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2つの箱ひげ図から5つの数値の要約（最小、Q1、中央値、Q3、最大）があり、2つの箱ひげ図のグループの平均が有意に異なるかどうかをテストしたいと思います。 t検定を使用してこれを実行したいのですが、使用できるデータがありません（5つの数値の要約のみ）。 平均の違いをテストする方法はありますか？またはt検定の大雑把な近似？また、私はサンプルサイズと平均を知っています。

8 t-test  boxplot 

箱ひげ図に少し似ています。必ずしも標準の上限信頼区間、下限信頼区間、平均、およびデータ範囲を示すボックスプロットを意味するわけではありませんが、95％信頼区間と平均という 3つのデータのみを含むボックスプロットのようなものです。 これはまさに私が欲しいものを持っていたジャーナル記事のスクリーンショットです： また、そのようなプロットを作成するために回答者が言及するソフトウェアをどのように使用するかについても知りたいです。

8 confidence-interval  data-visualization  descriptive-statistics  software  boxplot 

5つのカテゴリカル説明変数（concern, breath, weath, sleep, act）と1つの連続応答変数（tto）があるデータがいくつかあります。さらに、すべてのカテゴリー説明変数は5つのレベルに分割され、人がそれについてどれほど強いかを示します。レベル1とレベル5は、それぞれ完全な状態と最悪の状態を示します。 説明変数と応答変数の関係を確認するために、箱ひげ図を作成することをお勧めしました。プロットは以下のとおりです。しかし、箱ひげ図の読み方がわかりません。誰かが私がそれを解釈するのを手伝ってください。

8 interpretation  boxplot 

原稿を準備しており、「データ内容がより正確であるため」、箱ひげ図を表に変換するよう編集者に依頼されました。データについて何かを明らかにするのに箱ひげ図はかなりまともだと思いますが、皆さんはこれについてどう思いますか？データを表示するために、ボックスプロットよりもテーブルを選ぶことがよくありますか？

8 data-visualization  boxplot  tables 

boxplot()R の関数にlog =は、軸を対数スケールにするかどうかを指定する引数があります。 私にとって、このオプションを選択した場合（log = "y"引数として指定）、箱ひげ図の形状は、最初にログで手動でデータを変換し、次にそのログ変換されたデータをプロットした場合と同じように見えるはずです（ラベルを認識します）軸上では異なりますが、プロットの形状を参照しています）。ただし、これは当てはまりません。 簡単な例を以下に示します。 set.seed(923489) data <- rlnorm(300, meanlog = 0, sdlog = 1) boxplot(data) # Highly skewed right raw data boxplot(data, log="y") # Data on log scale; less right-skewed boxplot(log10(data)) # Log base 10-transform data; shape not the same as when specify log="y" boxplot(log(data)) # Natural …

8 r  data-transformation  lognormal  boxplot 

現在、箱ひげ図を作成しています。私は統計学、特に箱ひげ図の分野で新しいです。次の画像を探します。 y軸でメッセージの数を見つけます。そこにあるものを理解するのに問題があります。プロットはMatlabによって自動的に作成されます。私が知っているように、箱ひげ図には4つの四分位数があるはずです。3つしかありません。おそらく、これは中央値（緑色の線）の値が原因で発生しました。しかし、四分位数がない場合、これが何を意味するのかわかりません。これを説明して詳細を教えてくれる誰かがプロットのどこから読み取れるのですか？

7 descriptive-statistics  boxplot