"Wann Boxplot und wann Barplot verwenden?"

Sowohl Box-and-Whisker- Plot als auch Balkendiagramm sind geeignete Grafiken für ANOVA gemäß The R Book (Crawley, 2013), aber welche sind geeigneter ? Ich nehme an, es hängt von der Situation ab ... kann mir jemand helfen?

Speziell zur grafischen Darstellung von ANOVA:

• Ein Box-Plot oder ein Balkendiagramm ist für ANOVA viel besser als nichts grafisch, aber wie häufig dargestellt, sind beide indirekt oder unvollständig als grafische Zusammenfassung.

• Bei ANOVA geht es um Vergleiche von Mitteln in einem Kontext von Variationen einer oder mehrerer Arten, sodass die am besten geeignete Grafik sowohl die Mittelwerte als auch die Rohdaten auf ein Minimum beschränkt. Gruppenstandardabweichungen (SDs) oder verwandte Mengen würden keinen Schaden anrichten.

• $=$$-$$+$$-$1,5 IQR. Eine solche Konvention kann hilfreich sein, um grobe Ausreißer aufzuzeigen, die für die ANOVA problematisch sein können, aber weder Mediane noch Quartile spielen bei der ANOVA eine Rolle, und es ist nicht anzunehmen, ob es sich um einen Punkt handelt, der überprüft werden soll, ob die Mediane die ungefähren Mittelwerte darstellen. Erfahrene Datenanalysten sehen z. B. ausgeprägte Ausreißer und / oder Verteilungsasymmetrien als Zeichen für ein Problem, das Maßnahmen erfordert, z. B. die Transformation der Daten oder die Notwendigkeit eines verallgemeinerten linearen Modells mit einer Nichtidentitätsverknüpfungsfunktion. Trotzdem ist es überraschend, wie viele Lehrbücher und andere Berichte Box-Plots zeigen, wenn eine ANOVA präsentiert wird, aber erwähnen Sie nicht die Elefanten, die nicht im Raum sind, die Mittel, die nicht gezeichnet werden.

• Umgekehrt fasst die in diesem Zusammenhang gebräuchlichste Art von Balkendiagrammen Daten anhand von SDs oder Standardfehlern zusammen, lässt jedoch die Anzeige einzelner Datenpunkte aus. So können beispielsweise Ausreißer oder ausgeprägte Asymmetrien nur aus außerbetrieblichen Mitteln oder überhöhten Schwankungen innerhalb einzelner Gruppen abgeleitet werden.

Im Allgemeinen gibt es viele Vorschläge, welche Arten von Diagrammen nützlich sind, aber wenig Einigkeit darüber, welche am besten sind. Ich würde als Kriterien vorschlagen, dass eine gute Grafik zeigt

• Das vollständige Variationsmuster der Daten, zumindest als Hintergrund oder Kontext

• Relevante Zusammenfassungen der Daten, insbesondere derjenigen, die für das zu unterhaltende Modell oder die zu berücksichtigenden Deskriptoren relevant sind

• Hinweise auf mögliche Probleme mit den Daten, die die getroffenen Annahmen in Frage stellen.

Es gibt verschiedene Designs, die bei der ANOVA helfen, z. B. Punkt- oder Streifendiagramme mit zusätzlichen Mitteln und SEs.

Dieser Artikel von John Tukey erklärt den Unterschied zwischen Propagandagraphen und analytischen Graphen , der hier relevant ist. Zu viele grafische Darstellungen von ANOVA sind Propagandagraphen (siehe! Die Gruppen sind sehr unterschiedlich) ohne viel Analyse (und was können wir sonst noch über die Daten oder die Einschränkungen der Technik in dieser Anwendung lernen?).

Bitte verwechseln Sie nicht Balkendiagramme (ein Balken zeigt die jeweils interessierende Menge an) und Dynamit-Diagramme (ein Balken zeigt den Durchschnitt jeder Gruppe plus Fehlerbalken). Dynamit-Diagramme sind NIE akzeptabel, da sie die Verteilung der Daten ohne Grund verbergen.

Ja, mir ist klar, dass dies bei weitem die häufigste Art der Handlung ist. Es ist ein großes Problem, das die (geringe) Bedeutung widerspiegelt, die Forscher der Form ihrer Daten beimessen. Wenn Sie ein Detektiv wären, der nach einer Mordwaffe sucht, wäre es besser, wenn ein Zeuge Ihnen sagt, 1) nur den Ort und die Größe der Waffe? oder 2) die Lage, Größe und Form?

http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/TatsukiRcode/Poster3.pdf