FigDraw 6. SCI 文章绘图之箱线图 (Boxplot)

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箱线图（Boxplot），在统计学中常用以展示一组数据的分散情况，因其形状似箱子而得名。它不仅揭示了数据的集中趋势，还能进行多组数据分布特征的比较。在SCI文章中，箱线图的应用非常广泛。

箱线图的优势在于直观地反映数据分布的四分位数，以及识别可能的异常值。然而，它并不适用于非正态分布的数据。在使用R软件和ggplot2包时，通过geom_boxplot()函数创建箱线图，基础参数包括离群值的颜色、形状和大小，以及是否添加缺口以显示置信区间。

教程详细介绍了如何安装和使用ggplot2，数据读取，绘制简单和有缺口的箱线图，添加均值点、按分组修改颜色、调整图例位置，以及进行多组数据的比较分析，如使用 Wilcoxon秩和检验和T检验。对于偏态分布或方差不齐的数据，可以考虑Kruskal-Wallis检验。此外，还可以通过分面功能对数据进行更深入的分析。

通过本文，您将掌握箱线图在文章中的有效应用技巧，无论是展示数据分布还是进行统计学比较，都能得心应手。希望本文的指导能帮助您在撰写SCI文章时提升数据可视化的效果。