ヴァイオリンプロットの解釈

私はヴァイオリンプロットを使用してさまざまなグループの分布を比較していますが、私が見つけたオンラインリソースのほとんどは、プロットの作成方法と結果の非常に基本的な解釈（中央値の変動、データがクラスター化されているかどうか）にのみ関連しています。

バイオリンのプロットを正しく解釈するためのガイドラインとして従うことができる詳細な例を探しています。

バイオリンプロットは、単なるヒストグラム（または、多くの場合、カーネル密度のような平滑化されたバリアント）を横向きにしてミラーリングしたものです。ヒストグラムの解釈方法を教えている教科書は、あなたが求める直感を与えるはずです。 Nick Coxの提案に従って編集： Freedman、Pisani、Purves、Statisticsはヒストグラムをカバーしています。

より正式な方法でそれらを解釈する限り、分布をグラフ化する全体のポイントは、統計的検定がだまされるかもしれないものを見ることです。

ヴァイオリンプロットで私がやりたいことの1つは、中央値、平均値などの線を追加することです。時々、箱ひげ図を重ね合わせて、要約統計の方法でさらに確認できるようにします。

少なくとも、最初の数瞬間の総偏差（平均、分散、歪度、尖度）だけでなく、二峰性や外れ値も見つけることができるはずです。