sigmaplot 如何做箱图
箱线图
箱线图(Box plot)箱线图概述箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
箱线图的绘制步骤1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。
2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数（Q1和Q3）。
在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。
3、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。
处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。
4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。
5、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。
相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。
至此一批数据的箱线图便绘出了。
统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。
箱线图的功能箱线图作为描述统计的工具之一，其功能有独特之处，主要有以下几点：1.直观明了地识别数据批中的异常值一批数据中的异常值值得关注，忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会带来不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。
箱线图为我们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的值。
虽然这种标准有点任意性，但它来源于经验判断，经验表明它在处理需要特别注意的数据方面表现不错。
什么是箱线图
什么是箱线图什么是箱线图箱线图在文献中经常见到，是对数据分布的一种常用表示方法。
但是所见资料中往往说的不是特别清楚，因此需要了解一下箱线图的绘制过程，与部分的意义。
计算过程：1 计算上四分位数，中位数，下四分位数2 计算上四分位数和下四分位数之间的差值，即四分位数差（IQR，interquartile range）3 绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。
在箱子内部中位数的位置绘制横线。
4 大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值（outliers）。
5 异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。
6 极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。
7 为箱线图添加名称，数轴等。
在SPSS，SigmaPlot, R,SPlus，Origin等软件中，绘制箱线图非常方便。
下面是R中的一个箱线图举例箱线图举例：在R软件中输入如下命令：x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86, 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)boxplot(x)对c向量绘制箱线图。
箱线图(Box plot)箱线图概述箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
[编辑]箱线图的绘制步骤[1]（1）画数轴（2）画矩形盒两端边的位置分别对应数据的上下四分位数矩形盒：端边的位置分别对应数据的上下四分位数（Q1和Q3）。
sigma图表分析boxplot
图表 的选定及作成
1.数据的分布分析
• 在项目进行过程中收集的各种数据 - 确认数据的大概分布 - 确认分布的形状,平均值的位置及方差等
用图表做出数据的分布情况
• 通过对数据分布分析可以找出过程中X变量发生变动的原因
Pareto chart
• 确定不良品,缺陷数,争议点,事故的现象或原因等集中在那些方面 掌握主要的问题点.
Stat > Quality Tool > Pareto chart
Pareto chart是把影响因素按照重要度顺序列出,找出核心因子,显示我们要 集中管理的因子.
事例分析
下面是工艺部统计3月份SMT上锡不良的种类及缺陷数,请用柏拉图分析各种不良 的情况.
57.4805 24.2588 588.490 0.252767 -5.1E-01
88
Minimum 1st Quartile Median 3rd Quartile Maximum
5.560 37.670 52.610 79.638 116.430
95% Confidence Interval for Mu
③ 通过Pareto chart把少数核心问题用图表更容易地表现 ④ 通过Pie chart可以确认该项目在全体里占的构成比
现在我们作一个例题：
公司市场客户部为了调查电信局对公司产品ZXJ10的性能 反应，对西北、华南、东北三个区域的电信局进行了走访 ，他们的评价如下表：(分数越高越好）
西北
81 100
• Trimmed Mean: 把数据的上下分位各去掉5%后求平均
• StDev (标准偏差): • SE Mean (标准误差):
Sigmaplot操作-PPT
Graph：图例、 网格线、背景等。 不同的图表类型 有不同的参数。
科研工具之图表制作---Sigmaplot
四、案例
4.1 案例1 - 双y轴柱状、线性图 4.2 案例2 - 轮廓图 4.3 案例3 - 三维网状图
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1.2 科研论文中需要什么样的图表？
1.2.1 图表结构
• 图表区、绘图区 • 图表标题、图例、Y轴、X轴、数据系列、网格线
……
1.2.2 制作原则
• 准确、规范、清晰、美观
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二、Sigmaplot介绍
2.1 特别设计给科学家使用，目前巳有超过十万 的使用者。 2.2 Sigmaplot绘制图形的精美程度远非SPSS、 Excel甚或Origin能及。 2.3 在众多的国外顶级期刊如Science、 Nature等 的发表论文中的精致细腻的统计图形大多出自 Sigmaplot之手。
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二、Sigmaplot介绍
2.9 Sigmaplot可以灵活性定制你的图表和所有的细节。 你能增加轴，标准的或者不对称的线条和符号； 改 变颜色，字形，线的浓度等等。 2.10 将你的图表嵌入在任何OLE工具–微软Word， 微软PowerPoint或者制图软件，只需要双击你的图表 在你的文件里直接编辑 就可以了。 迅速的在线发布 你的高质量的图表与其他人分享。
请批评指正!
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4.2 案例2 - 轮廓图
第三步：Graph properties-Plots,将plot1的 填充颜色修改为第196组 数据；Graph propertiesAxes，修改X、Y轴起始 点；Graph propertiesGraph，修改图例和X、Y 轴名称 第四步：导出图表
通过实例讲SigmaPlot的使用
通过实例讲SigmaPlot的使用（一）SigmaPlot是一个专业的科研绘图软件。
《Science》、《Nature》中大部分图表都是出自SigmaPlot 之手。
如果你没有使用过SigmaPlot，那么你开始使用的时候会遇到许多问题。
甚至不知道里面的xy pair，single Y等等之类是什么意思。
我今天就来以一个最基本的柱状图为例来说明他的使用。
我们认为对于图表绘制，最大的难点在于数据在表格中的排列格式。
如果你搞清了各种数据在表格中按照怎样的格式输入，那么你就能做出各种各样的图表。
首先我们来看看下面这个带标准差值的柱状图（图一）。
我们假设这个图表是要描述某个指标在肿瘤组和正常组的若干个病人中的表达情况。
两组的指标的均值我们已经计算出来，标准差也计算出来了。
我们看看图表中的数据输入格式，并对照最终生成的图表。
非常明显。
第一根柱子对应表格中的第一行。
第二根柱子对应第二行。
每一行的第三列，分别填上相应组别标准差的值。
对于使用此软件次数很少的人来说，应该先掌握这种简单的数据输入格式。
标准差、均值等可以先通过另外的软件计算出来后填入，然后作图。
图一或许你不屑一顾的认为这种图Excel也可以做啊。
是的，这种图Excel是可以做，但是初学者先从简单的数据排列简单的图表练习起来，随着我们的之后讲解的深入，那些图表，Excel就不一定好做了，或者做起来很复杂。
好的，我们就从头来看看这个是如何做出来的吧。
假设你已经安装好了SigmaPlot，我这里使用的是SigmaPlot 11.0版本。
先打开软件，出现的向导页面点击取消。
然后出现的是图二的画面。
点击工具栏中的新建图标，新建一个所谓的notebook。
（之后的表格、图表等都将会自动放置在这个notebook里面）图二然后就出现图三的界面。
出现了一个空白的表格。
会用Excel的人都知道如何往里面输入数据的。
只需要单击相应的单元格选中，就可以依次输入数据了。
对照图四的数据排列结构输入数据吧。
箱线图(Box plot)
箱线图箱线图(Box plot)目录• 1 箱线图概述• 2 箱线图的绘制步骤[1]• 3 箱线图的功能• 4 箱线图应用举例• 5 用Excel绘制箱线图的方法• 6 箱线图的局限•7 参考文献箱线图概述箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
箱线图的绘制步骤（1）画数轴（2）画矩形盒两端边的位置分别对应数据的上下四分位数矩形盒：端边的位置分别对应数据的上下四分位数（Q1和Q3）。
在矩形盒内部中位数位置画一条线段为中位线。
（3）在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在Q3＋3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。
处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(li)的异常值extreme outliers。
（4）从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点表示该批数据正常值的分布区间点，示该批数据正常值的分布区间。
（5）用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。
（统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。
）【例】[2]12位商学院毕业生月起薪的样本在这里按升序重复如下。
2710 2755 2850 | 2880 2880 2890 | 2920 2940 2950 | 3050 3130 3325 Q= 2865 Q2 = 2905(中位数) Q3 = 30001中位数是2 905，第一个四分位数Q1 = 2865，第三个四分位数Q3 = 3000。
检查这些数据，最小值为2710，最大值为3325。
Sigmaplot使用教程PPT学习教案
会计学
1
第一步：输入数据 X轴：第十列（时间d） Y轴：第11行，SE在12列。以此类推
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第二步：点击左图，选中想用的图形格式 柱状图选第四个，出现下图，点击下一步
点击下一步
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点击下一步
为x轴选中数据：即在哪一列中。
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为Y轴选中数据：即在哪一列中。 选完后，点击完成。
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编辑X轴，点击【Axes】，选 中【 Scaling】，选择类型【 category】。 范围从【-1】开始，到【8】结束，共 8个时 间段。
X轴不是线性的，所以这儿选择【 category】
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添加误差线，在【plot】中，选择【 Error Bar 】，再选择【
both】
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Y轴数值差距太大，插入间隔。编辑Y轴，【Breaks】，选中【 show break 】。Omit 【600】to【 2000】，【post break interval】为100
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Y轴数据进行编辑：
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（1）对图形进行编辑，每个柱状图填充图形不一样 (2)鼠标放在设定的柱状图上，点击右键，出现，选择 【Object】，【Fill】 颜色，选中不同的模式进行填 充。 (3)对每条柱状图进行填充。
第10页/共12页
第
如何在Excel中使用BoxandWhiskerPlot进行箱线图分析
如何在Excel中使用BoxandWhiskerPlot进行箱线图分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，除了基本的数据录入和计算功能外，它还提供了丰富的数据可视化工具，如图表和图形。
其中，箱线图（Box and Whisker Plot）是一种用来展示数据分布及异常值的有效工具。
本文将介绍如何在Excel中使用Box and Whisker Plot进行箱线图分析。
首先，在Excel中打开你的数据表格。
假设你的数据位于A列，从A1到A10的单元格内。
接下来，选中你的数据，包括标题行和数据行。
点击Excel界面上的“插入”选项卡，然后在图表区域选择“箱线图”图标。
选择标准箱线图类型。
Excel会自动根据你的数据生成一个箱线图。
你可以在图表上右键点击，选择“数据系列”来调整图表的样式和布局。
在图表上，每个箱线图包含以下几个元素：1. 上边缘（Upper Whisker）和下边缘（Lower Whisker）：表示数据的范围，通常是上边缘连线和下边缘连线到最大值和最小值。
2. 上四分位数（Upper Quartile）和下四分位数（Lower Quartile）：表示数据上下分界点的中位数，通过箱体上的两个连线标示。
3. 中位数（Median）：表示数据的中间值，通过箱体内的一条水平连线标示。
4. 离群点（Outliers）：表示远离其他数据点的异常值，通常用单独的点表示。
根据你的数据和需求，你可以进行以下的箱线图分析：1. 数据分布的形状：通过观察箱线图的箱体长度和上下四分位数之间的距离，你可以了解数据的分布是偏向对称还是偏向不对称。
箱体越长，数据分布越分散；而上下四分位数的距离越大，数据的极差越大。
2. 异常值的检测：根据图表上的离群点，你可以判断是否存在一些与其他数据明显不同的异常值。
这些异常值可能是数据输入错误，或者是真实的异常情况。
3. 数据的中心趋势：通过观察中位数的位置，你可以估计数据的中心趋势。