MATLAB实现非传统箱形图绘图功能notBoxPlot

该函数旨在解决箱形图无法显示所有数据细节的问题，通过使用平均值代替中位数，以及使用标准误差（SEM）和标准差（SD）代替四分位数，让用户可以更直观地查看数据。此外，notBoxPlot在每个数据组中绘制抖动的原始数据点，并显示平均值以及95%的置信区间，这有助于与参数测试（如ANOVA和t检验）一起使用时，直观地表明数据是否违反了正态性假设。在该函数的图像中，1个标准差也会被显示。需要注意的是，如果数据不遵循正态分布，那么这些统计信息可能会失去意义。该函数提供了多种示例，并允许用户在单一图形中混合不同的绘图样式。如果用户在使用过程中遇到问题，开发者愿意对功能进行修改。notBoxPlot函数是系统开源的，下载该工具箱的压缩包文件名为notBoxPlot-master。" 知识点概述： 1. MATLAB数据可视化工具箱：MATLAB是MathWorks公司开发的一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。在MATLAB的数据可视化领域，存在着多个内建函数与工具箱，用以生成多种图表和图形，如箱形图、散点图、线图等，而notBoxPlot是其中一个用于改进标准箱形图表示的工具箱。 2. 箱形图的局限性：标准箱形图常用于展示数据的分布情况，通过四分位数、中位数和异常值（胡须）来概括数据集的中心趋势和离散程度。但箱形图并不显示数据中的每一个点，因此无法提供完整数据分布的细节。 3. notBoxPlot的设计与功能：notBoxPlot函数是为了克服标准箱形图的不足而设计的，它通过绘制原始数据点的抖动图、使用平均值和平均值的置信区间来提供数据的更全面的可视化。这种表示方法更适宜用于观察数据集中均值之间的显著差异，以及评估正态性假设的违背情况。 4. 统计意义与应用：通过notBoxPlot显示的数据，研究者可以直观地比较不同组别之间的均值差异。如果两个组别置信区间的边缘不重叠，则表示它们之间存在统计学意义上的显著差异，这一点在p值为5%的情况下尤为重要。 5. 功能使用与限制：虽然notBoxPlot提供了一个灵活的可视化工具，但它依赖于数据的正态分布。如果数据不满足正态分布，那么由此产生的统计信息可能无法准确反映实际情况。 6. 开源资源：notBoxPlot作为系统开源资源，可以被任何用户自由下载和使用。开源社区的存在促进了这类工具的快速迭代和优化，同时也鼓励用户根据自己的需求进行定制或提供反馈。 7. 功能调用与示例：notBoxPlot函数具有多种示例，说明了如何使用该函数，并展示了不同的绘图样式。用户可以尝试不同的参数设置以获得想要的数据可视化结果。此外，函数的可用性也意味着用户可以便捷地将数据以多种方式在同一个图表中展示，增强数据解读的丰富性和深度。 8. 数据集的正态性检验：在使用notBoxPlot进行数据可视化前，对数据集进行正态性检验是推荐的做法。正态性检验有助于确认数据的分布特性，保证统计分析的准确性。如果数据不符合正态分布，用户可能需要寻找其他方法来分析数据。 9. 开源项目的特点：notBoxPlot作为开源项目，其源代码可以被用户查看和修改，有助于透明性和可靠性，同时也便于其他开发者贡献改进或增加新特性。开源的特性意味着用户可以放心使用和传播，不必担心软件的许可问题。 10. 资源获取：用户可以通过下载名为notBoxPlot-master的压缩包子文件来获取该工具箱，利用MATLAB环境进行安装和使用。对于希望深入研究或参与开发的用户来说，获取源代码是了解和改进该工具箱的第一步。