最近一位朋友詢問在Sigmaplot中無法顯示最大最小值

在一圖勝千表數據可視化基本圖表篇中有介紹到

箱型圖是一種用作顯示一組數據分散情況資料的統計圖

盒鬚圖可以呈現許多資訊例如集中趨勢（中位數，平均值和分布模式）

用來比較群組間的差異是很好的

在Sigmaplot中預設是會顯示離群值(outlier)

而離群值並不是最大或最小值

這邊用一個範例來看在第8廠的地方有一個29的數值

但在盒鬚圖中並沒辦法顯示出來

Sigmaplot試過一些方法都無法解決

最後利用R來處理

在一圖勝千表數據可視化基本圖表篇中也有提到一圖形稱為小提琴圖(violin plot)算是盒鬚圖的變形

也可以用來顯示資料的分布但並不是敘述統計上的資訊

而是實際的數值分布情況結果如下

數據準備另存成CSV檔

| 廠商 | 次數 | | :--------: | :--------: | | 1廠 | 3 | | 1廠 | 7 | | : | : | | 2廠 | 6 | | 2廠 | 4 | | : | : | | 3廠 | 6 | | : | : | | : | : | | 11廠 | 4 |

R程式碼

install.packages("ggplot2")  #安裝ggplot2套件
library(ggplot2) #載入ggplot2套件
Data_flie <- file.choose() #選取檔案位址
PointData <- read.csv(Data_flie) #讀取檔案
PointData <- data.frame(PointData) #轉換成為Data from
qplot(廠商,次數,data = PointData,geom = "violin",fill = 廠商,main = "各廠家點數") #繪製小提琴圖

最後一行改成

qplot(廠商,次數,data = PointData,geom = "violin",fill = 廠商,main = "各廠家點數") + 
    geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.3)

可以更加明確地呈現出其資料的分布

R的優點在於其可編程其變化較多

例如將boxplot中添加上圖中的資料點也可以

只需要將geom = "violin"改成geom = "boxplot"

qplot(NAME,NUM,data = PointData,geom = "boxplot",fill = NAME,main = "各廠家點數") +
    geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.3) 

有時候大家也會用添加一些亂數排列的方式來呈現分布

將 geomdotplot(binaxis='y', stackdir='center', dotsize=0.3) 改成 geomjitter(height = 0.2, width = 0.2)

  geom_jitter(height = 0.2, width = 0.2)

Excel、Origin、Sigmaplot、GraphPad等軟體，

不需要編程、只要點擊介面按鈕就可以繪製圖表，卻喪失一定的靈活性。

你可以改變顏色、字體和標題，但僅限於軟體所提供的那些元素。

這些軟體只能由你去適應它的操作規則、讓你使用現有的圖表，

而並不能創造新的圖表

像R、Matlab、Python等軟體，需要編程才能實現圖表的繪製，

這些軟體本身包含很多數據可視化的函數（function）或者包（package）

掌握代碼與算法，你也可以自己編寫函數設計新穎的圖表。

有機會一定推薦大家都學習R當作繪圖軟體的主力

想學習的可以參考R語言網路免費基礎資料與個人推薦書單