箱图（BOX Plot）基于百分位数描述连续变量的分布情况。可以不分组描述一个连续变量，也可以分组描述一个连续变量。又称箱线图、箱形图。

一、简单箱图（只有1个分组变量）

案例：用箱图描述不同训练方法对青年亚健康人群“低密度脂蛋白”的影响

自变量（分组变量）：训练方法；因变量：低密度脂蛋白

1部分数据

2 SPSS操作步骤

（1）分析-图表构建器

（2）图库中点击“箱图”，双击右侧“简单箱图”。然后把变量“低密度脂蛋白”选入Y轴，把“训练方法”选入X轴。

（3）点击“确定”

3 箱图解读方法

每个箱图由最中间的横粗线、一个方框、外延出来的两条细线和最外端可能存在的单独散点组成。

（1）最中间的粗线表示变量的中位数（M，Median）。

（2）方框上端和下端表示上、下四分位数（Q1和Q3，也就是75%和25%百分位数）。上端与下端的距离为四分位差（Interquartile，IQR）。

（3）方框上、下细线断点为表示除去异常值外的最大值和最小值。

（4）异常值的判断与标记

与四分位数的距离超过1.5倍四分位差的被定义为异常值，用“O”表示，超过3倍四分位差的用“*”表示。符号旁边为异常值对应的行号。

4 箱图信息的描述

信息描述一般从中位数大小、离散程度（四分位差）、异常值分布三个方面进行描述。

上例可以描述为：

（1）HIIT组的低密度脂蛋白偏低，持续有氧组偏高，不运动组最高。

（2）三个组的低密度脂蛋白离散程度不一致，持续有氧组的四分位差最小，HIIT和不运动组的四分位差较大。（方差可能不齐性）

（3）HIIT组的两端存在异常值，不运动组的一端存在异常值，而且不运动组的异常值单方向偏离较为严重，可能会对统计结果产生明显的影响（可以考虑删除后分析）。

二、群集箱图（两个分组变量）

案例：持续有氧运动与减肥茶对初中女生减肥效果的影响

实验设计简介：初中女生80人（BMI≥26，且体脂率≥30%），随机分四组:

1)  运动组：规律运动，不喝茶；

2)  减肥茶组：规律饮减肥茶，不运动；

3)  运动+减肥茶组：规律运动并饮减肥茶；

4)  对照组：无规律运动和饮减肥茶。

评价减肥效果的指标：体脂率减少量（前测-后测）。

1 部分数据

2 SPSS操作步骤

（1）分析-图表构建器

（2）图库中点击“箱图”，双击右侧“群集箱图”。然后把变量“体脂率减少量”选入Y轴，把“有氧运动”选入X轴，把“减肥茶”选入X轴上的聚类。

（3）点击“确定”。

3 箱图信息的描述

规律运动时的减肥效果较好，此时喝减肥茶对减肥效果影响不大；不运动时，喝减肥茶比不喝减肥茶的减肥效果好……

以上仅仅是根据箱图做出的基本描述，实际使用时要结合双因素方差分析结果做出准确判断）。

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