แผนผังกล่องและแผนภาพหนวดเครา: การแสดงภาพการกระจายข้อมูลในการวิจัย

คุณรู้หรือไม่ว่าแผนภาพกล่องเพียงแผนภาพเดียวสามารถบอกข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลของคุณได้มากกว่าตัวเลขจำนวนมาก? แผนภาพกล่องเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักวิจัย ช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของข้อมูลได้ดีขึ้น1 ^ภาพเหล่านี้แสดงการกระจายของตัวเลข ช่วยให้ระบุคุณลักษณะที่สำคัญ เช่น ค่ากลาง การกระจาย ความเบี่ยงเบน และค่าผิดปกติได้¹

การรู้ว่าข้อมูลของคุณกระจายตัวอย่างไรเป็นสิ่งสำคัญในการวิจัยแผนภาพกล่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างกลุ่มหรือชุดข้อมูลต่างๆ¹ช่วยให้นักวิจัยมองเห็นรูปแบบ ระบุความเบี่ยงเบนหรือค่าผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น¹

บทความนี้จะสำรวจแผนภาพกล่องและแผนภาพหนวดเราจะกล่าวถึงคำจำกัดความ วิธีการสร้าง ประโยชน์ และวิธีการใช้งานในการวิจัยคู่มือนี้เหมาะสำหรับทุกคน ตั้งแต่นักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ไปจนถึงผู้เริ่มต้นใช้งานกราฟทางสถิติจะแสดงวิธีการใช้แผนภาพกล่องในการวิจัย ของ คุณ

ประเด็นที่สำคัญ

• แผนผังกล่องเป็นวิธีที่กระชับและให้ข้อมูลในการแสดงภาพการกระจายข้อมูลตัวเลข
• พวกเขาพรรณนาถึง สรุปเลขห้า (ขั้นต่ำ, ควอร์ไทล์ที่หนึ่ง, ค่ามัธยฐาน, ควอไทล์ที่สาม, สูงสุด) และระบุค่าผิดปกติ
• Box Plot มีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบการกระจายข้อมูลระหว่างกลุ่มหรือชุดข้อมูลหลายกลุ่ม
• โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มส่วนกลาง การแพร่กระจาย ความเบ้ และความสมมาตรของข้อมูล
• สามารถสร้างและตีความ Box Plot ได้โดยใช้ไลบรารี Python เช่น Matplotlib, Pandas และ Seaborn

Box Plot คืออะไร?

แผนภาพกล่อง หรือที่รู้จักกันในชื่อแผนภาพกล่องและหนวด แสดงให้เห็นว่าข้อมูลกระจายตัวอย่างไร โดยใช้ค่าสรุปห้าค่า ได้แก่ ค่า ต่ำสุด ควาร์ไทล์ที่หนึ่ง (Q1) ค่ามัธยฐาน ควาร์ไทล์ที่สาม (Q3) และค่าสูงสุด^{2 3}แผนภาพกล่องแสดงกล่องระหว่างควาร์ไทล์ ที่หนึ่งและที่สาม โดยมีเส้นแสดงค่ามัธยฐาน หนวดจะยื่นออกมาจากกล่องไปยังค่าต่ำสุดและค่าสูงสุด เว้นแต่ว่า ค่าเหล่านั้นจะอยู่ห่างกันมากเกินไป^{2 3 4}

ความหมายและการก่อสร้าง

แผนภาพกล่องเป็นแผนภาพที่ไม่ใช้พารามิเตอร์ แสดงความแปรผันของข้อมูลโดยไม่สมมติการแจกแจงที่เฉพาะเจาะจง²โดยประกอบด้วยค่าต่ำสุด ค่าสูงสุด ค่ามัธยฐาน ควาร์ไทล์ที่หนึ่ง และควาร์ไทล์ที่สามของข้อมูล² ช่วง ควาร์ไทล์ (IQR) คือระยะห่างระหว่างควาร์ไทล์บนและควาร์ไทล์ล่าง2 แผนภาพ^{กล่อง}สามารถวาดได้ทั้งแนวตั้งและแนวนอน โดยมีหนวดแสดงความแปรผันของข้อมูล²

ในแผนภาพกล่อง กล่องจะครอบคลุมช่วงควาร์ไทล์ที่หนึ่ง (Q1) ถึงควาร์ไทล์ที่สาม (Q3) โดยมีเส้นแสดง ค่ามัธยฐาน ² หนวดจะ กำหนดโดยค่าต่ำสุดและสูงสุด หรือ 1.5 เท่าของ IQR ^{2 3}

แผนภาพกล่องสรุปข้อมูลในมาตราส่วนช่วง โดยแสดงรูปร่างการกระจาย ค่ากลาง และความแปรปรวน³โดยแสดงข้อมูลจากสรุปห้าตัวเลข ได้แก่ ค่าต่ำสุด ควิโตที่ 1 ค่ามัธยฐาน ควิโตที่ 3 และค่าสูงสุด แผนภาพกล่องช่วยระบุการกระจายที่เบี่ยงเบนและ ค่าผิดปกติ³

แผนภาพกล่องแสดงค่าต่ำสุด, Q1, มัธยฐาน, Q3 และค่าสูงสุด IQR คือผลต่างระหว่าง Q1 และ Q3 ^ค่าผิดปกติคือจุดข้อมูลที่อยู่ห่างจากมัธยฐานและควอไทล์มาก โดยอยู่นอกช่วง 1.5 เท่าของ^IQR

แผนภาพกล่องสามารถแสดงการกระจายข้อมูลที่เบ้ไปทางบวก เบ้ไปทางลบ หรือสมมาตรได้3 ^ในแผนภาพกล่อง กล่องจะแสดงค่า IQR เส้นจะแสดงค่ามัธยฐาน และหนวดจะยื่นไปถึงค่าสูงสุดและต่ำสุด³

แผนภาพกล่องใช้สำหรับแสดงข้อมูลต่อเนื่องในการวิจัย⁴นอกจากนี้ยังรู้จักกันในชื่อแผนภาพกล่องและหนวด แผนภาพกล่องค่าผิดปกติ หรือแผนภาพกล่องควอนไทล์⁴ ส่วนประกอบหลักของ แผนภาพกล่อง ได้แก่ ค่ามัธยฐาน เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 และ 75 ค่า IQR และหนวด⁴

หนวดจะยื่นออกมาจากกล่องเป็นระยะ 1.5 เท่าของ IQR และค่าผิดปกติจะแสดงเป็นจุดข้อมูลที่อยู่นอกหนวด⁴ แผนภาพกล่องช่วยในการค้นหาค่าผิดปกติและจุดข้อมูลที่ อยู่ห่างไกลจากความแปรผันที่คาดไว้⁴

แผนภูมิกล่องเหมาะสำหรับการแสดงข้อมูลต่อเนื่อง เช่น อายุ ความดันโลหิต น้ำหนัก อุณหภูมิ และความเร็ว⁴แต่ไม่เหมาะสำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่หรือข้อมูลนาม ซึ่งควรใช้แผนภูมิแท่งมากกว่า⁴

ซอฟต์แวร์อย่าง JMP สามารถสร้างแผนภูมิกล่องโดยอัตโนมัติ และคุณสามารถเพิ่มรายละเอียดเพิ่มเติม เช่น สัญลักษณ์รูปเพชรแสดงค่าเฉลี่ย หรือคำอธิบายประกอบค่าเฉลี่ยทางสถิติได้⁴

การวิเคราะห์แผนภาพกล่องช่วยให้ระบุความเบี่ยงเบนของข้อมูล เปอร์เซ็นไทล์ ค่าผิดปกติ และความแตกต่างระหว่างกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ⁴

คำบรรยายภาพที่เหมาะสมสำหรับรูปภาพในบทความทางการแพทย์ &

ข้อดีของแปลงกล่อง

แผนภาพกล่อง (Box plot) เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงการกระจายของข้อมูล โดยจะสรุปประเด็นสำคัญของชุดข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เช่น จุดศูนย์กลาง การกระจาย และช่วง ทำให้เห็นความแตกต่างระหว่างกลุ่มต่างๆ ได้ง่าย⁵ แผนภาพกล่อง ทำงานได้ดีกับข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามรูปแบบปกติ โดยเน้นที่ควอไทล์และช่วงควอไทล์แทนที่จะเป็นค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน⁵ นอกจาก นี้แผนภาพกล่องยังแสดงค่าผิดปกติ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการสำรวจข้อมูล⁵

แผนภาพกล่องแสดงให้เห็นว่าข้อมูลเชิงตัวเลขกระจายตัวอย่างไรในกลุ่มต่างๆ⁶กล่องแสดงข้อมูล 50% ตรงกลาง โดยมีเส้นอยู่ที่ค่ามัธยฐาน⁶ควาร์ไทล์แบ่งข้อมูลออกเป็นสี่ส่วน และช่วงควาร์ไทล์ (IQR) กำหนดความยาวของหนวด⁶

เส้นหนวดจะยื่นออกไปได้ไกลถึง 1.5 เท่าของ IQR จากปลายกล่อง เพื่อแสดงจุดข้อมูล จุดที่อยู่นอกช่วงจะถูกทำเครื่องหมายด้วยจุด⁶รอยบากบนกล่องแสดงค่ามัธยฐานที่เป็นไปได้สำหรับตัวอย่าง ช่วยให้เห็นว่ากลุ่มต่างๆ มีความแตกต่างกันทางสถิติหรือไม่6 ^{แผนภาพ}กล่องดีกว่าฮิสโตแกรมแบบซ้อนกันสำหรับการเปรียบเทียบที่ชัดเจนระหว่างกลุ่ม⁶

แผนภาพกล่อง (Box plot) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแสดงภาพการกระจายข้อมูล สรุปข้อมูลในระดับสูง และเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ มีประโยชน์ในการวิจัยและการวิเคราะห์หลายสถานการณ์

ส่วนประกอบของ Box Plot

แผนภาพกล่อง หรือที่รู้จักกันในชื่อแผนภาพหนวดเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการสรุปข้อมูล แผนภาพนี้แสดงสถิติหลักของชุดข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย กล่องแสดงถึงข้อมูล 50% ตรงกลาง ซึ่งเรียกว่าช่วงควาร์ไทล์ (IQR) หนวดจะยื่นไปถึงค่าต่ำสุดและสูงสุด หรือ 1.5 เท่าของ IQR หากอยู่ใกล้กับกล่องมากกว่าจอห์น ทูคีย์ เป็นผู้ริเริ่มแผนภาพกล่อง เป็นคนแรก

ควอไทล์และพิสัยระหว่างควอไทล์

แผนภาพกล่อง (Box plot) แบ่งข้อมูลออกเป็นสี่ส่วนโดยเส้นที่ค่ามัธยฐานและควาร์ไทล์ ค่ามัธยฐานหรือควาร์ไทล์ที่สอง (Q2) อยู่ตรงกลาง ควาร์ไทล์แรกและควาร์ไทล์ที่สาม (Q1 และ Q3) อยู่ที่ขอบล่างและขอบบนของกล่อง ช่วงควาร์ไทล์ (IQR) หรือ Q3 – Q1 แสดงการกระจายของข้อมูล 50% ตรงกลาง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดความยาวของหนวด (whisker lengths ) ⁷

ค่า IQR สำหรับการแจกแจง A คือ 0.30 สำหรับ B คือ 0.21 และสำหรับ C คือ 0.26 ⁸ค่านี้บอกเราเกี่ยวกับขอบเขตและการกระจายตัวในแต่ละการแจกแจง

การกระจายตัวแบบ A มีลักษณะเบ้ไปทางขวา โดยมีค่ามัธยฐานเท่ากับ 0.11 การกระจายตัวแบบ B มีลักษณะสมมาตรโดยประมาณ โดยทั้งสองด้านมีค่าเกือบเท่ากัน การกระจายตัวแบบ C มีลักษณะเบ้ไปทางซ้าย โดยมีค่ามัธยฐานเท่ากับ 0.88 ^ซึ่งสามารถเห็นได้จากตำแหน่งของค่ามัธยฐานเมื่อเทียบกับควาร์ไทล์ในแผนภาพกล่อง

แผนภาพกล่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการระบุค่าเฉลี่ย ความเบี่ยงเบน การกระจาย และค่าผิดปกติในข้อมูล⁷ค่ามัธยฐานแสดงค่าเฉลี่ย และความเบี่ยงเบนจะเห็นได้จากตำแหน่งของค่ามัธยฐานเทียบกับควอไทล์⁷

“การเปรียบเทียบ Box Plot เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ลักษณะต่างๆ เช่น ค่ามัธยฐาน การกระจายตัว ค่าผิดปกติ และความเบ้ระหว่างหมวดหมู่ต่างๆ”

อาจมีค่าผิดปกติสองค่าในการกระจาย A โดยอิงตามคำจำกัดความของ R ข้อ⁸แผนภาพกล่องเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการดูว่าข้อมูลกระจายตัวอย่างไร ทำให้แผนภาพกล่องมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูล

แผนผังกล่องและแผนภาพหนวด: การแสดงภาพการกระจายข้อมูล

แผนภาพกล่องหรือแผนภาพหนวดนั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงการกระจายตัวของข้อมูล⁹ แผนภาพ เหล่านี้ช่วยให้มองเห็นข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว โดยแสดงจุดสำคัญ เช่น ค่ามัธยฐานและควาร์ไทล์⁹แผนภาพเหล่านี้แสดงตัวเลขหลักห้าตัวในข้อมูลและการกระจายตัวของข้อมูล⁹ซึ่งช่วยให้นักวิจัยมองเห็นค่ากลาง การกระจายตัว และรูปร่างของข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว⁹

เทมเพลตแผนภูมิกล่องใน Flourish ช่วยให้มองเห็นควอไทล์ที่หนึ่งและที่สามได้ง่าย รวมถึงค่ามัธยฐานด้วย⁹คุณยังสามารถเลือกแสดงแผนภูมิในแนวตั้งหรือแนวนอนได้⁹หนวดสามารถยืดได้ถึง 1.5 เท่าของ IQR ช่วยให้ระบุค่าผิดปกติได้ง่ายขึ้น⁹

แผนภูมิกล่องสามารถทำให้ดูน่าสนใจยิ่งขึ้นได้ด้วยตัวกรอง ทำให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ ได้ง่ายขึ้น⁹ นอกจาก นี้คุณยังสามารถแบ่งแผนภูมิกล่องออกเป็นแผนภูมิย่อยๆ เพื่อดูข้อมูลได้ละเอียดขึ้น⁹ตัวอย่างเช่น ฟุตบอลโลก 2022 ที่กาตาร์แสดงให้เห็นว่าอายุมีผลต่อบทบาทของผู้เล่นอย่างไร เช่น ผู้เล่นอายุน้อยมักจะเล่นในตำแหน่งกองหน้า⁹

“แผนภาพกล่องเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแสดงภาพการกระจายข้อมูลโดยให้บทสรุปที่กระชับของข้อมูลห้าค่า และเน้นสถิติสำคัญ เช่น ค่ามัธยฐานและควาร์ไทล์”

การใช้แผนภาพกล่องและแผนภาพหนวดช่วยให้นักวิจัยเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น ระบุจุดที่ผิดปกติ และแบ่งปันผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจน⁹ เครื่องมือเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการ สำรวจข้อมูลและทำให้การวิจัยดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น⁹

การตีความแปลงกล่อง

แผนภาพกล่องนั้นเข้าใจง่ายและให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับการกระจายของข้อมูลตำแหน่งของเส้นมัธยฐานบอกเราเกี่ยวกับความสมมาตรของข้อมูล หากอยู่ตรงกลาง ข้อมูลน่าจะมีความสมมาตร แต่ถ้าอยู่นอกศูนย์กลาง ข้อมูลจะเอนเอียงไป ทางด้านใดด้านหนึ่ง¹⁰

ความยาวของหนวดก็แสดงถึงความเบี่ยงเบนเช่นกัน หนวดที่ยาวกว่าด้านใดด้านหนึ่งหมายความว่าหางจะยาวกว่าในทิศทางนั้น¹⁰

ความเบ้และสมมาตร

แผนภาพกล่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงความเบี่ยงเบนและความสมมาตรในข้อมูลโดยจะแบ่งข้อมูลออกเป็นควอไทล์¹¹ กล่องจะแสดงควอไทล์สองค่าตรงกลางและค่ามัธยฐาน หนวดจะ ยื่นออกมาเพื่อแสดงช่วงของข้อมูล¹¹

จุดข้อมูลผิดปกติ ซึ่งแสดงเป็นจุดเดี่ยวๆ ช่วยให้เราเข้าใจรูปร่างและการกระจายตัวของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น¹⁰เมื่อดูจากแผนภาพกล่อง เราจะเห็นการกระจายตัว ความเบี่ยงเบน และความสมมาตร ซึ่งช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น¹¹

แผนภาพกล่องช่วยให้เห็นภาพรวมของการกระจายข้อมูลได้ อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ การรู้วิธีอ่านแผนภาพกล่อง¹¹ช่วยให้เราค้นพบรูปแบบที่สำคัญในข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจและผลการวิจัยที่ดีขึ้น^{10 11}

การเปลี่ยนแปลงของพล็อตกล่อง

แผนภาพกล่องแบบ Tukey มาตรฐานเป็นแบบที่รู้จักกันดีที่สุด แต่ก็มีรูปแบบต่างๆ มากมายแผนภาพกล่องสามารถปรับแต่งเพื่อแสดงข้อมูลเพิ่มเติมได้ ช่วยให้เรามองเห็นมุมมองที่แตกต่างออกไปนอกเหนือจากควอไทล์เพียงอย่างเดียว¹²

วิธีหนึ่งในการปรับแต่งคือการเปลี่ยนหนวดเครา คุณสามารถขยายหนวดเคราไปที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 2 และ 98 หรือเปอร์เซ็นไทล์ที่ 9 และ 91 ได้ ซึ่งจะแสดงความสมมาตรของข้อมูลได้ดีขึ้น¹²อีกทางเลือกหนึ่งคือแผนภูมิกล่องแบบมีรอยบาก โดยจะมีรอยบากรอบค่ามัธยฐานเพื่อแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% ซึ่งจะช่วยให้เราเห็นว่าค่ามัธยฐานแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่¹²

แผนภูมิค่าตัวอักษรเป็นวิธีการขั้นสูงกว่า โดยแสดงเปอร์เซ็นไทล์มากกว่าแค่ควอไทล์มาตรฐาน วิธีนี้เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการค้นหารูปแบบที่ละเอียดอ่อนหรือค่าผิดปกติในข้อมูล¹²วิธีนี้มีประโยชน์มากเมื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน¹³

เมื่อพิจารณาความแปรผันของแผนภาพกล่องเหล่านี้เราจะเข้าใจข้อมูลของเราได้ดีขึ้น เราสามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น¹²

“แผนภูมิกล่องนั้นเข้าใจยากกว่าแผนภูมิพื้นฐานประเภทอื่นๆ และยากกว่าแม้แต่แผนภูมิที่ซับซ้อนกว่า เช่น แผนภูมิกระจายหรือฮิสโตแกรม” ¹²

เมื่อใดจึงควรใช้ Box Plots

แผนภาพกล่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปรียบเทียบว่ากลุ่มหรือตัวอย่างต่างๆ จัดการกับข้อมูลตัวเลขอย่างไร¹⁴เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการสังเกตความแตกต่างในค่ากลาง การกระจาย และค่าผิดปกติ⁶แผนภาพเหล่านี้ให้ภาพรวมของข้อมูลที่รวดเร็วแต่ละเอียด ช่วยให้ค้นหารูปแบบและความผิดปกติได้¹⁴

แผนภาพกล่องมีประสิทธิภาพดีเมื่อใช้กับชุดข้อมูลขนาดเล็ก (n ≥ 5) ⁶ดีกว่าฮิสโตแกรมสำหรับการเปรียบเทียบกลุ่ม ไม่ใช่สำหรับการดูรูปร่างโดยละเอียดของข้อมูล⁶เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก¹⁴

• แผนภูมิกล่องแสดงสถิติพื้นฐานของชุดข้อมูล ได้แก่ นาที ควอไทล์ที่หนึ่ง ค่ามัธยฐาน ควอไทล์ที่สาม และค่าสูงสุด¹⁴.
• John Tukey เปิดตัว "Box and Whisker Plot" ในปี 1969 เพื่อแสดงภาพสรุปตัวเลขห้าตัวของชุดข้อมูล¹⁴.
• ตั้งแต่ปี พ.ศ. 1969 แปลงเหล่านี้เป็นเนื้อหาหลักในด้านสถิติและ การวิเคราะห์ข้อมูล¹⁴.
• เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดูว่ากลุ่มต่างๆ เปรียบเทียบกันอย่างไร¹⁴.

แผนภาพกล่องเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลการวิเคราะห์กลุ่มหลายกลุ่มและการค้นหาค่าผิดปกติ¹⁴แผนภาพ กล่อง ช่วยให้การแสดงการกระจายข้อมูลเป็นเรื่องง่าย และเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการวิเคราะห์ข้อมูล⁶

“แผนภาพกล่องมีประสิทธิภาพในการแสดงการกระจายทางสถิติ และสามารถสร้างได้ง่ายใน Chartio ด้วยไลบรารีแผนภูมิ” ¹⁴

การเปลี่ยนแปลงของพล็อตกล่อง

มีแผนภูมิกล่องหลายประเภท แต่ละประเภทให้ข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างกัน⁶คุณสามารถเพิ่มรอยบากเพื่อแสดงช่วงที่เป็นไปได้ของค่ามัธยฐาน ปรับหนวด หรือรวมค่าเฉลี่ยเพื่อข้อมูลเพิ่มเติม⁶ ประเภทของแผนภูมิกล่องที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับสิ่ง ที่คุณพยายามเรียนรู้จากข้อมูล⁴

การแสดงค่าผิดปกติ

แผนภาพกล่องนั้นยอดเยี่ยมในการแสดงสถิติข้อมูลที่สำคัญและระบุค่าผิดปกติ¹⁵ ค่าผิด ปกติคือจุดข้อมูลที่ไม่เข้ากับรูปแบบปกติ พวกมันจะโดดเด่นเป็นจุดเดี่ยวๆ ที่อยู่นอกเหนือหนวดของแผนภาพกล่อง¹⁶ค่าผิดปกติเหล่านี้บอกเราได้มากเกี่ยวกับรูปร่างของข้อมูลและว่ามีจุดที่ผิดปกติหรือไม่

การระบุค่าผิดปกติช่วยให้นักวิจัยเข้าใจข้อมูลของตนได้ดีขึ้น¹⁶จุดเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ โดยแสดงให้เราเห็นถึงความแตกต่างที่สำคัญหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น¹⁶

แผนภาพกล่องยังแสดงให้เห็นว่าข้อมูลมีการเบี่ยงเบนไปทางซ้ายหรือขวาโดยดูจากเส้นค่ามัธยฐาน¹⁶สิ่งนี้ควบคู่ไปกับการค้นหาค่าผิดปกติ ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ช่วยให้นักวิจัยตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นในระหว่างการวิเคราะห์

ดังนั้น แผนภาพกล่องจึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการระบุค่าผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูล¹⁵ช่วยให้นักวิจัยเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับจุดที่ผิดปกติ^{15 16}

การใช้งานซอฟต์แวร์

การแสดงภาพการกระจายข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการวิจัยทางชีวการแพทย์ แผนภาพกล่องเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับเรื่องนี้แผนภาพกล่องสามารถสร้างได้ง่ายด้วยเครื่องมือและโปรแกรมการแสดงภาพข้อมูล ต่างๆ ¹⁷ R เป็นตัวเลือกที่ดีเยี่ยมสำหรับเรื่องนี้ เนื่องจากมีฟังก์ชันมากมาย

R ช่วยให้ผู้ใช้สร้างแผนภูมิกล่องแบบกำหนดเองได้ คุณสามารถปรับความยาวของหนวด ความ กว้างของการแสดงรอยบาก และความกว้างของกล่องเพื่อแสดงขนาดตัวอย่าง¹⁷

ภาษา R เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแผนภูมิกล่องและเพิ่มลงในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียดและรายงาน BoxPlotR เป็นเครื่องมือพิเศษสำหรับการสร้างแผนภูมิกล่องแบบกำหนดเองจากข้อมูลของคุณ17 ^เป็นซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและช่วยให้คุณสามารถติดป้ายกำกับแผนภูมิ เปลี่ยนสีและขนาด และส่งออกในรูปแบบต่างๆ เช่น EPS, PDF และ SVG ¹⁷

การปรับแต่ง Box Plot ด้วย R

เมื่อสร้างแผนภาพกล่องใน R คุณสามารถใช้คุณสมบัติขั้นสูงเพื่อ ปรับปรุงภาพของคุณได้ ความกว้างของกล่องแสดงขนาดของกลุ่มตัวอย่าง และรอยบากแสดงระดับความเชื่อมั่นเกี่ยวกับค่ามัธยฐาน¹⁷

หนวดเคราเป็นไปตามแนวคิดของ Spear และ Tukey และคุณสามารถใช้แผนภูมิไวโอลินและแผนภูมิถั่วเพื่อแสดงรายละเอียดเพิ่มเติมได้¹⁷คุณยังสามารถติดป้ายกำกับและปรับแต่งแผนภูมิของคุณ และบันทึกในรูปแบบต่างๆได้¹⁷

BoxPlotR ได้รับการอัปเดตด้วยคุณสมบัติใหม่ เช่น การสั่นของจุดที่สม่ำเสมอและตัวเลือกสี¹⁷นอกจากนี้ คุณยังสามารถแสดงชื่อตัวอย่างและใช้มาตราส่วนลอการิทึมได้อีกด้วย และยังมีคำแนะนำสำหรับการแก้ไขไฟล์ในรูปแบบต่างๆ เช่น EPS, PDF และ SVG ¹⁷ อีก ด้วย

สำหรับผู้ที่ต้องการลองใช้ BoxPlotR สามารถดาวน์โหลดเครื่องเสมือนได้¹⁷ติดตั้งและใช้งานง่าย เหมาะสำหรับนักวิจัย

การประยุกต์ในการวิจัย

แผนภาพกล่อง (Box plot) ถูกนำมาใช้ในงานวิจัยหลายสาขา ตั้งแต่วิทยาศาสตร์ธรรมชาติไปจนถึงสังคมศาสตร์ ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจโดยแสดงรูปแบบ ค่าผิดปกติ และความแตกต่างในข้อมูล ทำให้เหมาะสำหรับการศึกษาเปรียบเทียบเพื่อดูว่าค่ามัธยฐานของกลุ่มตัวอย่างแตกต่างกันหรือไม่18 ^{นอกจาก} นี้ ยังทำให้ข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถแบ่งปันกับผู้อื่นได้ง่าย เช่น นักวิจัย ผู้กำหนดนโยบาย หรือสาธารณชน¹⁸

ในการวิเคราะห์ข้อมูลแผนภาพกล่องช่วยแสดงให้เห็นว่าตัวแปรมีการกระจายตัวอย่างไร ค้นหาค่าผิดปกติ และเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ¹⁸ ในทางจิตวิทยา แผนภาพกล่องแสดงการกระจายตัวและความสมมาตรของข้อมูล ช่วยให้นักวิจัยเข้าใจรูปแบบได้ดีขึ้น¹⁸

แผนภาพกล่องยังมีความสำคัญอย่างยิ่งใน การวิจัย การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ช่วยในการสำรวจชุดข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ชุดข้อมูลไอริส¹⁹ โดยการดูความยาวกลีบเลี้ยง ความกว้างกลีบเลี้ยง ความยาวกลีบดอก และความกว้าง กลีบดอก นักวิจัยสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับต้นไอริสได้มากมาย¹⁹

แผนภาพกล่องเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักวิจัย ช่วยให้มองเห็นรูปแบบ ค่าผิดปกติ และความแตกต่างในข้อมูลได้ง่าย¹⁸ นี่คือเหตุผลที่ แผนภาพ กล่อง ได้รับความนิยมอย่างมากในหลายสาขาการวิจัย¹⁸

สรุป

แผนภาพกล่องและแผนภาพหนวด เป็นสิ่งสำคัญในการแสดงการกระจายตัวของข้อมูลเชิงตัวเลข แผนภาพเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล แผนภาพเหล่านี้ช่วยให้เห็นสถิติที่สำคัญได้อย่างรวดเร็ว เช่น ค่ามัธยฐานและควาร์ไทล์ นอกจากนี้ยังช่วยในการ ระบุค่าผิดปกติ โดยแสดงค่ากลาง การกระจายตัว และรูปร่างของข้อมูล²⁰

แผนภาพกล่อง (Box plot ) เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างกลุ่มต่างๆ ช่วยในการสำรวจข้อมูลและแบ่งปันผลลัพธ์^{20 21}ทำให้เป็นประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลและแบ่งปันข้อค้นพบ^{20 21}

เมื่อข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้น แผนภาพกล่องยังคงมีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมด^{20 21}แผนภาพ กล่อง มีความสำคัญสำหรับการดูว่าตัวแปรกระจายตัวอย่างไร และสำหรับการระบุจุดข้อมูลที่ผิดปกติในการเรียนรู้ของเครื่อง²⁰

เราคาดว่าแผนภูมิกล่องจะดีขึ้นเรื่อยๆ โดยมีรูปแบบใหม่ๆ เช่น แผนภูมิแบบมีรอยบากและแผนภูมิที่มีความกว้างแปรผันได้²¹เมื่อเราจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น แผนภูมิกล่องจะยังคงเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการสำรวจและแบ่งปันข้อมูลต่อไป

ลิงค์ที่มา

1. https://builtin.com/data-science/boxplot
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Box_plot
3. https://byjus.com/maths/box-plot/
4. https://www.jmp.com/en_be/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-analysis/box-plot.html
5. https://www.coursera.org/articles/what-is-a-box-plot
6. https://www.atlassian.com/data/charts/box-plot-complete-guide
7. https://www.geeksforgeeks.org/box-plot/
8. https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/ch12/5214889-eng.htm
9. https://flourish.studio/blog/make-a-box-plot/
10. https://wellbeingatschool.org.nz/information-sheet/understanding-and-interpreting-box-plots
11. https://inforiver.com/boxplots-in-power-bi-guide/
12. https://nightingaledvs.com/ive-stopped-using-box-plots-should-you/
13. https://news.ycombinator.com/item?id=40765183
14. https://chartio.com/resources/tutorials/what-is-a-box-plot/
15. https://www.spsanderson.com/steveondata/posts/2023-08-18/index.html
16. https://www.linkedin.com/pulse/visualize-data-insights-box-plots-learn-lean-sigma-yjtze
17. http://shiny.chemgrid.org/boxplotr/
18. https://www.verywellmind.com/box-plots-in-psychology-7558907
19. https://www.fusioncharts.com/blog/visualizing-distributions-of-machine-learning-data-via-box-and-whiskers-plot/
20. https://medium.com/mlpoint/box-plot-box-and-whiskers-plot-what-does-it-tell-you-99e827fac158
21. https://wpdatatables.com/box-plots/