Zwölf Personen haben an einem Reaktionstest teilgenommen. Gemessen wurde, wie lange jede bis
zur Reaktion brauchte, in Millisekunden (ms, Tausendstel Sekunden). Elf Werte liegen
zwischen 245 und 315 ms. Ein Wert, 892 ms, ist fast dreimal so groß.
Neu auf Blatt 5: Auf den Blättern 1 bis 4 war das Modell bekannt, etwa eine
Normalverteilung, und daraus wurden Wahrscheinlichkeiten berechnet. Jetzt ist es umgekehrt:
Gegeben sind Daten, eine Stichprobe x1,…,x12. Aus ihr soll man etwas
über die unbekannte Verteilung dahinter erfahren. Die Zahl der Werte heißt
Stichprobenumfang n, hier n=12.
Gesucht sind:
-
(i) ein Boxplot der zwölf Werte und eine Beobachtung dazu. Ein Boxplot (englisch
box = Kasten, plot = Zeichnung) fasst eine Stichprobe in einem Kasten mit zwei
Linien zusammen. Wie er gebaut ist, zeigen die Schritte 2 bis 4.
-
(ii) eine formale Prüfung mit der IQR-Regel (eine Regel mit dem Interquartilsabstand,
IQR, die festlegt, ab wann ein Wert als Ausreißer gilt): Ist ein Wert ein Ausreißer,
also ein Wert, der deutlich von den übrigen abweicht?
-
(iii) ein neuer Boxplot ohne den Ausreißer. Daraus die drei Werte x0,25, x0,5
und x0,75 ablesen und mit dem R-Befehl
summary() vergleichen.
-
(iv) eine Aussage über die Verteilungsform: Liegen die Werte gleichmäßig um die
Mitte, oder ziehen sie sich zu einer Seite lang hin?
Der Weg in vier Etappen:
-
(i) Die Werte sortieren, dann den Boxplot Teil für Teil bauen: Median, Box, Whisker, Punkt.
Danach in R zeichnen.
-
(ii) Mit
quantile() die Quartile bestimmen, daraus IQR und
Schranken, dann prüfen, welcher Wert außerhalb liegt.
-
(iii) 892 entfernen, Quartile und Schranken neu bestimmen, mit
summary() vergleichen.
- (iv) An Box und Whiskern ablesen, ob die Verteilung symmetrisch oder schief ist.
R ist die Statistik-Software, mit der die Musterlösung rechnet. Jeder R-Befehl steht hier
neben der Rechnung von Hand, die man selbst nachvollziehen kann.
Merke: Ein Boxplot zeigt auf einen Blick, wo die mittlere Hälfte der Werte liegt, wo
die Mitte ist, wie weit die übrigen Werte reichen — und welche Werte aus dem Rahmen fallen.
Zur Musterlösung: Sie rundet in (ii) die Quartile und Schranken auf
274,
304,
229
und
349; genau sind es
273,75,
303,75,
228,75 und
348,75 (Schritte 6 und 8).
Am Ergebnis ändert das nichts. Der bereinigte Boxplot in (iii) trägt dort noch den Titel „mit
Ausreißer“ (Schritt 12). In (iv) steht beim unteren Whisker
275,5−245; gemeint ist
271,5−245 — die Länge
26,5 ms stimmt (Schritt 15).
x(1)=245,…,x(12)=892 ms
Fast alles am Boxplot hängt an der Reihenfolge der Werte: Median und Box teilen die
Werte nach ihrer Größe auf. Deshalb kommt zuerst das Sortieren.
In R speichert x <- c(…) die zwölf Zahlen unter dem Namen
x. sort(x) gibt sie der Größe nach
aus. Zeilen, die mit # beginnen, sind hier die Antwort von R,
wie in der Musterlösung. [1] heißt nur: Die Zeile beginnt mit
dem 1. Wert.
Für die sortierte Stichprobe schreibt man x(1)≤x(2)≤⋯≤x(12).
Die Zahl in Klammern ist der Platz in der sortierten Reihe, nicht die Nummer der
Testperson. x(1)=245 ist der kleinste Wert (Minimum), x(12)=892 der
größte (Maximum).
Schon hier sieht man: Elf Werte liegen zwischen 245 und 315 ms. Dann kommt eine große
Lücke bis 892 ms.
Die Grafik zeigt oben den fertigen Boxplot, wie R ihn zeichnet. Weil dort kaum etwas zu
erkennen ist, zeigt die Lupe darunter den Bereich von 220 bis 360 ms vergrößert.
Die Punkte ganz unten sind die elf Werte bis 315 ms.
Aus Aufgabe 1 („Histogramm: Wartezeiten an der Bushaltestelle“): Eine Stichprobe
x1,…,xn sind
n beobachtete Werte. Der Größe nach geordnet heißt sie sortierte
Stichprobe
x(1)≤⋯≤x(n). In R gibt man sie mit
c(…) ein.
x˙12=2288+290=289 ms
Der erste Teil des Boxplots ist der Median x˙n (gelesen „x Punkt n“): der
Wert in der Mitte der sortierten Stichprobe. Links und rechts von ihm liegen gleich viele
Werte.
Bei n=12 gibt es keinen einzelnen mittleren Wert. Die Mitte liegt zwischen Platz 6 und
Platz 7. Deshalb nimmt man den Mittelwert dieser beiden Werte, x(6)=288 und
x(7)=290:
x˙12=2288+290=2578=289 ms
R bestätigt das mit median(x). Im Boxplot ist der Median der
Strich in der Box. Er teilt die 12 Werte in 6 untere und 6 obere.
Der Ausreißer 892 zählt dabei als einer der 6 oberen Werte. Wie groß er ist, spielt für
den Median keine Rolle.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“): Der Median
ist bei ungeradem
n der Wert auf Platz
2n+1, bei geradem
n der Mittelwert
der Werte auf Platz
2n und
2n+1. Er ist das 50-%-Quantil
x0,5 und
robust: Ein einzelner Ausreißer verschiebt ihn kaum.
Box von
271,5 bis
306,5 ms, Breite
35 ms
Die Box (der Kasten) zeigt, wo die mittlere Hälfte der Werte liegt. Dazu
teilt man die sortierten Werte in vier gleich große Teile, also Viertel. Die Grenzen
dazwischen heißen Quartile (von lateinisch quartus, der Vierte):
-
Unter dem unteren Quartil liegt ein Viertel der Werte, 25 %. Es ist das
25-%-Quantil x0,25.
-
Unter dem oberen Quartil liegen drei Viertel, 75 %. Es ist das 75-%-Quantil
x0,75.
Die Box reicht vom unteren bis zum oberen Quartil. Der Median (Schritt 2) ist das mittlere
der drei Quartile.
So findet boxplot() die Quartile: Der Median hat die
Werte schon in zwei Hälften zu je 6 geteilt. Jetzt wird jede Hälfte noch einmal in der
Mitte geteilt, genauso wie beim Median:
-
Untere Hälfte 245, 259, 267, 276, 284, 288: Die Mitte liegt zwischen dem 3. und 4. Wert,
bei 2267+276=271,5 ms.
-
Obere Hälfte 290, 298, 301, 312, 315, 892: Die Mitte liegt zwischen 301 und 312, bei
2301+312=306,5 ms.
Die Tabelle zählt nach: 3 Werte links der Box, 6 in der Box, 3 rechts davon. Das ist ein
Viertel, die Hälfte und ein Viertel.
Die Box ist 306,5−271,5=35 ms breit. Die mittleren 6 Werte liegen also auf nur
35 ms. Diese Boxbreite braucht der nächste Schritt für die Whisker.
Die Regel „Mitte jeder Hälfte“ geht auf John Tukey zurück, der den Boxplot erfunden hat.
Der Befehl quantile() rechnet die Quartile etwas anders. Das
zeigt sich in Schritt 6, und Schritt 7 erklärt es.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“): Das
Quantil
xp ist die Grenze, unter der der Anteil
p der sortierten Werte liegt.
x0,25 trennt also das untere Viertel ab,
x0,75 das obere.
1,5⋅35=52,5: Whisker bis 245 und 315, Punkt bei 892
Links und rechts der Box gehen Linien ab. Sie heißen Whisker (englisch für die
Schnurrhaare einer Katze). Sie zeigen, wie weit die übrigen Werte reichen — aber nur bis
zu einer Grenze.
Die Grenze: Ein Whisker darf höchstens das 1,5-Fache der Boxbreite lang werden. Die
Box ist 35 ms breit (Schritt 3):
1,5⋅35=52,5 ms
Von den Boxrändern aus gerechnet liegen die Grenzen bei
271,5−52,5=219 ms und 306,5+52,5=359 ms.
Die Whisker enden nicht genau an diesen Grenzen, sondern beim letzten
echten Wert davor:
-
links beim kleinsten Wert, der nicht unter 219 liegt: 245, dem kleinsten Wert überhaupt;
- rechts beim größten Wert, der nicht über 359 liegt: 315.
Werte hinter der Grenze zeichnet R als einzelne Punkte. Hier ist das nur
892, denn 892>359.
Das ist die IQR-Regel aus Aufgabe 2, nur mit der Boxbreite von
boxplot(). In (ii) wird sie formal mit
quantile() nachgerechnet.
Merke — die vier Teile eines Boxplots: Die Box reicht vom unteren bis zum
oberen Quartil und enthält die mittlere Hälfte der Werte. Der Strich in der Box ist
der Median. Die Whisker reichen bis zum kleinsten und größten Wert, der noch
innerhalb der Grenzen liegt. Jeder Wert dahinter ist ein einzelner Punkt — ein
möglicher Ausreißer.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“): Der
Interquartilsabstand ist der Abstand der beiden Quartile,
IQR=x0,75−x0,25. IQR-Regel: Mit den Schranken
xlower=x0,25−1,5⋅IQR und
xupper=x0,75+1,5⋅IQR heißt ein
Wert Ausreißer, wenn er kleiner als
xlower oder größer als
xupper
ist.
Ein Punkt bei 892 ms; Box und Whisker nur ein schmaler Streifen
Jetzt ist klar, was boxplot(x) zeichnet. Die beiden Angaben im
Befehl sind nur Beschriftung:
main: der Titel über dem Bild;
-
ylab: die Beschriftung der Hochachse (englisch
y label).
R zeichnet den Boxplot senkrecht: Die Zeit läuft von unten nach oben. Die Grafik
hier legt ihn waagerecht, damit er zur Zahlengeraden passt. „Rechts“ hier ist „oben“ bei
R.
Was fällt auf?
-
Ein einzelner Punkt liegt weit hinter dem Whisker: 892 ms. Er ist 892−315=577 ms
vom nächsten Wert entfernt. Die übrigen elf Werte liegen alle auf nur 315−245=70
ms.
-
Die Achse muss bis 892 reichen, also etwa von 200 bis 900 ms. Box und Whisker bekommen
davon nur 70:700=0,1=10% der Breite. Die Box ist deshalb kaum zu erkennen
(oberer Teil der Grafik). Erst die Lupe zeigt sie deutlich.
Der Punkt ist ein Hinweis auf einen Ausreißer. Vielleicht war die Person abgelenkt,
oder die Messung ist fehlerhaft. Ob 892 nach der Regel des Aufgabenblatts wirklich ein
Ausreißer ist, prüft (ii).
Ergänzung: Der Stichprobenmittelwert aller 12 Werte (Summe geteilt durch Anzahl)
ist 4.027:12≈335,58 ms. Er ist größer als 11 der 12 Werte: Der eine
Ausreißer zieht ihn nach oben. Der Median 289 ms bleibt in der Mitte.
x0,25=273,75 ms,
x0,75=303,75 ms
(ii) verlangt eine formale Prüfung: nicht nach Augenschein, sondern nach der Regel
vom Aufgabenblatt. Dafür braucht man zuerst die beiden Quartile x0,25 und
x0,75. Die Aufgabe sagt „in R“, also mit quantile(x, p).
Die Regel von quantile(): Man berechnet eine Stelle in
der sortierten Stichprobe, 1+(n−1)⋅p. Ist sie ganzzahlig, ist der Wert auf
diesem Platz das Quantil. Liegt sie zwischen zwei Plätzen, geht man entsprechend weit von
einem Wert zum nächsten.
Für p=0,25: Stelle 1+11⋅0,25=3,75. Das liegt zwischen Platz 3
(x(3)=267) und Platz 4 (x(4)=276), und zwar 0,75 des Weges. Der Abstand der
beiden Werte ist 276−267=9:
x0,25=267+0,75⋅9=267+6,75=273,75 ms
Für p=0,75: Stelle 1+11⋅0,75=9,25, zwischen Platz 9 (x(9)=301) und Platz 10 (x(10)=312), 0,25 des Weges. Abstand 312−301=11:
x0,75=301+0,25⋅11=301+2,75=303,75 ms
R speichert die Ergebnisse unter den Namen q1 und
q3. Über der Zahl druckt R einen Namen,
25% bzw. 75%; er sagt nur, welches
Quantil gemeint ist.
Auffällig: Das sind nicht ganz die Boxränder aus Schritt 3, 271,5 und 306,5. Der
nächste Schritt klärt, warum.
Zur Musterlösung: Dort stehen als Kommentare #274 und
#304. Das sind gerundete Werte; R gibt 273,75 und 303,75 aus.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“): R
berechnet
xp mit
quantile(x, p) an der Stelle
1+(n−1)⋅p der sortierten Stichprobe. Liegt die Stelle zwischen zwei Plätzen, wird linear
dazwischen gerechnet. Beispiel dort:
n=8,
p=0,25, Stelle 2,75, also
x(2)+0,75⋅(x(3)−x(2)).
Mitte der Lücke (
271,5) oder Stelle
3,75 (
273,75)
Warum geben boxplot() und
quantile() verschiedene Zahlen für dasselbe Quartil?
Die Lage: Ein Viertel von 12 Werten sind genau 3 Werte. Das untere Quartil soll
also 3 Werte unter sich haben und 9 über sich. Das schafft jede Zahl in der Lücke
zwischen x(3)=267 und x(4)=276. Welche man nimmt, ist eine Vereinbarung:
boxplot() nimmt die Mitte der Lücke: 271,5.
-
quantile() nimmt die Stelle 3,75, also drei Viertel der Lücke:
273,75.
Woher die 3,75 kommt: quantile() verteilt die Anteile p von 0
bis 1 gleichmäßig auf die Plätze 1 bis 12. Ein Viertel des Wegs von Platz 1 bis Platz 12
führt zu Platz 1+11⋅0,25=3,75.
Oben genauso: Drei Viertel von 12 sind 9 Werte. Die Grenze liegt in der Lücke zwischen
x(9)=301 und x(10)=312. boxplot() nimmt die Mitte,
306,5; quantile() ein Viertel der Lücke, 303,75.
Beide Ergebnisse sind richtige Viertelgrenzen. Das Skript legt keine bestimmte Rechenregel
fest, und verschiedene Programme rechnen verschieden. Bei vielen Werten sind die Lücken
klein, und der Unterschied verschwindet fast. Bei ungeradem n wie in (iii) stimmen beide
Regeln sogar genau überein (Schritt 11).
boxplot.stats(x)$stats zeigt die fünf Zahlen, die
boxplot() zeichnet: linkes Whiskerende, unterer Boxrand, Median,
oberer Boxrand, rechtes Whiskerende.
Für (ii) gilt: Das Aufgabenblatt nennt für Quantile den Befehl
quantile(). Deshalb geht es mit 273,75 und 303,75 weiter.
Merke: Bei kleinen Stichproben mit geradem
n zeichnet
boxplot() die Box etwas anders, als
quantile() rechnet. Beide teilen die Werte richtig in Viertel;
sie wählen nur einen anderen Punkt in derselben Lücke.
IQR=30; Schranken
228,75 und
348,75 ms
Der Interquartilsabstand (IQR, englisch interquartile range) ist der Abstand
der beiden Quartile. Er misst, wie breit die mittlere Hälfte der Werte streut:
IQR=x0,75−x0,25=303,75−273,75=30 ms
R hat dafür den Befehl IQR(x). Er rechnet mit derselben Regel
wie quantile() und gibt ebenfalls 30.
Das ist etwas weniger als die Boxbreite 35 ms aus Schritt 3, weil
quantile() die Quartile etwas weiter innen setzt (Schritt 7).
Die IQR-Regel legt um die mittlere Hälfte einen Abstand von 1,5⋅IQR:
1,5⋅30=45 ms
Die untere Schranke xlower liegt 45 ms unter dem unteren Quartil, die
obere Schranke xupper 45 ms über dem oberen Quartil:
xlower=273,75−45=228,75 ms
xupper=303,75+45=348,75 ms
In R heißen sie lower und
upper (englisch für unten und oben). Der Name
25% bzw. 75% über der Zahl kommt von
q1 und q3 mit; an der Zahl ändert er
nichts.
Ergänzung — warum gerade 1,5? Das ist eine feste Vereinbarung. Das Skript zeigt,
was sie bei normalverteilten Daten bedeutet: Die Schranken liegen dann etwa 2,7
Standardabweichungen σ von der Mitte entfernt, und außerhalb liegen nur rund 0,7 %
der Werte. Ein Wert dort ist also ungewöhnlich.
Aus Blatt 4, Aufgabe 1 („Normalverteilung: die σ-Regeln“): Bei normalverteilten
Daten ist
σ die Standardabweichung: Sie misst, wie weit die Werte typischerweise
von der Mitte
μ abweichen. Im Bereich
μ±σ liegen etwa 68,2 % der Werte,
im Bereich
μ±2σ etwa 95,4 %.
Zur Musterlösung: Sie schreibt gerundet 229 und 349.
892>348,75: 892 ms ist der einzige Ausreißer
Jetzt wird jeder Wert mit den beiden Schranken verglichen. Ausreißer ist ein Wert, der
unter xlower=228,75 oder über xupper=348,75
liegt.
Von Hand genügen drei Vergleiche, weil die Werte sortiert sind:
-
Der kleinste Wert 245 liegt über 228,75. Also liegt kein Wert unter der unteren
Schranke.
-
Der größte Wert ohne 892 ist 315. Er liegt unter 348,75 — und alle kleineren Werte auch.
- 892 liegt über 348,75, und zwar um 892−348,75=543,25 ms.
In R erledigt das eine Zeile. x < lower prüft für
jeden der 12 Werte, ob er unter der Schranke liegt, und liefert je Wert
TRUE (wahr) oder FALSE (falsch).
x > upper prüft dasselbe für die obere Schranke. Der
senkrechte Strich | heißt „oder“.
x[…] behält nur die Werte, bei denen
TRUE herauskommt. Ergebnis: 892.
Antwort auf (ii): Nach der IQR-Regel ist 892 ms ein Ausreißer, und zwar der
einzige.
Passt das zum Bild aus (i)? Ja. Mit der Box von
boxplot() lagen die Grenzen bei 219 und 359 ms (Schritt 4),
jetzt bei 228,75 und 348,75 ms. In beiden Fällen liegen 245 und 315 innerhalb und 892
außerhalb. Die Whisker enden also an denselben Werten, und derselbe Punkt fällt heraus.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“):
x[x < lower | x > upper] wählt aus
x alle Werte aus, die unter der unteren oder über der oberen
Schranke liegen.
x_clean <- x[x != 892],
n=11
(iii) verlangt, den Ausreißer zu entfernen. x != 892 prüft für
jeden Wert, ob er ungleich 892 ist; != heißt „ungleich“.
x[…] behält alle Werte mit TRUE, also
alle außer 892. Das Ergebnis wird als x_clean gespeichert
(englisch clean = sauber).
Übrig bleiben die bereinigten Daten: 11 Werte, also n=11.
length() zählt sie. Sortiert sind es die ersten elf Werte von
vorher; nur Platz 12 fällt weg.
Darf man das? Einen Wert nur deshalb wegzulassen, weil er stört, ist keine gute
Praxis. Man sollte einen Grund haben, etwa einen Messfehler. Hier gibt die Aufgabe das
Entfernen vor. Das Ziel: sehen, wie die übrigen Werte verteilt sind, ohne dass ein
einzelner Wert das Bild bestimmt.
Mit dem Entfernen ändern sich Median und Quartile. Deshalb wird in den nächsten Schritten
alles neu bestimmt. Die neue Grafik hat eine eigene, engere Achse von 225 bis 345 ms.
x0,25=271,5,
x0,5=288,
x0,75=299,5 ms
Median: n=11 ist ungerade. Dann gibt es einen Wert genau in der Mitte, auf
Platz 211+1=6: x(6)=288 ms. Links und rechts davon liegen je 5 Werte.
Quartile mit quantile(): Die Stelle ist wieder 1+(n−1)⋅p, jetzt mit n−1=10.
-
p=0,25: Stelle 1+10⋅0,25=3,5, genau in der Mitte zwischen Platz 3
(267) und Platz 4 (276). Der Abstand ist 9: 267+0,5⋅9=271,5 ms.
-
p=0,75: Stelle 1+10⋅0,75=8,5, in der Mitte zwischen Platz 8 (298)
und Platz 9 (301). Der Abstand ist 3: 298+0,5⋅3=299,5 ms.
Und boxplot()? Bei ungeradem n zählt der Median zu
beiden Hälften. Jede Hälfte hat dann 6 Werte, und ihre Mitte liegt wieder zwischen dem 3.
und 4. Wert: 271,5 und 299,5. Das sind dieselben Zahlen wie bei
quantile(). Der Unterschied aus Schritt 7 fällt hier weg, weil
beide Regeln genau auf der Mitte einer Lücke landen.
Die Box des neuen Boxplots reicht also von 271,5 bis 299,5 ms, der Strich liegt bei 288
ms.
Schranken
229,5 und
341,5 ms; Whisker bis 245 und 315
Mit neuen Quartilen ändern sich auch der IQR und die Schranken. Deshalb wird die IQR-Regel
noch einmal angewandt. Es könnte sein, dass jetzt ein anderer Wert herausfällt.
IQR=299,5−271,5=28 ms, 1,5⋅28=42 ms
xlower=271,5−42=229,5 ms, xupper=299,5+42=341,5 ms
Der kleinste Wert 245 liegt über 229,5, der größte Wert 315 unter 341,5. Also liegen
alle 11 Werte innerhalb: kein weiterer Ausreißer. Die Whisker reichen
deshalb bis ganz nach außen, bis 245 und 315 ms. Einen einzelnen Punkt gibt es nicht mehr.
Der R-Befehl ist derselbe wie in (i), nur mit x_clean. Die Box
füllt jetzt das Bild, weil die Achse nur noch bis etwa 315 ms reichen muss.
Zur Musterlösung: Dort trägt der neue Boxplot noch den Titel „Reaktionszeiten (mit
Ausreißer)“. Passend ist „ohne Ausreißer“, wie oben im Befehl.
summary():
271,5 /
288,0 /
299,5 — wie abgelesen
Ablesen: Im Boxplot liest man die drei Werte an der Achse ab: den linken Boxrand
(x0,25), den Strich (x0,5, der Median) und den rechten Boxrand
(x0,75). Mit dem Raster alle 10 ms ergibt das etwa 271, 288 und 300 ms. Genauer als
auf ein, zwei Millisekunden geht Ablesen nicht.
Bestätigen: summary(x_clean) gibt sechs Zahlen aus. Die
Namen sind englisch abgekürzt:
Min.: Minimum, der kleinste Wert, 245;
-
1st Qu.: erstes Quartil (first quartile), x0,25=271,5;
Median: x0,5=288;
Mean: der Stichprobenmittelwert xˉ11, 285;
-
3rd Qu.: drittes Quartil (third quartile), x0,75=299,5;
Max.: Maximum, der größte Wert, 315.
Die drei Quartile stimmen mit Schritt 11 und mit dem Abgelesenen überein.
summary() rechnet sie nach derselben Regel wie
quantile().
Mean ist die einzige Zahl, die man im Boxplot nicht sieht: Summe durch Anzahl,
3.135:11=285 ms. Die übrigen fünf Zahlen heißen zusammen
Fünf-Zahlen-Zusammenfassung. Hier, ohne Ausreißer und bei ungeradem n, zeichnet
der Boxplot genau diese fünf Zahlen. In (i) war das anders: Dort endete der Whisker bei
315 statt beim Maximum 892, und die Box lag bei 271,5 bis 306,5.
Aus Aufgabe 2 („Mittelwert und Median: ein Ausreißer bei den Ausgaben“): Der
Stichprobenmittelwert ist
xˉn=n1∑i=1nxi: alle Werte addieren und
durch ihre Anzahl teilen. In R:
mean(x).
linksschief: Median rechts in der Box, linker Whisker lang
(iv) fragt nach der Verteilungsform: Wie verteilen sich die Werte um ihre Mitte?
Das Skript unterscheidet drei Fälle:
-
symmetrisch: Links und rechts der Mitte sind die Werte gleich verteilt, wie ein
Spiegelbild.
-
linksschief: Die großen Werte liegen dicht beieinander, die kleinen ziehen sich
weit nach links. Die Verteilung hat links einen langen Ausläufer.
-
rechtsschief: umgekehrt, der lange Ausläufer zeigt nach rechts, zu den großen
Werten.
Das Wort nennt also die Seite mit dem langen Ausläufer.
Woran man es am Boxplot sieht (Skizzen und Tabelle im Lösungsweg):
-
Lage des Medians in der Box. In jeder Boxhälfte liegt ein Viertel der Werte. Ist
die linke Hälfte länger, liegen die Werte links weiter auseinander. Der Median sitzt
dann rechts in der Box.
-
Länge der Whisker. Ein langer linker Whisker heißt: Die kleinsten Werte liegen
weit vom unteren Quartil entfernt.
-
Mittelwert und Median. Der Mittelwert wird zum langen Ausläufer hin gezogen, der
Median kaum. Bei linksschief ist der Mittelwert also kleiner als der Median, bei
rechtsschief größer.
Merke: Linksschief heißt: langer Ausläufer links. Am Boxplot: längere linke
Boxhälfte und längerer linker Whisker, der Median rückt nach rechts. Für rechtsschief gilt
alles gespiegelt.
16,5>11,5 und
26,5>15,5: leicht linksschief
Jetzt die beiden Merkmale an den bereinigten Daten, mit den Zahlen aus Schritt 11.
1. Lage des Medians in der Box:
- untere Boxhälfte: 288−271,5=16,5 ms
- obere Boxhälfte: 299,5−288=11,5 ms
Der Median liegt näher am oberen Quartil. Die untere Hälfte der Box ist größer.
2. Länge der Whisker:
-
unterer Whisker, vom unteren Quartil bis zum kleinsten Wert: 271,5−245=26,5 ms
-
oberer Whisker, vom oberen Quartil bis zum größten Wert: 315−299,5=15,5 ms
Der untere Whisker ist länger.
Beide Merkmale zeigen in dieselbe Richtung: leicht linksschief. Die kleinen
Reaktionszeiten streuen weiter als die großen. Dazu passt: Der Mittelwert 285 ms ist etwas
kleiner als der Median 288 ms. „Leicht“, weil die Unterschiede nur wenige Millisekunden
betragen.
Vorsicht bei n=11: Jeder Whisker hängt an einem einzigen Wert. Hätte die
schnellste Person statt 245 ms nur 258 ms gebraucht, wäre 258 immer noch der kleinste
Wert. Platz 3 und 4 (267, 276) und Platz 8 und 9 (298, 301) blieben gleich, also auch die
Quartile 271,5 und 299,5. Der untere Whisker wäre dann nur 271,5−258=13,5 ms
lang, kürzer als der obere mit 15,5 ms. Die Boxhälften sprächen weiter für linksschief,
die Whisker dagegen. Ein einziger Wert entscheidet also über ein Merkmal. Mit 11 Werten
ist die Form deshalb nur ein Hinweis, keine sichere Aussage.
Zur Musterlösung: Beim unteren Whisker steht dort 275,5−245=26,5. Das
untere Quartil ist 271,5; mit ihm stimmt die Länge 26,5 ms.
Merke: Die Verteilungsform liest man an zwei Stellen ab: wo der Median in der Box
sitzt und welcher Whisker länger ist. Bei wenigen Werten vorsichtig formulieren: „deutet
auf …“ statt „ist …“.
| Teil |
Ergebnis |
| (i) |
ein Punkt bei 892 ms; Box und Whisker nur ein schmaler Streifen |
| (ii) |
Schranken 228,75 und 348,75 ms: 892 ms ist der einzige Ausreißer |
| (iii) |
x0,25=271,5, x0,5=288, x0,75=299,5 ms, bestätigt mit
summary()
|
| (iv) |
leicht linksschief (mit Vorsicht, nur 11 Werte) |
In Worten: Elf der zwölf Personen reagierten in 245 bis 315 ms, typisch sind etwa 288
ms. Eine Person brauchte 892 ms; dieser Wert ist ein Ausreißer. Ohne ihn streuen die
schnelleren Reaktionen etwas weiter als die langsameren.
Plausibilität: In der Box aus (i) liegen 6 der 12 Werte, links und rechts je 3 — die
mittlere Hälfte, wie es sein soll. Beim Entfernen von 892 ändert sich der Median kaum (289
auf 288 ms), der Mittelwert dagegen stark (335,58 auf 285 ms). Genau das erwartet man: Der
Median ist robust, der Mittelwert nicht.
Rückblick: Ein Boxplot besteht aus Box (unteres bis oberes Quartil), Strich (Median),
Whiskern (bis zum letzten Wert innerhalb der Grenzen) und Punkten (mögliche Ausreißer). Die
IQR-Regel macht aus dem Augenschein eine Prüfung. Die Form liest man an der Lage des Medians
in der Box und an den Whiskerlängen ab.