箱线图
箱线图是基于数据的最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值五个关键统计量，直观呈现数据分布特征的统计图，核心作用是快速传递数据集中趋势、离散程度、偏态与异常值信息，还能高效对比多组数据差异。在质量控制与差异比较方面箱线图应用较多，origin也支持多种类型箱线图的绘制，下面开始图文教程，视频教程见Origin软件绘制箱线图。
首先按照图示导入数据
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然后全选数据，点击绘图，选择统计图中的箱线图即可
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箱线图的类型比较多，依旧是一样的数据还可以绘制“箱线图+点重叠”、“箱线图+正态曲线”、“半箱线图”等等
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显著性检验的结果“*”或者“字母”可以手动加上，但这个需要你提前做好显著性检验，其余的绘图细节也可以一项项美化调整
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箱线图也能随时转换为条形图，比如“条形图+点重叠”
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如果想进行多项指标的分组比较，那么就选择绘制多因子分组箱线图，按照图示导入数据，然后在绘图选项选择分组图中的”多因子分组箱线图-索引数据“，视频教学见Origin绘制多因子组箱线组图并添加显著性差异。
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小提琴图
小提琴图是一种结合了箱线图和核密度图特点的数据可视化图表，因其形状酷似小提琴而得名，既能直观呈现数据的集中趋势、离散程度，又能清晰展示数据在各区间的密度分布情况，可高效对比多组数据的分布差异，适合挖掘数据的整体形态与局部聚集特征。
导入数据的格式与箱线图一致，在绘图选项中选择统计图中的小提琴图即可完成图形绘制
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与箱线图类似，小提琴图的类型也比较多，比如“带箱体的小提琴图”，同样支持手动添加显著性标记
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云雨图
云雨图结合了散点图的原始数据点分布（即雨图）与小提琴图的核密度曲线形态（即云图），既能直观呈现数据的个体离散情况，又能清晰展示数据的整体密度分布特征，可高效对比多组数据的分布差异与个体数据的离散程度。视频教学见Origin将普通的箱线图升级为高大上的云雨图。
导入数据的格式与箱线图还是一致，在绘图选项中选择统计图中的半小提琴图即可
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然后点击左上角“图”选择“交换X-Y轴”
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最后进行绘图细节上的美化，双击图形，在数据一栏中更改“排列点”的类型、分格大小、点阵宽度完成散点的美化，图案一栏可以进行颜色的调整，然后在坐标轴进行刻度的调整美化云图的形状，最后手动添加显著性检验标记完成图形绘制
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以上就是箱线图、小提琴图、云雨图的Origin绘制教程，如有疑问，欢迎大家在评论区交流讨论！
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