箱图在SPSS统计图形中算是很有特色的一个了，用分位数可视化的形式展示了变量的分布信息，往往能达到开门见山的读图效果。
↑有 700 位已经在银行取得贷款的客户，记录了他们的主要信息，包括年龄、受教育程度、受雇年限、固定居所居住年限、收入、信用卡债务、是否违约等。现在我们希望了解一下这些贷款客户的信用卡债务情况。
↑打开SPSS图表构建器窗口↓
↑下半部分用于选择图表类型。SPSS箱图主要分为三种，其一是简单箱图（可分组），其二是集群箱图（多系列）、其三是单一变量箱图。我们先选择制作一个单一变量的箱图。
↑将截图中所示的1-D箱图（单一变量箱图）用鼠标拖入商方面的绘图面板中，然后选择信用卡债务变量并移入右侧的画板X轴位置，参数设置完毕，最后点击底部确定按钮即可。
↑这就是单一变量的箱图了，只需要设置一个轴即可获得。
怎么解读呢？箱图从下往上给出变量最主要的5个值，第一条横线是最小值，再往上则是一个方框，方框的底线是25%分位数、顶线是75%分位数，也就是说整个方框包含了变量50%的信息，方框内还有一条粗黑线，不是平均值，它是中位数，继续往上走的一条黑线是最大值。
除最小值、1/4分位数、中位数、3/4分位数、最大值这5个基本信息之外，在上下两端还标出了异常值。
标出异常值才是箱图之所以闻名的主要原因。
异常值包括两种，其一是离群值，用圆圈“o”表示，其二是极值，用“*”表示，旁边附个案的行号，用于在原始数据中快速找到该异常值，便于深入辨识。
↑如果我们希望了解违约与未违约客户之间信用卡债务有何不同，则可绘制可分组的箱图。
哦哦~，效果怎么样。
有拖欠的客户信用卡债务要比没违约的客户差不少，债务总体偏高是一方面，最令人担心的是有部分客户的信用卡债务严重，极值偏高需重点关注。
本案例数据下载↓
（全文完）
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