Gráfico Box Plot
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O que é um Gráfico Box Plot?
Um box plot (também chamado de gráfico de caixa e bigodes) resume um conjunto de dados usando cinco estatísticas: mínimo, primeiro quartil (Q1), mediana, terceiro quartil (Q3) e máximo. Ele revela como os dados estão distribuídos — sua dispersão, assimetria e tendência central — em um único visual compacto. Use-o quando precisar comparar distribuições entre grupos ou identificar outliers que uma simples média ocultaria.
Principais Recursos
Cálculo automático a partir de valores brutos
Cole números brutos e o gráfico calcula quartis, mediana e bigodes automaticamente — sem necessidade de estatísticas manuais.
Bigodes Tukey ou mín/máx
Escolha bigodes Tukey (1,5 × IQR) para detecção padrão de outliers, ou bigodes mín/máx para mostrar o intervalo completo dos dados.
Visualização de outliers
Os pontos outliers são plotados individualmente além dos bigodes, tornando valores extremos visíveis sem distorcer a caixa.
Marcador de média sobreposto
Exiba opcionalmente a média junto à mediana para destacar a assimetria e irregularidade na sua distribuição.
Comparação de múltiplos grupos
Adicione várias categorias lado a lado para comparar distribuições entre departamentos, coortes ou períodos de tempo de relance.
Layout horizontal ou vertical
Alterne a orientação para se adequar ao seu slide ou relatório — vertical para grupos de séries temporais, horizontal para rótulos de categorias longos.
Ideal Para
Quando Usar
- Quando precisar mostrar a dispersão dos dados, não apenas uma média ou total
- Quando comparar distribuições entre dois ou mais grupos lado a lado
- Quando os outliers são relevantes e não devem ser ocultados em um agregado
- Quando seu conjunto de dados tiver pelo menos 5 a 10 valores por grupo para que os quartis sejam significativos
- Quando precisar revelar assimetria ou irregularidade nos seus dados
- Quando histogramas lado a lado seriam muito confusos para o seu público
Erros Comuns
- !Usar um box plot com menos de 5 pontos de dados por grupo — os quartis se tornam enganosos com amostras pequenas
- !Esquecer de rotular os eixos com unidades, deixando os leitores sem saber o que os valores representam
- !Escolher bigodes mín/máx quando alguns valores extremos os esticam a ponto de ocultar a caixa
- !Comparar grupos com tamanhos de amostra muito diferentes sem divulgar a diferença aos leitores
- !Usar um gráfico de barras quando se quer mostrar distribuição, não apenas a média
- !Tratar outliers como erros a serem removidos em vez de investigar o que os causou
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