箱線圖是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)工具，用于可視化變量的分布。它最初由 Spear 引入，后經(jīng) Tukey 推廣普及。

老鄭一直覺(jué)得目前數(shù)據(jù)分析的箱式圖對(duì)離群值不友好，而且容易誤導(dǎo)，理論來(lái)說(shuō)離群值它也應(yīng)該體現(xiàn)在箱式圖。

在實(shí)際應(yīng)用中，這些圖形可以方便地通過(guò) R 的基礎(chǔ)繪圖功能（如 boxplot() ）和 ggplot2 包（如 geom_boxplot() ）生成，二者共同構(gòu)成了常規(guī)箱線圖可視化的主要工具。

• 上觸須頂端 = Q3 + 1.5 × IQR
• 下觸須底端 = Q1 - 1.5 × IQR

• Kimber（基于半四分位距）
• Hubert（基于中位偶 Medcouple）
• Adil（結(jié)合中位偶與經(jīng)典偏度）
• Babura（基于Bowley偏度系數(shù)）
• Walker（動(dòng)態(tài)調(diào)整Bowley系數(shù)）
• Junsawang（動(dòng)態(tài)調(diào)整Hubert方法）

??ggskewboxplots R包功能

繪制箱線圖的方法與代碼演示

1. 安裝與加載

install.packages("ggskewboxplots")# 或從GitHub安裝：# install.packages("remotes")# 如果你還沒(méi)安裝 remotes#remotes::install_github("mcavs/ggskewboxplots")install.packages("ggplot2")library(ggskewboxplots)library(ggplot2)

2. 基礎(chǔ)使用示例，繪制簡(jiǎn)單箱線圖

# 使用內(nèi)置數(shù)據(jù)集 mpgggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +  geom_skewboxplot(method = "walker") +  # 使用Walker方法  theme_minimal()

3. 分組比較

mpg$trans1 <- ifelse(mpg$trans=="manual(m5)","manual",                     ifelse(mpg$trans=="manual(m6)","manual","automatic"))ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy, fill = as.factor(trans1))) +  geom_skewboxplot(method = "adil") +  # 使用Adil方法  labs(fill = "Transmission") +  theme_minimal()+  theme(legend.position = "top")

4. 調(diào)整參數(shù) k（觸須系數(shù)）

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +  geom_skewboxplot(method = "babura", k = 2) +  # 放寬觸須范圍  theme_bw()

k 越大，檢測(cè)到的離群值越少，靈敏度越高。這使得該方法能夠適應(yīng)特定領(lǐng)域的極端耐受性。

5. 提取統(tǒng)計(jì)摘要

該R包還包含一個(gè)匯總函數(shù) summarise_skewbox（）），用于程序化提取調(diào)整后的箱型圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

library(dplyr)
mpg %>%  group_by(class) %>%  summarise_skewbox(hwy, method = "hubert")
# 輸出為tibble，包含調(diào)整后的上下觸須、中位數(shù)、異常值等

?? 使用建議

• 若數(shù)據(jù)明顯偏態(tài)，建議使用 Babura、Walker 或 Junsawang 方法。

• 若數(shù)據(jù)近似對(duì)稱(chēng)，傳統(tǒng)Tukey方法仍可使用。

• 可通過(guò) summarise_skewbox() 快速比較不同方法的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

• 如果需要進(jìn)一步調(diào)整圖形（如顏色、主題、標(biāo)簽等），可沿用 ggplot2 的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)法。