用Excel自带图表插入带分类变量的箱形图（单坐标轴并列箱） |
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用Excel自带图表插入带分类变量的箱形图（单坐标轴并列箱）
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箱型图主要用来观察一个或多个类别下，数值型变量的分位数及离群值的特征和分布，以及在一定程度上观察到偏度和峰度的状态。网上有一些自己计算分位数来绘制箱型图的方法，但一方面是没有直接使用excel自带的箱型图好看和功能全面，二方面是绘制起来更复杂、效率更低。所以还是推荐优先使用自带图表框中的箱形图，下面就以Excel 2021为例进行介绍。 第一步：选择需要用纵坐标Y轴来表达的数值型维度的数据 先选定用Y轴来表达的数值型数据点击插入选项卡图表栏中更多按钮点击所有图表中的箱形图 就会得到一个基础的、不带类别信息的箱形图：  带此时不宜同时选择需要展示的分类信息，因为自带模板无法自动识别，就会出现下图的状况： 
第二步：选择需要区分的与数值型变量对应的分类型变量
在数据框中点击鼠标右键，点击选择数据，会出现下图所示：  点击编辑，即是选择要在水平X轴上展示的分类型变量选择与第一步中数值型变量所对应的分类型变量，即在行（元素）方向上，数值型变量的元素要与分类型变量的元素一一对应：  即可得到带分类型变量的箱形图：  需要说明的是，因为在上图中选择分类型变量的时候包含了空值，excel就会把空值也默认当做一种没有名称的类别。
第三步：根据需要调整细节
可以根据需要点击图表框左键或者数据框右键，调整细节以达到自己想要的程度 图表框左键+号的一些选项示例 数据框右键的一些选项示例  
说明：
下图中从上到下是以从大到小的顺序对数值型变量进行排序，与上面几张图中数值型变量的排序方式一致；如果数值型变量的排序方式相反，则下列公式应进行对应变化。 上界 = P25 + 1.5×IQR，下界 = P75 - 1.5×IQR，IQR = P25 - P75，超出上下界的值则认为是离群点，与 均值 ± n×标准差 来判断离群点的方式相似。  × 号表示均值：在上面的例子中，当均值在中位数上方时，表示均值 > P50，则该数值型变量在该分类下的分布是右偏（Skewness > 0）的；当均值在中位数下方时，表示均值 < P50，则该数值型变量在该分类下的分布是左偏（Skewness < 0）的。如果IQR越小，则数据分布越集中，峰度（Kurtosis）越大；反之峰度越小。
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