Boxplot erstellen

Beschreibe deinen Datensatz oder füge Werte ein – die KI erstellt einen Box-and-Whisker-Plot mit Median, Quartilen, Spannweite und Ausreißern in einer übersichtlichen statistischen Darstellung.

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Zeige die Gehaltsverteilungen für die Entwicklungsstufen in unserem Unternehmen

Hier ist ein Boxplot mit den Gehaltsverteilungen für fünf Entwicklungsstufen. Jede Box zeigt den Median, die Quartile und die Spannweite der jeweiligen Stufe.

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So erstellst du einen Boxplot

Keine Vorlage zum Ausfüllen und kein Zeichnen. Du sprichst; die Leinwand hält mit.

Boxplot der Gehaltsverteilung nach Abteilung ...

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Datenformat bestimmen

Gib an, ob es sich bei den Eingaben um Beobachtungen oder vorberechnete Zusammenfassungen handelt, und erkläre fehlende Werte.

Konventionen auswählen

Lege fest, wie Quartile und Whisker definiert werden sollen und ob Ausreißer separat identifiziert wurden.

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Dargestellte Werte prüfen

Überprüfe die zusammengefassten Statistiken und die Skala anhand des Datensatzes, bevor du Unterschiede zwischen Gruppen interpretierst.

Was zeigt ein Boxplot?

Ein Boxplot fasst eine numerische Verteilung anhand ihres Medians, des unteren und oberen Quartils sowie der Whisker zusammen. Je nach Konvention können Beobachtungen außerhalb der Whisker als einzelne Punkte erscheinen.

Verteilungen vergleichen

Boxplots eignen sich, wenn sich Gruppen in Streuung, zentralem Wert oder Extrembeobachtungen unterscheiden. Sie komprimieren die Daten, daher lassen sich kleine Stichproben oft klarer als einzelne Punkte darstellen.

Die Zusammenfassung verständlich machen

Einheiten angeben. Leser müssen wissen, ob die Achse Dollar, Sekunden, Punkte oder eine andere Maßeinheit darstellt.
Whisker-Regel nennen. Whisker vom Minimum bis zum Maximum vermitteln andere Informationen als ausreißerbasierte Whisker.
Quartilsberechnung dokumentieren. Unterschiedliche Konventionen können bei derselben kleinen Stichprobe zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Gruppengrößen anzeigen. Eine Zusammenfassung von fünf Beobachtungen verdient eine andere Bewertung als eine von fünftausend.
Eine gemeinsame Skala verwenden. Vergleichbare Achsen helfen Lesern, Unterschiede ohne visuelle Verzerrung einzuschätzen.

Die bereitgestellten Daten darstellen

MyMap kann aus deinen Werten ein Diagramm erstellen und Beschriftungen oder Gruppierungen überarbeiten. Das Gehaltsbeispiel verwendet Fünf-Punkte-Zusammenfassungen für fünf Entwicklungsstufen und zeigt keine separaten Ausreißerpunkte.

Formate vergleichen

Histogramm	Zeigt die Häufigkeit von Werten innerhalb numerischer Intervalle.
Punktdiagramm	Behält jede Beobachtung bei und eignet sich besonders für kleine Stichproben.
Violinplot	Zeigt die Form einer Verteilung anhand einer geschätzten Dichte.
Zusammenfassungstabelle	Gibt exakte Statistiken an, wenn der visuelle Vergleich zweitrangig ist.

Alle Tools durchsuchen

Checkliste vor dem Export

Eingabewerte und Einheiten sind überprüft

Whisker- und Quartilskonventionen sind angegeben

Stichprobengrößen der Gruppen sind verfügbar

Vergleiche verwenden eine einheitliche numerische Skala

Exportieren und teilen

PNG und PDF

Ganze Map oder ein Rahmen. PDF und sauberes PNG bei Pro.

Slides

Fordere Slides aus dieser Map an und präsentiere Rahmen für Rahmen.

Link teilen

Ein Read-only-Link für alle; sie können ihn auf ihre eigene Leinwand kopieren.

Weiterbearbeiten

Jede Map bleibt auf deiner Leinwand; komm zurück und fordere mehr an.

Häufige Fragen

Soll ich Rohdaten oder Zusammenfassungen bereitstellen?

Beides kann einen Boxplot beschreiben. Bei Zusammenfassungen solltest du jeden Wert ausdrücklich als Whisker-Endpunkt, Quartil oder Median kennzeichnen und bei Bedarf separat ausgewiesene Ausreißer aufnehmen.

Sind Whisker immer das Minimum und Maximum?

Nein. Manche Boxplots verwenden die Extremwerte, andere eine Regel auf Basis des Interquartilsabstands. Gib an, welche Konvention du verwenden möchtest.

Beweist eine Überlappung, dass Gruppen gleichwertig sind?

Nein. Ein Boxplot ist eine beschreibende Darstellung. Er belegt weder Gleichheit noch Kausalität oder statistische Signifikanz.