Créateur de Boîte à Moustaches

Cet outil utilise la méthode de la « médiane des moitiés » (également appelée charnières de Tukey), la version la plus couramment enseignée dans les statistiques d'introduction : trier les données, trouver la médiane, puis diviser les données en une moitié inférieure et une moitié supérieure (en excluant la valeur médiane elle-même lorsqu'il y a un nombre impair de points), et prendre la médiane de chaque moitié comme Q1 et Q3. Certains logiciels statistiques utilisent à la place des méthodes basées sur l'interpolation, qui peuvent donner des résultats légèrement différents sur le même ensemble de données, aucune approche n'est « fausse », ce sont juste des conventions différentes.

Avec la méthode standard, toute valeur supérieure à 1,5 fois l'écart interquartile (EIQ = Q3 - Q1) en dessous de Q1 ou au-dessus de Q3 est signalée comme valeur aberrante, c'est la convention la plus courante. La méthode extrême élargit cela à 3,0 fois l'EIQ, ne signalant que les valeurs inhabituellement éloignées. Choisir « Aucune » désactive entièrement la détection des valeurs aberrantes, auquel cas les moustaches s'étendent simplement jusqu'au minimum et maximum réels.

Lorsque la détection des valeurs aberrantes est activée, les moustaches s'étendent uniquement jusqu'à la valeur la plus extrême qui n'est PAS signalée comme aberrante, pas jusqu'au véritable min/max. Toute valeur au-delà est plutôt dessinée sous forme de points séparés, ce qui est la convention standard des diagrammes en boîte pour séparer visuellement la dispersion typique des valeurs extrêmes.

Oui, placez chaque ensemble de données sur sa propre ligne, en commençant éventuellement par une étiquette et deux-points (comme « Classe A : 72, 85, 90 »). Chaque ligne devient son propre diagramme en boîte, dessiné côte à côte sur une échelle commune afin que vous puissiez comparer les médianes, la dispersion et les valeurs aberrantes entre les groupes directement.

C'est l'écart-type de l'échantillon (division par n-1 au lieu de n), le choix conventionnel lorsque vos nombres sont traités comme un échantillon plutôt qu'une population complète, et le choix par défaut le plus courant dans les outils statistiques à usage général.