## 6.2 繪圖解剖 繪制數據的目的是以二維（有時是三維）表示形式呈現數據集的摘要。我們將尺寸稱為 _ 軸 _——水平軸稱為 _X 軸 _，垂直軸稱為 _Y 軸 _。我們可以按照突出顯示數據值的方式沿軸排列數據。這些值可以是連續的，也可以是分類的。 我們可以使用許多不同類型的地塊，它們有不同的優點和缺點。假設我們有興趣在 nhanes 數據集中描述男女身高差異。圖[6.3](#fig:plotHeight)顯示了繪制這些數據的四種不同方法。 1. 面板 A 中的條形圖顯示了平均值的差異，但沒有顯示這些平均值周圍的數據分布有多廣——正如我們稍后將看到的，了解這一點對于確定我們認為兩組之間的差異是否足夠大而重要至關重要。 2. 第二個圖顯示了所有數據點重疊的條形圖——這使得男性和女性的身高分布重疊更加清晰，但由于數據點數量眾多，仍然很難看到。 一般來說，我們更喜歡使用一種繪圖技術，它可以清楚地顯示數據點的分布情況。 1. 在面板 C 中，我們看到一個清晰顯示數據點的例子，稱為 _ 小提琴圖 _，它繪制了每種情況下的數據分布（經過一點平滑處理）。 2. 另一個選項是面板 D 中顯示的 _ 方框圖 _，它顯示了中間值（中心線）、可變性測量值（方框寬度，基于稱為四分位范圍的測量值）和任何異常值（由線條末端的點表示）。這兩種方法都是顯示數據的有效方法，為數據的分發提供了良好的感覺。  圖 6.3 nhanes 數據集中繪制男女身高差異的四種不同方法。面板 A 繪制了兩組的平均值，這無法評估兩個分布的相對重疊。面板 B 顯示了相同的條，但也覆蓋了數據點，使它們抖動，以便我們可以看到它們的總體分布。面板 C 顯示了小提琴圖，顯示了每組數據集的分布。面板 D 顯示了一個方框圖，它突出了分布的分布以及任何異常值（顯示為單個點）。