我发现 violinplots 非常漂亮，但它的计算方式对于非统计学家来说很难掌握，文档非常简陋。我在 R 中使用 ggplot2 的 geom_violin 函数的默认值。有人知道我可以在论文的材料和方法部分写什么，或者给我一个很好的参考。
顺便说一句，即使数据的分布是未知的，这些图的使用是否巧妙？（图的例子可以在这里看到：https ://github.com/jcolomb/learningdata/blob/master/flightdata/analysis_R/firsttest_files/figure-latex/unnamed-chunk-2-1.pdf ）
对于我们的一篇论文，使用小提琴图和箱线图，我们在图例中使用了以下描述：
不同处理的检查行为参数显示为箱线图，表示中位数和四分位数，胡须达到四分位数范围的 1.5 倍。小提琴图的轮廓说明了核概率密度，即阴影区域的宽度表示位于那里的数据的比例。
这是在一位编辑告诉我们之前的描述过于技术性之后达成的，因为他自己不知道小提琴情节是什么。
Hadley 在此处以 de 代码记录了 violinplots 的来源： https ://github.com/hadley/ggplot2/blob/master/R/geom-violin.r#L20-L21
?geom_violin如果您使用并阅读文档，您会发现它。他参考了：Hintze, JL, Nelson, RD (1998) 小提琴图：箱线图-密度轨迹协同作用。美国统计学家 52, 181-184
为了完整起见，这里是 DOI： http ://dx.doi.org/10.2307/2685478