1.1 直方图的基本概念

直方图是一种常用的数据可视化工具，主要用于展示一个或多个变量的分布情况。它通过将数据分成一定范围内的一组等宽小区间，并计算每个区间内数据点的数量来表示。在统计学中，直方图是对频率或频数进行可视化处理的重要手段。

1.2 箱形图与直方图的类似之处

尽管直方图和箱形图在外观上有所不同，但它们都可以用来描述一系列数值型数据集中的中位数、四分位数以及其他相关统计量。两者都能够提供关于数据集中位置、离散程度以及异常值的情况初步了解。

直方图与箱形图之间的差异

虽然两者都能展现基本信息，但具体表现形式却大相径庭。对于同一组数字，如果我们使用相同的小区间（即bins），则直接从这些数字构建出的二维表格便是其原始形式；而如果我们想要更易于理解地把握这部分信息，则会转向绘制为条形状或者堆叠起来形成一个“柱状”的结构，这就是箱形圖出现的地方。

选择使用时机

当你需要快速查看大量连续性变量分布时：

如果你的目的是为了迅速了解一个大型连续性变量（如年龄、收入等）的分布情况，那么创建一个简单且清晰的直方图通常是一个不错的选择。此外，当你需要分析不同群体内部是否存在明显差异时，可以采用颜色编码来突出显示不同的群体，使得读者能轻松识别各自特征。

当你需要深入探讨非参数检验或异常值检测问题时：

在这种情况下，你可能希望对样本进行进一步细致分析，以此确定是否存在足够证据支持某些假设，或找到那些偏离主流趋势行为模式的事例。这时候，你可能会倾向于更多关注于中心趋势和离散度，而不是简单比较均值。这就是为什么在这一阶段，箱线绘制往往比传统意义上的柱状累积概率密度函数更加适合，因为它既包含了核心摘要统计指标，又能以简洁有效的手段揭示关键事实，如中位数、中位距、最低/最高观测值及25%-75%四分位范围，还有上下边缘，即Q1到Q3之间所有观察到的点被称为盒子内部，而超过这些极端边界但仍然位于20%以上(也就是说至少有20%来自这个盒子的点)则被称为“尾巴”。

结论

总结来说，虽然直方圖與箱線圖都是用於顯示數據分布狀況的一種視覺化方法，它們各自擁有一定的優點。但根據實際情況進行選擇時機至關重要。如果是在處理連續數據，並希望獲得整體趨勢，那麼直接選擇繪製一個簡單而易於解讀的地平線圖將會是最佳選項。而當對數據進行進一步檢驗，比如尋找異常值或者非參數統計測試時，就應該考慮使用盒鬚圖，因為這樣可以同時看到多個相關統計指標並幫助我們更全面地理解數據。我們還要記住，在決策過程中，這兩種視覺化工具應該是相互補充而不是競爭對手，它們共同構成了我們理解複雜現象世界必不可少的一部分工具包。