ボックスプロットのいくつかの代替手段は何ですか？

ユーザーが選択したポリゴンの人口調査データを表示し、さまざまなパラメーターの分布をグラフィカルに表示したい（パラメーターごとに1つのグラフ）Webサイトの作成に取り組んでいます。

通常、データには次のプロパティがあります。

1. サンプルサイズは大きくなる傾向があります（約10,000個のデータポイントなど）
2. 値の範囲は大きくなる傾向があります（たとえば、最小人口は100未満、最大人口は500,000のようになります）
3. 通常、q1は最小値（200など）に近く、q2とq3は10,000以内です。
4. 正規分布のようには見えません

私は統計学者ではないので、私の説明は正確には明確ではないかもしれません。

この分布をグラフで表示したいと思います。グラフは、市民（必要に応じて、素人）に表示されます。

ヒストグラムを使用することをお勧めしますが、値の範囲が広いため不可能です。そのため、ビンを作成するのは本当に簡単ではありません。

統計についてほとんど知らないことから、箱ひげ図はこの種のデータを表示するためによく使用されますが、素人にとっては箱ひげ図の解読は容易ではないと感じています。

このデータをわかりやすく表示するためのオプションは何ですか？

箱ひげ図はそれほど複雑ではありません。結局のところ、3つの四分位数、および範囲を定義する最小値と最大値を計算するだけです。ウィスカーを描きたいときに微妙さが生じ、さまざまな方法が提案されています。たとえば、Tukeyボックスプロットでは、1番目または3番目の四分位からの四分位の1.5倍の値は外れ値と見なされ、単純なポイントとして表示されます。Kristin Potterによる概要については、統計情報の提示方法：ボックスプロットも参照してください。Rのソフトウェアは、わずかに異なるルールを実装していますが、参照（それを勉強したい場合は、ソースコードが利用可能であるboxplot()とboxplot.stats()関数）。ただし、非常に歪んだ分布から外れ値を特定することに関心がある場合はあまり役に立ちません（ただし、Hubert and Vandervieren、CSDA 2008 52（12）による、歪んだ分布の調整ボックスプロットを参照してください）。

オンラインの視覚化に関する限り、インタラクティブなWebディスプレイ用のプラグインなしのjsツールボックスであるProtovisをご覧になることをお勧めします。例のページには、非常に数行で、それを達成することができるものの非常にイラストを持っています。

beanplotsも見てみたいかもしれません。

[ ソース ]

Peter KampstraによりRパッケージに実装されています。

ヒストグラムに耐えることをお勧めします。それらは他の選択肢よりはるかに広く理解されています。ログスケールを使用して、広範囲の値に対応します。以下は、Stataで数分で作成した例です
。x軸の数値ラベルは完全に単純または自動ではありませんでしたが、Webサイトを構築しているので、あなたのプログラミングスキルはチャレンジ！

ボックスプロットの代替として、2Dで複数のヒストグラムを並べてプロットするためのmatlab関数があります。上の写真をご覧ください。そしてここに別のものがあります

密度ストリップは、ボックスプロットの別の代替手段です。これは、あるポイントでの暗さがそのポイントでの量の確率密度に比例する、影付きのモノクロストリップです。これは、密度ストリップのR実装です。

変位値の使用はどうですか？その場合、グラフを提示する必要はなく、表のみを提示する必要があります。村の人口調査では、特定のサイズの村がいくつあるかをユーザーが最も関心を持っていると思うので、たとえば、十分位数を与えると、$x\%$すべての村の特定の数よりも小さいです。十分位$x=0,10,20,...,100$。この表は、x軸にパーセント、y軸に10進でグラフ化できます。

一般集団（つまり、統計に精通していないオーディエンス）をターゲットにしている場合は、統計の正確さよりも目を楽しませる必要があります。

バイオリンプロットはおろか、ボックスプロットも忘れてください（私は個人的には非常に読みにくいと感じています）！平均的なストリートマンに分位数とは何かを尋ねると、ほとんどの場合、広い目で見られる静寂が得られます...

棒グラフ、バブルチャート、またはいくつかの円グラフ（brrrr）を使用する必要があります。エラーバーについては忘れてください（ただし、該当する場合はどこかにSDをテキストに入れます）。

色、形、太い線、3Dを使用します。すべての凡例/軸などを読まなくても、各チャートを一意ですぐに理解しやすくする必要があります。マップを色分けして賢く使用してください。

情報が美しいことは、アイデアを得るための非常に優れたリソースです。たとえば、このチャートを見てください：カフェインとカロリー：誰でもそれを理解でき、目を楽しませてくれます。

そして、もちろん、エドワード・タフテの作品をご覧ください。

これは分布の形のアイデアを与えるので、私はむしろバイオリンのプロットが好きです。ただし、値の範囲が広いことが問題である場合は、生の値ではなくデータのログをプロットするのが最善かもしれません。その場合、ヒストグラムなどのボックスサイズを選択することになります。ログに言及せず、軸10、100、1000、10000、100000、1000000などをマークします。