箱形图是我们日常使用的频率很高的图形，这篇文章分享在实际数据分析时，箱形图都可以怎么应用。
一、什么是箱形图？
箱形图（也称盒图，箱线图等），因为形状长得像一个箱子而得名。它是用于显示一组数据分散情况资料的统计图，可以通过这种图直观的探索数据特征。
二、箱形图怎么看？
箱形图的每一条横线都有意义，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）。
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中横线：中位数
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IQR：75%分位数（Q3）-25%分位数（Q1）
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最小观察值（下边缘） = Q1 – 1.5 IQR
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最大观察值 （上边缘）= Q3 1.5 IQR
特别说明：箱形图里面的极大值（上边缘值）并非最大值，极小值（下边缘值）也不是最小值。
如果数据有存在离群点即异常值，他们超出最大或者最小观察值，此时将离群点以“圆点”形式进行展示。
三、箱形图实际数据分析中的应用
（1）识别数据中异常值（离群点）
不论什么研究数据，在分析之前应该对数据进行预处理，其中找到并处理数据异常值，即数据中出现偏离所属样本的大部分观测值的数值，就可以使用箱形图，它可以非常直观地展示出异常数据。
1、案例数据
比如我们有一份数据，记录一个班级总共48位学生的成绩，数据中存在异常值，当我们把这份数据上传到SPSSAU系统中进行相关分析前，首先要考虑找出异常值、剔除异常值，否则这些异常值会影响之后数据分析的结果，甚至得到完全相反的结论。
2、绘制箱形图
我们借助箱形图来识别数据中是否存在异常值，绘制方法如下：
①上传数据后，在SPSSAU中的【可视化】板块选择【箱线图】
②因为想要看【成绩】这个定量变量是否存在异常值，所以将【成绩】变量放入对应分析框中，点击【开始分析】即可得到箱形图。
③输出箱形图
箱形图中的异常值会以“圆点”的形式进行展示，从图中可以很直观的看到，成绩中存在2个异常值，下一步就可以考虑去处理这些异常值了 。
（2）比较不同类别的数据分布情况
箱形图还很适合非参数检验时查看不同类别X时，Y的数据分布情况，由于它使用的是中位数和四分位数等描述性统计量，比平均数和标准差更为稳健。
还是上面的例子，我们同样可以使用箱线图来比较不同性别时，成绩的分布情况。可以将【性别】定类变量放入定类分析框中，将【成绩】变量放入定量分析框中，点击【开始分析】：
输出箱线图：
图形解读：
要将性别分开比较，可以发现女生的中位数比男生高（分别是88,80），另外女生的箱线图中，中间横线也就是中位数没有在箱子的中间，而是在偏上方的位置，说明有异常值拉低了平均值。另外主要看中间的箱子，可以看出，女生的成绩比男生更集中。
