# 箱式图与小提琴图阅读指南

## 适用场景
- 展示连续变量在不同分组间的分布
- 比较多组间的中位数/均值差异
- 识别异常值和数据质量

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## 核心阅读维度

### 1. 集中趋势
- **中位数线位置**：组间中位数差异是否明显？
- **均值标记**：如果标注了均值（通常用菱形或叉号），与中位数是否接近？（接近=对称分布，远离=偏态）

### 2. 离散程度
- **IQR（四分位距）**：箱体高度代表50%数据的范围。IQR大 = 组内异质性高
- ** whisker 长度**：通常延伸至 1.5×IQR 或最值。Whisker长 = 分布尾部重
- **小提琴图宽度**：某值处越宽 = 该值附近数据密度越高

### 3. 异常值
- **Outlier 标记**：通常是箱外的点。
  - 判断：是生物学真实差异还是技术错误？
  - 样本量小（n<10）时，每个点都很重要，不要轻易忽略
- **样本量影响**：n<5时箱式图不可靠，应该看原始散点

### 4. 统计显著性
- **p值标注**：* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001
- **检验方法**：
  - 两组：t-test（正态）或 Mann-Whitney U（非正态）
  - 多组：ANOVA（正态）或 Kruskal-Wallis（非正态）
  - 如果数据明显偏态，用参数检验（t/ANOVA）是**错误**的
- **多重比较校正**：如果做多次两两比较，是否用了 Bonferroni / FDR 校正？

### 5. 分组与对照
- **对照组设置**：是否有适当的对照？（如正常组织 vs 病变组织）
- **组间样本量平衡**：如果一组 n=50 另一组 n=5，差异可能不可靠
- **配对设计**：如果是配对样本（如治疗前后），应该用配对检验，而非独立检验

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## 常见陷阱

| 陷阱 | 说明 | 如何识别 |
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| Y轴截断 | 截断Y轴放大微小差异 | 检查Y轴是否从0开始（比值类）或是否有断裂标记 |
| 不标n值 | 无法判断统计效力 | 看caption或方法部分是否有样本量说明 |
| 用均值±SEM代替箱式图 | SEM小，掩盖真实离散度 | SEM = SD/√n，永远比SD小，是"美化"手段 |
| 忽略正态性假设 | t-test用于极端偏态数据 | 看是否报告了Shapiro-Wilk检验或使用非参数检验 |

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## 批判性提问模板

1. "组间差异的效应量（effect size）是多少？ Cohen's d > 0.5 才算中等效应"
2. "异常值是否影响了中位数？ 去掉异常值后结论是否改变？"
3. "如果改用非参数检验，p值是否仍然显著？"
4. "样本量是否足够检测到这个效应量？"（可用G*Power反推）
