Untersuchen Sie die Lage und die Streubreite der Verteilung. Werten Sie aus, inwiefern sich der Stichprobenumfang auf das Aussehen des Boxplots auswirkt.
Zeigen Sie mit dem Mauszeiger auf das Boxplot, um eine QuickInfo mit diesen Statistiken einzublenden. Dieses Boxplot für den Ruhepuls zeigt beispielsweise, dass der Median-Ruhepuls gleich 71 ist. Die meisten Probanden haben einen Ruhepuls zwischen 64 und 80, bei einigen Probanden wurden jedoch niedrige Ruhepulsraten bis hinab zu 48 und hohe Ruhepulsraten bis zu 100 gemessen.
Untersuchen Sie alle unerwarteten oder unerwünschten Merkmale im Boxplot. Ein Boxplot kann z. B. veranschaulichen, dass die Median-Länge von Brettern viel kürzer als die Soll-Länge von 8 Fuß ist.
Da die Quartile des Boxplots berechnete Werte sind, entsprechen sie möglicherweise nicht tatsächlichen Beobachtungen im Datensatz. Weitere Informationen zum Interpretieren der Quartile finden Sie unter Was sind Quartile?. Spezifische Informationen zur Berechnung der Quartile finden Sie unter Methoden und Formeln für die grafische Zusammenfassung.
Der Stichprobenumfang kann sich auf das Erscheinungsbild der Grafik auswirken.
Ein Boxplot ist am besten geeignet, wenn der Stichprobenumfang mindestens 20 ist. Wenn der Stichprobenumfang zu klein ist, sind die im Boxplot angezeigten Quartile und Ausreißer möglicherweise nicht aussagekräftig. Wenn der Stichprobenumfang weniger als 20 beträgt, erwägen Sie, stattdessen ein Einzelwertdiagramm zu verwenden.
Schiefe Daten weisen darauf hin, dass die Daten möglicherweise nicht normalverteilt sind. Ausreißer können andere Bedingungen in den Daten anzeigen.
Wenn die Daten schief sind, liegen die meisten Datenwerte am oberen oder unteren Rand der Grafik. Schiefe weist darauf hin, dass die Daten möglicherweise nicht normalverteilt sind.
Diese Boxplots veranschaulichen schiefe Daten. Das Boxplot mit rechtsschiefen Daten zeigt Wartezeiten. Die meisten Wartezeiten sind relativ kurz, und nur wenige Wartezeiten sind lang. Das Boxplot mit linksschiefen Daten zeigt Ausfallzeitdaten. Nur wenige Elemente fallen sofort aus, während viel mehr Elemente zu späteren Zeitpunkten ausfallen.
Wenn Ihnen bekannt ist, dass die Daten nicht naturgemäß schief sind, untersuchen Sie die möglichen Ursachen. Wenn Sie erheblich schiefe Daten analysieren möchten, lesen Sie den Artikel mit Überlegungen zu Daten für die Analyse, um sicherzustellen, dass Sie nicht normalverteilte Daten verwenden können.
Ausreißer, d. h. Datenwerte, die weit entfernt von den anderen Datenwerten liegen, können sich stark auf Ihre Ergebnisse auswirken. Häufig können Ausreißer am einfachsten in einem Boxplot identifiziert werden.
Zeigen Sie mit dem Mauszeiger auf den Ausreißer, um den Datenpunkt zu identifizieren.
Versuchen Sie, die Ursache von Ausreißern zu ermitteln. Korrigieren Sie sämtliche Dateneingabe- oder Messfehler. Erwägen Sie, Datenwerte zu entfernen, die auf ungewöhnliche, einmalige Ereignisse (Ausnahmebedingungen) zurückzuführen sind. Wiederholen Sie anschließend die Analyse.
Wenn das Boxplot Gruppen aufweist, beurteilen und vergleichen Sie Lage und Streubreite der Gruppen.
Suchen Sie nach Differenzen zwischen den Lagen der Gruppen.
Suchen Sie nach Differenzen zwischen den Streubreiten der Gruppen.