[5편] 프리즘으로 Box plot과 Violin plot 그래프 만들기

 

그래프 의미와 사용 목적

Box plot은 데이터의 중앙값, 사분위수, 전체 범위, 이상치(outlier)를 한눈에 보여주는 그래프입니다. 

 

생명과학 분야에서 반복된 측정값의 분포를 투명하게 표현할 수 있어, 

 

평균만 보여주는 막대그래프보다 더 과학적이고 신뢰도 높은 그래프 유형입니다.

 

Violin plot은 Box plot의 구조에 **밀도분포(density distribution)**를 추가해, 

 

데이터가 어느 값에 몰려 있는지를 부드럽게 시각화합니다. 

 

특히 생물학적 데이터처럼 정규분포를 따르지 않거나, 분포가 비대칭일 때 더 명확한 정보를 제공하죠.

 

두 그래프 모두 최근 논문과 학회 포스터에서 **데이터 투명성(data transparency)**을 강화하는 

 

시각화 도구로 각광받고 있으며, Prism을 이용하면 둘 다 손쉽게 생성 가능합니다.

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데이터 분포를 제대로 보여주는 그래프는? 차이점

Box plot, 언제 쓰는 그래프인가요?

 

Box plot(박스 플롯)은 실험 데이터를 시각화할 때 가장 기본적이면서도 강력한 도구 중 하나입니다.

 

데이터의 **중앙값, 사분위 범위(IQR), 전체 분포, 이상치(outlier)**까지 한눈에 파악할 수 있어서, 특히 데이터가 많거나 분포가 비

 

대칭일 때 유용하죠.

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Violin plot은 Box plot과 뭐가 달라요?

Violin plot은 Box plot에 밀도분포(kernel density) 정보를 더한 시각화 도구입니다.

 

즉, 각 구간에 데이터가 얼마나 몰려 있는지를 시각적으로 보여주는 그래프죠.

형태가 바이올린처럼 생겼다고 해서 붙여진 이름인데, 

 

요즘엔 논문이나 리뷰어가 선호하는 표현법 중 하나로 자리잡았습니다.

 

특히 데이터가 양 끝에 몰려 있거나 분산이 크다면, violin plot이 훨씬 더 풍부한 정보를 전달합니다.

 

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그래프 생성 절차 (프리즘 프로토콜)

Step 1. 설정시작 

 

Column 테이블 열기
New Table & Graph → Column 선택
“Enter replicate values” 선택 후 그룹별 raw data 입력

 

Step 2. 그래프 타입 선택

Graphs → Change Graph Type
Box plot: “Box and Whiskers”
Violin plot: “Box + Violin + Scatter” 또는 “Violin only” 가능

 

Step 3. 이상치(outliers) 설정

Graph → Format Graph
이상치 표시 옵션: 별표(*), ● 점 등
자동으로 Tukey 방법에 따라 이상치 감지

 

Step 4. 시각화 옵션 조정

평균/중앙값 기준 선택
Bar 스타일, Scatter point 밀도, Color, Width 조절 가능
필요 시 p-value 추가 삽입도 가능 (ANOVA나 t-test 결과 연동)

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어떤 그래프를 언제 써야 할까?

목적에 따른 추천 그래프
> 데이터 분포 확인 Violin plot
> 이상치 포함해 정리 Box plot
( ! ) 리뷰어 설득용/논문 제출 둘 다 함께 표시 추천 (Box + dots or Box + Violin)

 

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실험자가 자주 하는 실수

* 평균 + SEM만 보고 데이터 분포를 생략하는 경우
→ 이럴 때 dot plot + Box plot 또는 Violin plot으로 보완 가능

* 이상치가 너무 많을 경우
→ 실험 설계상의 문제일 수 있으니, 제거만 하지 말고 해석 필요!

 

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정리

Box plot과 Violin plot은 단순한 그래프 그리기 이상의 의미가 있습니다.
두 그래프는 모두 데이터의 신뢰성과 투명성을 높여주며, 실험 데이터를 보다 정확하게 해석할 수 있게 도와줍니다.
Prism에서는 두 그래프를 동시에 표시하거나 쉽게 전환할 수 있으니, 실험 목적에 따라 적절히 선택해보세요.