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毒理学中分组和聚类数据的箱线图。

Boxplots for grouped and clustered data in toxicology.

作者信息

Pallmann Philip, Hothorn Ludwig A

机构信息

Department of Mathematics and Statistics, Lancaster University, Lancaster, LA1 4YF, UK.

Institute of Biostatistics, Leibniz University Hannover, 30419, Hannover, Germany.

出版信息

Arch Toxicol. 2016 Jul;90(7):1631-8. doi: 10.1007/s00204-015-1608-4. Epub 2015 Oct 5.

DOI:10.1007/s00204-015-1608-4
PMID:26438403
Abstract

The vast majority of toxicological papers summarize experimental data as bar charts of means with error bars. While these graphics are easy to generate, they often obscure essential features of the data, such as outliers or subgroups of individuals reacting differently to a treatment. In particular, raw values are of prime importance in toxicology; therefore, we argue they should not be hidden in messy supplementary tables but rather unveiled in neat graphics in the results section. We propose jittered boxplots as a very compact yet comprehensive and intuitively accessible way of visualizing grouped and clustered data from toxicological studies together with individual raw values and indications of statistical significance. A web application to create these plots is available online.

摘要

绝大多数毒理学论文将实验数据总结为带有误差线的均值柱状图。虽然这些图表易于生成,但它们常常掩盖了数据的基本特征,比如异常值或对某种处理反应不同的个体亚组。特别是,原始数据在毒理学中至关重要;因此,我们认为这些数据不应隐藏在杂乱的补充表格中,而应在结果部分以简洁的图表呈现。我们建议使用抖动箱线图,它是一种非常紧凑、全面且直观易懂的方式,用于可视化毒理学研究中的分组和聚类数据,同时展示个体原始数据及统计显著性指标。一个用于创建这些图表的网络应用程序可在线获取。

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