Calcolo automatico dai valori grezzi
Incolla i numeri grezzi e il grafico calcola automaticamente quartili, mediana e baffi — nessun calcolo manuale necessario.
Grafico Box Plot
Creatore di Box Plot Gratuito Online
Cos'è un Grafico Box Plot?
Un box plot (detto anche diagramma a scatola e baffi) riassume un insieme di dati usando cinque statistiche: minimo, primo quartile (Q1), mediana, terzo quartile (Q3) e massimo. Mostra come i dati sono distribuiti — dispersione, asimmetria e tendenza centrale — in un'unica visualizzazione compatta. Usalo quando devi confrontare distribuzioni tra gruppi o individuare valori anomali che una semplice media nasconderebbe.
Caratteristiche Principali
Baffi Tukey o min/max
Scegli i baffi Tukey (1,5 × IQR) per il rilevamento standard degli outlier, oppure i baffi min/max per mostrare l'intero intervallo dei dati.
Visualizzazione degli outlier
I valori anomali vengono tracciati singolarmente oltre i baffi, così i valori estremi sono visibili senza distorcere la scatola.
Indicatore della media sovrapposto
Visualizza opzionalmente la media accanto alla mediana per evidenziare asimmetria e irregolarità nella distribuzione.
Confronto tra più gruppi
Aggiungi più categorie affiancate per confrontare distribuzioni tra reparti, coorti o periodi temporali in un colpo d'occhio.
Layout orizzontale o verticale
Cambia orientamento per adattarlo alla tua presentazione o report — verticale per gruppi temporali, orizzontale per etichette di categoria lunghe.
Ideale Per
Confrontare la distribuzione dei punteggi dei test tra classi o scuole
Analizzare le fasce salariali per reparto o livello professionale
Controllo qualità e monitoraggio dei processi produttivi
Confronto dei risultati di sperimentazioni cliniche tra gruppi di trattamento
Dati sulle prestazioni sportive tra squadre o stagioni
Distribuzioni delle risposte ai sondaggi per domande su scala Likert
Quando Usarlo
- Quando devi mostrare la dispersione dei dati, non solo una media o un totale
- Quando confronti distribuzioni tra due o più gruppi affiancati
- Quando gli outlier sono significativi e non devono essere nascosti in un aggregato
- Quando il tuo dataset ha almeno 5-10 valori per gruppo per rendere i quartili significativi
- Quando devi evidenziare l'asimmetria o l'irregolarità nella distribuzione dei dati
- Quando istogrammi affiancati risulterebbero troppo confusi per il tuo pubblico
Errori Comuni
- Usare un box plot con meno di 5 punti dati per gruppo — i quartili diventano fuorvianti con campioni piccoli
- Dimenticare di etichettare gli assi con le unità, lasciando i lettori incerti su cosa rappresentano i valori
- Scegliere i baffi min/max quando pochi valori estremi li allungano al punto da nascondere la scatola
- Confrontare gruppi con dimensioni campionarie molto diverse senza comunicarlo ai lettori
- Usare un grafico a barre quando si vuole mostrare la distribuzione, non solo la media
- Trattare gli outlier come errori da rimuovere invece di indagarne le cause
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