Saya memiliki serangkaian distribusi miring kiri / berat yang ingin saya perlihatkan. Ada 42 distribusi di tiga faktor (diberi label A, Bdan di Cbawah). Juga, variasi menyusut antar faktor B.
Masalah yang saya miliki adalah bahwa distribusinya sulit dibedakan berdasarkan skala hasil (rasio atau lipat-perubahan):
Loging data tampaknya terlalu menekankan kemiringan kiri dan memindahkan lebih banyak sampel ke ekor (menciptakan tumbuk poin outlier):
Adakah yang punya saran tentang teknik lain untuk memvisualisasikan data ini?
exp()transformasi kebalikannya, tapi itu mungkin terlalu kuat di sini. Mengkuadratkan adalah alternatif yang lebih ringan. Anda tidak mengatakan ukuran sampel apa yang Anda miliki. Tidak jelas bahwa masalah utama benar-benar miring, daripada beberapa outlier moderat di ekor kiri di B1. Apakah tidak ada ilmu pengetahuan di sini untuk menjelaskan hal ini?Jawaban:
Hanya sebuah ide: jika Anda dapat menggambarkan distribusi yang Anda dapatkan relatif baik dengan distribusi normal, Anda dapat melakukan plot 2 dimensi yang menunjukkan dampak
A, BdanCpada parameter distribusi yang sesuai: deviasi mean dan standar.Atau Anda mencoba menemukan langkah-langkah penjelasan lain untuk distribusi yang Anda dapatkan dan menunjukkan dampak dari ketiga variabel tersebut pada mereka.
Jika Anda menemukan bahwa dua variabel memiliki interaksi, Anda dapat melakukan plot 3d. Mari kita berharap mereka tidak saling berinteraksi satu sama lain. ;)
sumber