График BOXPLOT является мощным инструментом для визуализации распределения данных. Он предоставляет информацию о центральной тенденции, разбросе и возможных выбросах в наборе данных [1]. Графики строятся с помощью разработанного авторами приложения, которое предоставляет гибкие инструменты для настройки графиков, что позволяет адаптировать их под конкретные задачи анализа. Это делает график не только визуально привлекательным, но и мощным средством для статистического анализа. Приложение было разработано в среде Embarcadero RAD Studio на языке Delphi 12. Структура графика включает нескольких ключевых элементов: ящик – отображает интерквартильный диапазон (IQR), который включает в себя 1-й и 3-й квартили. Усы – представляют данные за пределами ящика и могут указывать на различные статистические параметры. Центральная линия – обозначает медиану. Центральная точка – представляет среднее арифметическое. Точки выбросов – значения, которые значительно отклоняются от других данных.В разработанном приложении пользователь может выбрать, что будет обозначать границы ящика, с помощью различных опций: 1-3 квартиль. Этот выбор позволяет сосредоточиться на интерквантильном диапазоне, который показывает, где находится средняя часть данных. Это полезно для выявления разброса и центра данных (рис. 1 а, б, в, г). среднее арифметическое +/- стандартное отклонение. Этот вариант позволяет учитывать влияние крайних значений на распределение, что может быть полезно в случаях, когда данные имеют нормальное распределение (рис. 1 д, е, ж).Настройки усов могут значительно влиять на интерпретацию графика: Вариант от минимального до максимального значений предоставляет полное представление о диапазоне данных, включая крайние значения. Однако он может скрыть выбросы (рис. 1 б). Если за длину принимается доверительный интервал, то это позволяет пользователю задавать уровень доверия, что дает возможность учитывать неопределенность в оценках (рис. 1 а). Межквартильный размах относительно 1 и 3 квартилей учитывает разброс данных и позволяет пользователю регулировать настройки чувствительности к выбросам (рис. 1 в). Диапазон относительно среднего арифметического, кратный стандартному отклонению, позволяет учитывать вариативность данных и предоставляет более широкий взгляд на распределение (рис. 1 г).Отображение медианы позволяет визуально оценить центр распределения данных (рис. 1 а, б, в, г, ж). Центральная точка позволяет сравнить среднее с медианой, что может быть полезно для выявления асимметрии в данных (рис. 1 д, е, ж). Рисунок 1 – Визуализация данных с помощью BOXPLOT Таким образом, график BOXPLOT является универсальным инструментом для анализа данных, и его настройки могут значительно повлиять на интерпретацию результатов. Понимание того, как различные настройки влияют на визуализацию, поможет исследователям и аналитикам делать более обоснованные выводы и принимать решения на основе данных.