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SPSS教程SPSS箱盒图盒图boxplot异常值离群点SPSSAU

箱盒图

箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家JohnTukey发明，分

析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。箱盒图共有两个用途。

分别如下：

直观地识别数据中异常值（离群点）；

直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。

箱盒图共由五个数值点构成，分别是最小观察值，25%分位数（Q1），中位数，75%

分位数（Q3），最大观察值。需要特别说明的是，最小观察值和最大观察值定义如下：

最小观察值=Q1–1.5（IQR）,IQR=Q3–Q1

最大观察值=Q3+1.5（IQR）,IQR=Q3–Q1

如果数据有存在离群点即异常值，他们大于超出最大或者最小观察值，此时此将离

群点以“圆点”形式进行展示。

箱盒图的使用场景情况如下：

查看可能的异常值数据情况（比如在回归分析前查看是否有异常数据）；

非参数检验时查看不同类别X时，Y的数据分布情况；

其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。

SPSSAU操作截图如下：

上图中直观展示出C2时共有2个异常值点，如果对C2进行分析，且分析方法对

异常值敏感时（比如相关分析，回归分析等），此时需要对该2个异常值点进行处理成

null或者填充（SPSSAU异常值功能），或者在分析时进行过滤。

另提示：SPSSAU提供不同类别X时，Y的盒状图分布，比如上图中可以查看不同

性别人群，C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。得到结果比如C1的盒状图如

下：

上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。

移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要，可将此3个异常值进行处理，或者

在分析时过滤掉异常值。

除了异常值的观察，还可以通过数据盒状图直观看出，男性在C1上的整体打分，

会明显高于女性打分。