统计学中的箱线图的制作具体操作步骤怎么做？

1. 统计学中的箱线图的制作具体操作步骤怎么做？

1、先按从小到大的顺序将数排列，在依次找出最大、最小值，中位数Me，下四分位数QL，上四分位数QU。中位数位置=(n+1)/2，下四分位数位置=n/4，上四分位数位置=3n/4
2、连接两个四分位数画出箱子
3、再将两个极限点与箱子相连接，中位数在箱子中间。

2. 统计学中的箱线图的制作具体操作步骤怎么做？

箱盒图（也称盒图，箱线图等）是在1977年由美国统计学家John Tukey发明，分析数据需要为定量数据。通过箱盒图，可以直观的探索数据特征。
箱盒图共有两个用途，分别如下：
直观地识别数据中异常值（离群点）；
直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。
箱盒图共由五个数值点构成，分别是最小观察值（下边缘），25%分位数（Q1），中位数，75%分位数（Q3），最大观察值（上边缘）。
中横线：中位数
IQR：75%分位数（Q3）-25%分位数（Q1）
最小观察值（下边缘） = Q1 – 1.5 IQR
最大观察值 （上边缘）= Q3 + 1.5 IQR
箱盒图的使用场景情况如下：
查看可能的异常值数据情况（比如在回归分析前查看是否有异常数据）；
非参数检验时查看不同类别X时，Y的数据分布情况；
其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。
SPSSAU操作截图如下：

上图中直观展示出C2时共有2个异常值点，如果对C2进行分析，且分析方法对异常值敏感时（比如相关分析，回归分析等），此时需要对该2个异常值点进行处理成null或者填充，或者在分析时进行过滤。
SPSSAU提供不同类别X时，Y的盒状图分布，比如上图中可以查看不同性别人群，C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。
得到结果比如C1的盒状图如下：
上图可以看出，在男性时，C1中有2个异常点；女性时，C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要，可将此3个异常值进行处理，或者在分析时过滤掉异常值。
除了异常值的观察，还可以通过数据盒状图直观看出，男性在C1上的整体打分，会明显高于女性打分。