Bitte geben Sie Daten oder Beispieldaten an, um Ihre Frage reproduzierbar zu machen. df <- (means = rnorm(20, 5, 2), sds = rnorm(20), feats = c(paste0('Feature ', letters[1:10])), group = rep(c('group 1', 'group 2'), each = 2)) head(df) # means sds feats group # 1 7. 298374 -1. 1545645 Feature a group 1 # 2 6. 124870 -0. 0694843 Feature b group 1 # 3 3. 855704 0. 3802556 Feature c group 2 # 4 6. 357659 2. 2822757 Feature d group 2 # 5 3. 572474 -0. 9488784 Feature e group 1 # 6 3. 526351 2. 5956482 Feature f group 1 library(ggplot2) ggplot(df, aes(x = feats, color = group)) + geom_errorbar(aes(ymax = means + sds, ymin = means - sds), position = 'dodge') Das ist absolut schön! Vielen Dank für eine so elegante Antwort! Boxplot mit Darstellung der Datenpunkte (in SPSS)? (Statistik, SPSS Auswertung). Ich werde meine Frage so ändern, dass meine ursprüngliche Frage einen reproduzierbaren Code enthält, aber Ihre Illustration / Ihr Code entspricht zu 100% dem, worüber ich gesprochen habe. Danke nochmal!
Das liegt an deren Definition. Prinzipiell bilden sie den Minimumwert (untere Antenne) und Maximalwert (obere Antenne) ab. Allerdings stimmt das nur, insofern wir keine einfachen oder extremen Ausreißer in unserer Verteilung haben, was uns direkt zum nächsten Punkt bringt. Kreise und Sterne – Ausreißer und extreme Ausreißer Ausreißer sind in der Regel so definiert, dass sie mindestens die anderthalbfache Boxlänge (der Interquartilsabstand) von jener Box entfernt sind: Im Beispiel ist der Fall 27 gerade noch innerhalb der anderthalbfachen Boxlänge und damit als einfacher Ausreißer zu klassifizieren. Was ist aber mit dem Fall Nr. 1 und Fall Nr. 28? Diese beiden Fälle sind extreme Ausreißer, weil sie zwischen anderthalbfacher bis zu dreifacher Boxlänge von den jeweiligen Quartilen entfernt sind. Hinweis: in SPSS sind Ausreißer bereits mit 2, 5-fachem Interquartilsabstand über bzw. Spss boxplot mittelwert anzeigen windows 10. unterhalb der Quartile mit einem * markiert. Eventuell sollte man über einen Ausschluss nachdenken, wie ich in diesem Artikel zeige.
Mit einem einfachen Kreis markiert sind Werte (hier: Fall 8 und 11), die mehr als den 1, 5-fachen Interquartilsabstand vom dritten bzw. ersten Quartil entfernt sind. Der Interquartilsabstand ist dabei die Höhe der Box und misst den Abstand zwischen drittem und erstem Quartil (näheres zu Quartilen hier). Wenn also Werte die 1, 5fache Boxhöhe oberhalb der Box liegen bzw. die 1, 5fache Boxhöhe unterhalb der Box liegen, werden diese mit einem Kreis markiert und gelten als Ausreißer. Diese Werte sind meist nicht so dramatisch. Im Beispiel sind die Körpergrößen von 2, 02m und 2, 05m noch plausibel. Boxplot-Diagramm mit Spss 23 erstellen - YouTube. Werte mit einem Stern Analog zu Werten mit einem Kreis gibt es mit einem Stern gekennzeichnete Werte. Diese liegen mehr als die 2, 5fache Boxhöhe über bzw. unterhalb der Box. Im Beispiel wäre 2, 33m (Fall 15) ein extremer Ausreißer. Eine solche Körpergröße ist zwar gerade noch plausibel, es sollte aber definitiv untersucht werden, ob es sich nicht um einen Eingabefehler handelt. Ein kleines Beispielvideo zur Berechnung in Excel gibt es auf meinem YouTube-Kanal.
Quartil und ist das wichtigste Lagemaß in der Statistik. Das 1. Quartil und das 3. Quartil Das 1. Quartil ( 25%-Quantil) ist die untere Kante der Box und ist im Beispiel zwischen 1, 60m und 1, 70m. Anayltisch ermittelt liegt es bei 1, 63m. Das heißt, 25% der Fälle haben eine Größe unter 1, 63m und 75% der Fälle haben eine Größe über 1, 63m. Das 3. Quartil (75%-Quantil) ist analog zu verstehen. Es liegt bei etwas weniger als 1, 80m. Analytisch ermittelt sind es 1, 78m. Auch hier kann man analog schließen, dass 75% der Fälle eine Größe unter 1, 78m haben und 25% eine Größe über 1, 78m besitzen. Der Interquartilsabstand Zieht man vom 3. Quartil das 1. Quartil ab, hat man die Höhe des Kastens. Einfache und kategorisierte Boxplots in SPSS erstellen - Daten visualisieren in SPSS (9) - YouTube. 50% der Werte liegen zwischen den beiden Quartilen, also befinden sich im Kasten. Im Beispiel ist dies 1, 78m-1, 63m und beträgt somit 0, 15m. 50% der Fälle unterscheiden sich demnach in ihrer Größe um lediglich 0, 15m. Antennen Antennen (auch Whisker) sind bei Boxplots nicht ganz so eindeutig definiert.
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