상자 그림에 대한 주요 결과 해석

이 통계량을 보여주는 도구 팁을 표시하려면 상자 그림 위에 포인터를 놓습니다. 예를 들어, 이 휴식기 심박수 상자 그림은 심박수의 중위수가 71이라는 것을 보여줍니다. 대부분의 피실험자의 휴식기 심박수는 64와 80 사이이지만, 일부 피실험자의 심박수는 최저 48, 최대 100입니다.

상자 그림의 갑작스럽거나 바람직하지 않은 특성을 조사합니다. 예를 들어, 상자 그림이 나무 판자 길이의 중위수가 목표 길이 8피트보다 훨씬 더 작다는 것을 보여줄 수 있습니다.

표본 크기가 그래프 모양에 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어, 이러한 상자 그림은 서로 아주 다르게 보이지만, 둘 다 동일한 모집단에서 랜덤하게 선택된 데이터 표본을 사용하여 생성되었습니다.

n = 15

n = 500

상자 그림은 표본 크기가 20 이상일 때 가장 잘 작동합니다. 표본 크기가 너무 작으면 상자 그림에 의해 표시되는 사분위수 및 특이치가 유의하지 않을 수도 있습니다. 표본 크기가 20보다 작으면 개별 값 그림을 대신 사용해 보십시오.

데이터가 치우쳐 있으면 대부분의 데이터가 그래프의 높은 쪽이나 낮은 쪽에 위치합니다. 왜도는 데이터가 정규 분포를 따르지 않을 수도 있음을 나타냅니다.

이 상자 그림은 치우친 데이터를 보여줍니다. 오른쪽으로 치우친 데이터의 상자 그림은 대기 시간을 보여줍니다. 대부분의 대기 시간이 비교적 짧고 몇 개의 대기 시간만 깁니다. 왼쪽으로 치우친 데이터의 상자 그림은 수명 데이터를 보여줍니다. 몇 개의 품목이 즉시 고장나고 더 많은 품목이 나중에 고장납니다.

오른쪽으로 치우침

왼쪽으로 치우침

데이터가 자연스럽게 치우쳐 있지 않다는 것을 알고 있으면 가능한 원인을 조사하십시오. 심하게 치우친 데이터를 분석하려면 분석에 대한 데이터 고려 사항을 읽어보고 정규 분포를 따르지 않는 데이터를 사용할 수 있는지 확인하십시오.

다른 데이터 값에서 멀리 떨어져 있는 데이터 값인 특이치는 결과에 크게 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 상자 그림에서 특이치를 식별하기가 가장 쉽습니다.

상자 그림에서 특이치는 별표(*)로 표시됩니다.

특이치의 원인을 식별해 보십시오. 모든 데이터 입력 또는 측정 오류를 수정하십시오. 비정상적인 일회성 사건과 연관된 데이터 값을 삭제해 보십시오(특수 원인). 그런 다음 분석을 반복하십시오.

그룹의 중심 간 차이를 확인합니다.

예를 들어, 이 상자 그림은 네 군데의 공급업체에서 생산된 전선의 두께를 보여줍니다. 일부 그룹에 대한 두께의 중위수가 서로 다른 것으로 보입니다.

그룹의 산포 간 차이를 확인합니다.

예를 들어, 이 상자 그림은 네 개의 생산 라인에서 생산된 시리얼 상자의 충전 무게를 보여줍니다. 시리얼 상자 그룹의 무게 중위수는 비슷하지만 일부 그룹의 무게가 다른 그룹보다 변동성이 더 큽니다.