Certo perché no?
Ecco un esempio (una delle decine che ho trovato con una semplice ricerca su Google):
(La fonte dell'immagine è il blog di misurazione dell'usabilità, qui .)
Ho visto mezzi, mezzi più o meno una deviazione standard, vari quantili (come mediana, quartili, decimo e novantesimo percentile) tutti visualizzati in vari modi.
Invece di tracciare una linea lungo la trama, puoi contrassegnare le informazioni lungo la parte inferiore di essa, in questo modo:
C'è un esempio (uno dei tanti da trovare) con un diagramma a scatole nella parte superiore anziché nella parte inferiore, qui .
A volte le persone segnano nei dati:
(Ho spostato leggermente le posizioni dei dati perché i valori erano arrotondati a numeri interi e non si vedeva bene la densità relativa.)
C'è un esempio di questo tipo, fatto in Stata, in questa pagina (vedi il terzo qui )
Gli istogrammi sono migliori con un po 'di informazioni extra: possono essere fuorvianti da soli
Devi solo aver cura di spiegare in cosa consiste la tua trama! (Vorresti un titolo e un'etichetta dell'asse x migliori di quelli che ho usato qui, per cominciare. Inoltre una spiegazione in una didascalia che spiega cosa hai segnato su di esso.)
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Un'ultima trama:
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Le mie trame sono generate in R.
Modificare:
Come supponeva @gung, è abline(v=mean...stato usato per disegnare la linea media attraverso il grafico ed è rugstato usato per disegnare i valori dei dati (anche se in realtà l'ho usato rug(jitter(...perché i dati sono stati arrotondati a numeri interi).
Ecco un modo per eseguire il diagramma a scatole tra l'istogramma e l'asse:
hist(Davis2[,2],n=30)
boxplot(Davis2[,2],
add=TRUE,horizontal=TRUE,at=-0.75,border="darkred",boxwex=1.5,outline=FALSE)
Non ho intenzione di elencare ciò che serve, ma puoi controllare gli argomenti nella guida ( ?boxplot) per scoprire a cosa servono e giocare con loro.
Tuttavia, non è una soluzione generale - non garantisco che funzionerà sempre così come qui (nota che ho già cambiato il ateboxwex opzioni *). Se non si scrive una funzione intelligente per occuparsi di tutto, è necessario prestare attenzione a ciò che fa tutto per assicurarsi che stia facendo ciò che si desidera.
Ecco come creare i dati che ho usato (stavo cercando di mostrare come la regressione di Theil fosse davvero in grado di gestire diversi valori anomali influenti). Mi è capitato di essere dati con cui stavo giocando quando ho risposto per la prima volta a questa domanda.
library("car")
add <- data.frame(sex=c("F","F"),
weight=c(150,130),height=c(NA,NA),repwt=c(55,50),repht=c(NA,NA))
Davis2 <- rbind(Davis,add)
* - un valore appropriato per atè circa -0,5 volte il valore di boxwex; sarebbe un buon default se scrivi una funzione per farlo; boxwexdovrebbe essere ridimensionato in modo correlato alla scala y (altezza) del diagramma a scatole; Suggerirei da 0,04 a 0,05 volte che il limite y superiore potrebbe spesso andare bene.
Codice per il diagramma a strisce marginale:
hist(Davis2[,2],n=30)
stripchart(jitter(Davis2[,2],amount=.5),
method="jitter",jitter=.5,pch=16,cex=.05,add=TRUE,at=-.75,col='purple3')