Cara Membuat Boxplot Menggunakan Twoway Graphs di Stata Pengantar
Apa itu Boxplot?
Boxplot, atau kotak dan garis, adalah alat visualisasi statistik yang digunakan untuk menampilkan distribusi data berdasarkan lima angka ringkasan: nilai minimum, kuartil pertama (Q1), median, kuartil ketiga (Q3), dan nilai maksimum. Boxplot sangat berguna untuk mengidentifikasi outliers dan memahami distribusi data.
Manfaat Boxplot dalam Analisis Data
Boxplot membantu dalam mengidentifikasi distribusi data, mendeteksi outliers, dan membandingkan beberapa set data dengan mudah. Ini adalah alat yang kuat untuk analisis eksplorasi data dan sangat berguna dalam penelitian statistik.
Persiapan Data
Mengimpor Data ke Stata
Langkah pertama dalam membuat boxplot adalah mengimpor data ke dalam Stata. Misalnya, kita bisa menggunakan dataset dari UCLA seperti berikut:
stata
use https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsb2, clear
Membersihkan dan Mengelola Data
Sebelum membuat boxplot, penting untuk membersihkan dan mengelola data. Kita dapat mengurutkan data berdasarkan kelompok dan menghitung nilai-nilai penting seperti median dan kuartil menggunakan perintah egen.
Membuat Boxplot Standar
Menggunakan Perintah graph box
Untuk membuat boxplot standar di Stata, kita dapat menggunakan perintah graph box. Contohnya:
stata
graph box read, over(prog)
Contoh Boxplot Standar
Boxplot standar ini akan menampilkan distribusi nilai membaca (read) untuk setiap program (prog) dalam dataset.
Menggunakan Twoway Graphs untuk Boxplot
Pendahuluan Twoway Graphs
Twoway graphs di Stata memungkinkan fleksibilitas lebih dalam membuat grafik, termasuk boxplot dengan atribut khusus.
Kelebihan Twoway Graphs
Twoway graphs memungkinkan kita untuk menambahkan elemen tambahan seperti marker mean, mengubah warna, dan menambahkan datapoints secara lebih detail.
Butuh Jasa Riset :
Contoh 1: Boxplot dengan Marker untuk Mean
Langkah 1: Manajemen Data
Pertama, kita perlu menghitung nilai-nilai penting seperti median, kuartil, IQR, dan mean.
stata
sort prog
by prog: egen med = median(read)
by prog: egen lqt = pctile(read), p(25)
by prog: egen uqt = pctile(read), p(75)
by prog: egen iqr = iqr(read)
by prog: egen mean = mean(read)
Langkah 2: Membuat Bagian Bawah Box
Kita mulai dengan menggambar bagian bawah kotak menggunakan perintah rbar.
stata
twoway rbar lqt med prog
Langkah 3: Menambahkan Bagian Atas Box
Selanjutnya, tambahkan bagian atas kotak dengan perintah rbar kedua.
stata
twoway rbar lqt med prog, || rbar med uqt prog
Langkah 4: Menambahkan Whiskers
Tambahkan whiskers dengan perintah rspike.
stata
twoway rbar lqt med prog || rbar med uqt prog || rspike lqt ls prog || rspike uqt us prog, legend(off)
Langkah 5: Menambahkan End Whiskers
Tambahkan end whiskers dengan perintah rcap.
stata
twoway rbar lqt med prog || rbar med uqt prog || rspike lqt ls prog || rspike uqt us prog || rcap ls ls prog, msize(*6)|| rcap us us prog, msize(*6) legend(off)
Langkah 6: Menampilkan Outliers
Gunakan perintah scatter untuk menampilkan outliers.
twoway rbar lqt med prog || rbar med uqt prog || rspike lqt ls prog || rspike uqt us prog || rcap ls ls prog, msize(*6)|| rcap us us prog, msize(*6) || scatter outliers prog, legend(off)
Langkah 7: Menambahkan Marker untuk Mean
Tambahkan marker untuk mean dengan perintah scatter kedua.
stata
twoway rbar lqt med prog || rbar med uqt prog || rspike lqt ls prog || rspike uqt us prog || rcap ls ls prog, msize(*6)|| rcap us us prog, msize(*6) || scatter outliers prog || scatter mean prog, msymbol(Oh) msize(*2) legend(off)
Langkah 8: Mengatur Warna dan Lebar Box
Atur warna dan lebar box menggunakan opsi pstyle dan barw.
stata
twoway rbar lqt med prog, pstyle(p1) barw(.5) || rbar med uqt prog, pstyle(p1) barw(.5) || rspike lqt ls prog, pstyle(p1) || rspike uqt us prog, pstyle(p1) || rcap ls ls prog, msize(*6) pstyle(p1) || rcap us us prog, msize(*6) || scatter outliers prog, pstyle(p1) || scatter mean prog, msymbol(Oh) msize(*2) legend(off) xlabel(1 "general" 2 "academic" 3 "vocational") ytitle(reading score)Butuh Terbit Jurnal
Langkah 9: Konversi ke Grayscale
Konversi boxplot ke grayscale dengan menggunakan opsi fcolor, mcolor, dan lcolor.
stata
twoway rbar lqt med prog, fcolor(gs12) lcolor(black) barw(.5) || rbar med uqt prog, fcolor(gs12) lcolor(black) barw(.5) || rspike lqt ls prog, lcolor(black) || rspike uqt us prog, lcolor(black) || rcap ls ls prog, msize(*6) lcolor(black) || rcap us us prog, msize(*6) pstyle(p1) || scatter outliers prog, mcolor(black) || scatter mean prog, msymbol(Oh) msize(*2) fcolor(gs12) mcolor(black) legend(off) xlabel(1 "general" 2 "academic" 3 "vocational") ytitle(reading score) graphregion(fcolor(gs15))
Contoh 2: Boxplot dengan Datapoints
Langkah 1: Menghitung Median dan Kuartil
Gunakan perintah egen untuk menghitung median dan kuartil.
stata
sort prog
by prog: egen med = median(read)
by prog: egen lqt = pctile(read), p(25)
by prog: egen uqt = pctile(read), p(75)
Langkah 2: Membuat Bagian Bawah Box
Mulai dengan menggambar bagian bawah kotak.
stata
twoway rbar lqt med prog
Langkah 3: Menambahkan Bagian Atas Box
Tambahkan bagian atas kotak dengan perintah rbar kedua.
stata
twoway rbar lqt med prog, || rbar med uqt prog
Langkah 4: Menambahkan Scatterplot
Tambahkan scatterplot dari data asli.
stata
twoway rbar lqt med prog, || rbar med uqt prog || scatter read prog
Langkah 5: Mengatur Warna dan Lebar Box
Atur warna dan lebar box menggunakan opsi pstyle dan barw.
stata
twoway rbar lqt med prog, pstyle(p1) barw(.5) || rbar med uqt prog, pstyle(p1) barw(.5) || scatter read prog, pstyle(p1) legend(off) xlabel(1 "general" 2 "academic" 3 "vocational") ytitle(reading score)
Langkah 6: Konversi ke Grayscale
Konversi boxplot ke grayscale dengan menggunakan opsi fcolor, lcolor, dan mcolor.
stata
twoway rbar lqt med prog, barw(.5) fcolor(gs12) lcolor(black) || rbar med uqt prog, barw(.5) fcolor(gs12) lcolor(black) || scatter read prog, graphregion(fcolor(gs15)) mcolor(black) msymbol(Oh) legend(off) xlabel(1 "general" 2 "academic" 3 "vocational") ytitle(reading score)
Kesimpulan
Boxplot adalah alat yang sangat berguna dalam analisis data untuk menampilkan distribusi dan mendeteksi outliers. Menggunakan twoway graphs di Stata memberikan fleksibilitas lebih dalam memodifikasi tampilan boxplot dan menambahkan elemen tambahan seperti marker mean dan datapoints. Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat membuat boxplot yang lebih informatif dan menarik.
FAQs
- Apa itu Boxplot?
Boxplot adalah grafik yang digunakan untuk menampilkan distribusi data berdasarkan lima angka ringkasan: nilai minimum, kuartil pertama (Q1), median, kuartil ketiga (Q3), dan nilai maksimum.
- Bagaimana cara menambahkan marker mean di Boxplot?
Anda dapat menambahkan marker mean di Boxplot menggunakan perintah scatter dalam twoway graphs di Stata.
- Apa kelebihan menggunakan Twoway Graphs di Stata?
Twoway graphs di Stata memberikan fleksibilitas lebih dalam memodifikasi tampilan boxplot dan menambahkan elemen tambahan seperti marker mean dan datapoints.
- Bagaimana cara mengidentifikasi outliers di Boxplot?
Outliers dapat diidentifikasi di Boxplot sebagai titik data yang berada di luar whiskers, yang mewakili nilai-nilai yang lebih dari 1.5 IQR dari kuartil pertama atau ketiga.
- Apakah Twoway Graphs bisa digunakan untuk jenis grafik lain?
Ya, Twoway Graphs di Stata dapat digunakan untuk membuat berbagai jenis grafik selain boxplot, termasuk scatterplot, line plot, dan lain-lain.