编者按:该文件被选为MATLAB Central本周精选
虽然箱形图有自己的位置，但有时看到所有的数据会更好，而不是用汇总统计数据(如四分位数之间的范围)隐藏它们。这个函数(有一个开玩笑的名字)解决了这个问题。使用平均值而不是中位数，SEM和SD而不是四分位数和晶须是经过深思熟虑的。每组都绘制了抖动的原始数据。也显示了均值和均值的95%置信区间。这种绘图风格被设计用于与参数测试(如方差分析和t测试)一起使用。将抖动的数据与误差条进行比较，可以直观地看出是否违反了统计检验的正态性假设。此外，它允许人们仔细观察数据，以寻找平均值之间的显著差异(非重叠置信区间表示在所选的p值上的显著差异，这里是5%)。还看到:http://jcb.rupress.org/cgi/content/abstract/177/1/7最后，还显示了1SD。请注意，如果数据不是正态分布的，那么这些统计信息的意义就更小。
该函数有几个示例，除了上面截图中显示的示例外，还有各种可视化的可能性。例如，有颜色的区域可以用线条代替。
尽管它在我需要它的情况下工作得很好，但如果用户遇到问题，我将很乐意修改这个函数。
2017年3月的新功能:
接受线性模型对象作为y变量;接受Table对象作为y变量;示例现在位于独立文件中;删除了遗留的调用格式;不使用X变量时，不需要将其定义为空
详情请参阅GitHub页面。
引用作为
罗伯·坎贝尔(2021)。notBoxPlot(https://github.com/raacampbell/notBoxPlot)，GitHub。已检索．
MATLAB版本兼容性
使用R2016b创建
与任何版本兼容
平台的兼容性
窗户 马科斯 Linux标签
代码
代码/+NBP
测试
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