sas如何画箱线图

箱线图如何画？

箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。

箱盒图共有两个用途，分别如下：

• 直观地识别数据中异常值（离群点）；

• 直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。




箱盒图共由五个数值点构成，分别是最小观察值（下边缘），25%分位数（Q1），中位数，75%分位数（Q3），最大观察值（上边缘）。

• 中横线：中位数

• IQR：75%分位数（Q3）-25%分位数（Q1）

• 最小观察值（下边缘） = Q1 – 1.5 IQR

• 最大观察值 （上边缘）= Q3 + 1.5 IQR

箱盒图的使用场景情况如下：

• 查看可能的异常值数据情况（比如在回归分析前查看是否有异常数据）；

• 非参数检验时查看不同类别X时，Y的数据分布情况；

• 其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。

SPSSAU操作截图如下：



上图中直观展示出C2时共有2个异常值点，如果对C2进行分析，且分析方法对异常值敏感时（比如相关分析，回归分析等），此时需要对该2个异常值点进行处理成null或者填充，或者在分析时进行过滤。

SPSSAU提供不同类别X时，Y的盒状图分布，比如上图中可以查看不同性别人群，C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。

得到结果比如C1的盒状图如下：



上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要，可将此3个异常值进行处理，或者在分析时过滤掉异常值。

除了异常值的观察，还可以通过数据盒状图直观看出，男性在C1上的整体打分，会明显高于女性打分。

箱线图即boxplot，用SAS做有如下方法：
方法一（低质量图）：利用univariate过程的plot选项
proc univariate data=origin_data plot;
var x;
run;
方法二（高质量图）：利用boxplot过程
data temp_data;
set origin_data;
flag=1;
run;
proc boxplot data=temp_data;
plot x*flag;
run;
方法三（高质量图）：利用sgplot过程（9.2及以上版本支持）
proc sgplot data=origin_data;
vbox x;
run;
仅供参考！