盒图缺少R中的一个离群点

Question

我有以下数据：

d = c(58.33333, 58.33333, 56.66667, 45.00000, 60.00000, 70.00000, 61.66667, 51.66667, 58.33333, 71.66667, 50.00000, 63.33333)

这些数据的统计摘要如下：

Min.    1st Qu.  Median    Mean    3rd Qu.    Max. 
45.00   55.42    58.33     58.75   62.08      71.67

当我使用函数boxplot(d, range=1.5)对数据进行框式绘图时，我会得到以下内容：

​

​

根据我的计算，较低的晶须应该只延伸到55.42 - 1.5*(62.08-55.42) = 45.43。尽管如此，最小数据点(45)应该显示为一个离群点，但是图实际上将晶须向下延伸到这个最小值。这一切为什么要发生？是否有我不知道的四舍五入的程序，包括45进范围？比如与这两点有多近有关的东西(45.43和45)？

Answer 1

这里的问题是，boxplot使用与summary或quantile不同的方法计算四分位数。来自?boxplot.stats

两个‘铰链’是第一个和第三个四分位数的版本，即接近分位数(x，c(1,3)/4)。铰链等于奇数n的四分位数(其中n <-长度(X))，偶数n的铰链等于四分位数。

示例：

boxplot.stats(d)$stats
[1] 45.00000 54.16667 58.33333 62.50000 71.66667

fivenum(d) # the same
[1] 45.00000 54.16667 58.33333 62.50000 71.66667

quantile(d) # different
      0%      25%      50%      75%     100% 
45.00000 55.41667 58.33333 62.08333 71.66667 

为quantile指定方法(类型)以获得相同的结果：

quantile(d, type = 2)
      0%      25%      50%      75%     100% 
45.00000 54.16667 58.33333 62.50000 71.66667

Answer 2

您可以获得一个更简单的盒形图，其中包括使用ggpubr的离群点，并检查该值是否确实是rstatix的异常值。在这里，我加载了这两个库。

#### Load Libraries ####
library(ggpubr)
library(rstatix)

然后，我用您的数据运行了一个简单的单命令盒图，其中的值显然是存在的：

#### Run Simple Box ####
ggboxplot(d) # runs boxplot

​

​

然后，我检查了它是否确实是一个离群点，然后进行了并行比较：

#### Check Outliers ####
    is_outlier(d) # checks if values are outliers
    d %>% 
      as.data.frame() %>% 
      mutate(Outlier = is_outlier(.)) # side-by-side look

第二个命令如下所示，现在您可以看到异常值所在的位置：

          . Outlier
1  58.33333   FALSE
2  58.33333   FALSE
3  56.66667   FALSE
4  45.00000    TRUE
5  60.00000   FALSE
6  70.00000   FALSE
7  61.66667   FALSE
8  51.66667   FALSE
9  58.33333   FALSE
10 71.66667   FALSE
11 50.00000   FALSE
12 63.33333   FALSE

当然，您也可以稍微美化一些东西，而且该框甚至可以与ggplot2函数兼容，而无需加载它们：

#### Run Prettier Boxplot ####
d %>% 
  ggboxplot(color = "darkred",
            title = "Boxplot With Single Outlier",
            xlab = "Variable",
            ylab = "Value",
            size = 1.5)+
  theme_bw()

​

​