心理学知识

心理动力学疗法在心理学研究中的箱线图：定义、解释和应用

箱线图，也称为胡须图，是一种可视化表示法，可以显示数据集的分布情况，并包括几个关键统计度量。它可以对一组数据提供一个图形化的总结，包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。

箱线图看起来像一个矩形，通常称为“盒子”，这个矩形表示四分位距。盒子中间的线代表数据集的中位数，盒子的外侧分别代表第一四分位数（第25百分位）和第三四分位数（第75百分位）。从盒子延伸出的“胡须”显示了数据范围，排除了异常值。

箱线图最初由数学家约翰·图基于1970年引入。

本文讨论了箱线图可以告诉您关于数据集的信息以及箱线图的不同部分。它还涵盖了箱线图如何帮助您分析数据以及如何解释一个箱线图。

箱线图告诉您什么信息？

箱线图提供了许多关键的数据点，可以帮助揭示描述数据集的重要细节和信息。

其中一些关键点包括中位数、四分位距和排除异常值后的最小值和最大值。

箱线图的七个关键元素是：

最小值：最小值是最低的数据点，排除任何异常值。
中位数：盒子内部的线表示数据集的中位数。中位数是在数据按顺序排列时位于中间的值。这个数字很重要，因为它表示数据集的中心趋势。
下四分位数：也称为第一四分位数或第25百分位数，这是数据集下半部分的中位数。
上四分位数：也称为第三四分位数或第75百分位数，这是数据集上半部分的中位数。
最大值：这是数据集中最高数据点，排除异常值后。
胡须：箱线图的“胡须”是从盒子两侧延伸出来的线。这些线表示排除异常值的数据范围。这有助于了解一定范围内的最小值和最大值。
四分位距（IQR）：箱线图中的盒子表示数据集的四分位距。IQR是第一四分位数和第三四分位数之间的范围。它包含数据集的中间50%，有助于可视化数据集的分布。

箱线图是非参数的，这意味着它们不对数据的潜在分布做出假设。相反，它们基于中位数和四分位数提供基于视觉的表示。

这使得它们在比较不同组或条件下的数据时非常有用。它们通过快速传达中心趋势和分布来提供数据集主要特征的简洁摘要。

箱线图可以水平和垂直呈现。它们通常在专业学术论文中以垂直方式呈现。

箱线图在心理学研究中展示和分析数据时具有许多重要的用途和好处。

这些图形表示可以迅速传达有关分布的扩散和对称性的关键信息。使用这些工具，可以创建不同数据组的可视化比较。

研究人员还建议，箱线图可以帮助人们提高解读和理解复杂信息的能力。这使人们能够更有效地处理定量信息。

箱线图也可以作为直方图的良好替代方案。虽然对于直方图，通常建议至少有50个数据点，但箱线图只需5个样本即可有效。箱线图还可以进行各种调整，以帮助改进比较和解释。例如，可以在箱子上添加凹口来显示中位数的95%置信区间。

当解释箱线图中的数据时，研究人员通常会遵循一系列步骤或方法以获得见解并得出结论。以下是用于解释箱线图数据的常见步骤：

解释箱线图的第一步是查看数据的一些最重要特征：

识别中位数：箱线图中的线代表中位数。它将数据分为两半，50%的数据低于中位数，50%的数据高于中位数。它提供了一个中心趋势的测量。
确定四分位数：箱线图中的盒子代表四分位距（IQR）。下四分位数（Q1）是数据下部一半的中位数，上四分位数（Q3）是数据上部一半的中位数。IQR是Q1和Q3之间的范围，包含数据的中间50%。
考虑范围：数据的范围由胡须的长度表示。较长的胡须表示较大的范围。较短的胡须表示较小的范围。较大的范围表明数据的变异性较大。

寻找数据可能偏斜或异常的迹象也是有帮助的。

识别异常值：异常值是显著高于或低于胡须的数据点。它们由盒子外部的单独点或圆点表示。异常值可能代表极端值或显著偏离大多数数据点的值。
检查偏斜数据：严重偏斜的数据可能是非正态分布的标志。可以通过观察盒子在中心线的位置以及中位数与盒子的关系来评估偏斜性。如果中位数接近Q1，则分布可能是左偏；如果接近Q3，则分布可能是右偏。如果您的数据显得异常偏斜，请务必调查是什么导致了这种情况。
分析对称性：箱线图的对称性可以指示数据分布的对称性。如果盒子大致对称，这表明对称分布。不对称的盒子可能表明偏斜或其他分布特征。

箱线图可用于比较不同组或类别的分布。通过直观地比较盒子和胡须的位置、形状和分布，研究人员可以识别数据之间的差异或相似性。

遵循这些步骤可以帮助您解释箱线图所代表的数据，并从数据的可视化表示中获得见解。

这并不意味着箱线图总是呈现数据的最佳选择。它们在比较组时很有帮助，但如果要查看单个数据集，更详细的可视化表示，如直方图，可能更具信息性。