箱體圖

箱體圖，是描述統計的工具之一。

即箱線圖
從下到上五條線分別表示最小值、下四分位數、中位數、上四分位數和最大值。
箱線圖作為描述統計的工具之一，其功能有獨特之處，主要有以下幾點：
1.直觀明了地識別數據批中的異常值
2.利用箱線圖判斷數據批的偏態和尾重
3.利用箱線圖比較幾批數據的形狀
套用舉例
現有某直銷中心30名員工的工資測算數據兩批，第一批為工資調整前的數據，第二批為工資調整後的數據，繪出它們的箱線圖（如下圖），進行比較，可以很容易地得出：工資調整前，總體水平在752元左右，四分位距為307.5，沒有異常值。經過調整後，箱線圖顯示，第2、29、10、24、27號為溫和的異常值，第26、30、28號為極端的異常值。為什麼會出現異常值呢？經過進一步分析知道，第2、29、10、24號員工由於技能強、工齡長、積累貢獻大、表現較好，勞苦功高，理應得到較高的報酬；第27、26、30、28號職工則因為技能偏低、工齡短、積累貢獻小且表現較差，得到的工資較低，甚至連一般水平也難以達到。這體現了工資調整的獎優罰劣原則。另外，調整後工資總體水平比調整前高出270元，四分位距為106，工資分布比調整前更加集中，在合適的範圍內既拉開了差距，又不至於差距太懸殊，還針對特殊情況進行了特殊處理。這種工資分布具有激勵作用，可以說工資調整達到預期目的。
箱線圖美中不足之處在於它不能提供關於數據分布偏態和尾重程度的精確度量；對於批量較大的數據批，箱線圖反映的形狀信息更加模糊；用中位數代表總體平均水平有一定的局限性等等。所以，套用箱線圖最好結合其它描述統計工具如均值、標準差、偏度、分布函式等來描述數據批的分布形狀。
更多信息請參考“箱線圖”