedenen Regionen oder Geschäften.
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Gesundheitsbewertung: Bewertung von Variationen der Genesungszeit von Patienten bei verschiedenen Behandlungsmethoden.
Letter-Value-Plots
Letter-Value-Plots bieten eine erweiterte Version von Standard-Boxplots. Diese verwenden eine Reihe von Boxen, um größere Teile Ihres Datensatzes abzudecken. Bei der Arbeit mit einer großen Menge von Daten bieten Letter-Value-Plots einen detaillierteren Gruppenvergleich.
Fazit
Boxplots können je nach Verteilung Ihrer Daten und dem erforderlichen Detailgrad mit anderen Visualisierungstypen wie Histogrammen oder Violinplots ergänzt werden. Trotz der unterschiedlichen Anpassungsmöglichkeiten verschiedener Visualisierungswerkzeuge können selbst die einfachsten Boxplots schnell und aufschlussreiche Datenverständnis liefern.