ボックスプロットでは、中央値と四分値を使っている場合外れ値や特異点(アウトレイヤー)の影響を全く受けません。
それにデータの広がりが平均値又は中央値を中心としてどの方向に広がっているのかを見ることもできます。
平均値又は中央値に対して、上方向に広がっている場合ヒストグラム上で右方向に分布している集団と考えることができます。
また、ボックス内に取り込まれるデータは正規分布では全体の95%に達し、通常偏差値±2SDと表示されている範囲であり、その集団の特徴を十分表します。
研修で作図しているのは、作成過程で外れ値と特異値を計算することが出来るからです。
外れ値は、箱の大きさの1.5倍から3倍以内、 特異値は、箱の大きさの3倍以上
の該当するデータになります。
検定を行う場合t検定などではこの外れ値と特異値の影響をまともに受けます。
そのため、事前に除外しておく必要があるからです。
特に要因分析などを行うときは、外れ値と特異値は錯乱要因として間違った結果を与えたり、事実をマスクしたりするので、必ず除去することが必要になります。
|