Come creare e interpretare i box plot in spss

Un boxplot viene utilizzato per visualizzare il riepilogo di cinque cifre di un set di dati, che include:

• Minimo
• Il primo quartile
• La mediana
• Il terzo quartile
• Il massimo

Questo tutorial spiega come creare e modificare box plot in SPSS.

Come creare un grafico a scatola singolo in SPSS

Supponiamo di avere il seguente set di dati che mostra la media dei punti segnati per partita da 16 giocatori di basket di una determinata squadra:

Per creare un box plot per visualizzare la distribuzione di questi valori di dati, possiamo fare clic sulla scheda Analizza , quindi Statistiche descrittive , quindi Esplora :

Questo farà apparire la seguente finestra:

Per creare un box plot, trascina i punti variabili nell’area denominata Elenco dipendente . Quindi assicurati che i grafici siano selezionati sotto l’opzione che dice Mostra nella parte inferiore della casella.

Dopo aver fatto clic su OK , viene visualizzato il seguente diagramma a scatole:

Ecco come interpretare questo boxplot:

Una nota sugli outlier

Lo scarto interquartile (IQR) è la distanza tra il terzo quartile e il primo quartile. SPSS considera qualsiasi valore dei dati un valore anomalo se è 1,5 volte l’IQR sopra il terzo quartile o 1,5 volte l’IQR sotto il primo quartile.

I valori anomali vengono visualizzati come piccoli cerchi in SPSS. Nell’esempio precedente non erano presenti valori anomali, motivo per cui nel box plot non venivano visualizzati piccoli cerchi. Tuttavia, se il nostro valore più grande nel set di dati fosse effettivamente 50, il boxplot mostrerebbe un piccolo cerchio per indicare il valore anomalo:

Se nel set di dati è presente un valore anomalo, hai diverse opzioni:

• Assicurarsi che il valore anomalo non sia un errore di immissione dei dati. A volte i valori dei dati vengono semplicemente registrati in modo errato. Se è presente un valore anomalo, verificare innanzitutto che il valore sia stato immesso correttamente e che non si tratti di un errore.
• Assegnare un nuovo valore al valore anomalo . Se l’outlier risulta essere il risultato di un errore di immissione dei dati, puoi decidere di assegnargli un nuovo valore come la media o la mediana del set di dati.
• Rimuovi il valore anomalo. Se il valore è davvero un valore anomalo, puoi scegliere di rimuoverlo se avrà un impatto significativo sull’analisi complessiva. Assicurati solo di menzionare nel rapporto finale o nell’analisi che hai rimosso un valore anomalo.

Come creare più box plot in SPSS

Se sono presenti più variabili, SPSS può anche creare più box plot affiancati. Ad esempio, supponiamo di avere i seguenti dati sulla media dei punti segnati da 16 giocatori di tre squadre diverse:

Per creare un boxplot per ciascuna di queste variabili, possiamo nuovamente fare clic sulla scheda Analizza , quindi Statistiche descrittive e infine Esplora . Possiamo quindi trascinare le tre variabili nell’area denominata Elenco dipendente :

Dopo aver fatto clic su OK , verranno visualizzati i seguenti boxplot:

Questo ci aiuta a visualizzare facilmente le differenze nella distribuzione tra queste tre squadre.

Possiamo anche osservare quanto segue:

• La media dei punti segnati per partita è più alta per la squadra B e più bassa per la squadra C.
• La variazione dei punti segnati per partita è più alta per la Squadra B, come evidenziato dalla lunghezza del loro box plot rispetto alla Squadra A e alla Squadra C.
• Il giocatore con più punti a partita appartiene alla squadra B, mentre il giocatore con meno punti a partita appartiene alla squadra C.

I boxplot sono utili perché possono fornirci molte informazioni sulla distribuzione dei set di dati da un singolo grafico.