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本文作者：莫北
对于箱形图（Box plot，也称为box-and-whisker plot）中的上下两条线，有的人认为是最大值和最小值，也有人认为分别是Q3＋1.5 IQR和Q1-1.5 IQR，这一点让我非常困惑。于是，我自己用R语言的基础绘图函数boxplot()和ggplot2验证了一下。
为了方便验证，我这里用到的数据是0~100，再加上一个离群值（outlier）152.6，共102个数。使用boxplot()函数进行作图（见上图），可以发现箱形图上的五条线分别对应四分位数中的5个分位点：
0%（最小值），
25%（第一四分位数，即Q1），
50%（第二四分位数，即Q2，也称作中位数），
75%（第三四分位数，即Q3），
100%（最大值）。
注意，这里的最小值和最大值都是剔除离群值后的结果。
四分位距（Inter Quartile Range，IQR）为Q3减去Q1的值，即矩形箱子的高度。而Q3＋1.5 IQR和Q1-1.5 IQR是剔除离群值的标准。使用ggplot2也得到一样的结果，如下。
了解了箱形图的代表含义后，我这里再为大家分享一种轻松绘制好看的箱形图＋显著性标记的方法，绘图效果如下：
工具链接：
●数据准备●
使用Excel整理数据，将不同样本（分组）的数据分别置于不同的列（宽数据），如下。
●参数设置●
打开两组检验箱线图（兼容多组文件）工具页面，点选择文件按钮，上传数据表格，统计检验方法这里选择wilcox.test（即Wilcoxon秩和检验），加上Y轴标题，其他参数保持默认，最后点提交按钮。
到我的任务页面可以查看任务运行状态，大约10秒左右刷新任务状态。任务完成后点下载按钮将绘图结果下载到自己的电脑上。
●分析结果●
分析结果文件夹中主要包括统计结果文件和图表文件，如这里的Wilcoxon.pvalue.xls文件为差异检验得到的pvalue值，拓展名为“.OS”的文件为提交的原始数据。而绘图结果同时给出位图（png）和矢量图（pdf）两种类型的图片。
具体的分析绘图结果如下，可以看出，3个分组之间两两都是差异显著的。
同时，结果中也给出了添加数据点后的箱型图，如下。
直出的图表已经很好看了，如果想对绘图结果做更多的个性化调整，可使用Ai(Adobe illustrator)等矢量图编辑软件对pdf格式的文件进行调整。比如我这里为箱型图添加填充色、调整了坐标轴标题到坐标轴的距离，并使用重新着色图稿按钮调整配色方案。
最终的效果如下：
好啦，本次的分享就到这里啦~
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