¿Por supuesto, por qué no?
Aquí hay un ejemplo (una de las docenas que encontré con una simple búsqueda en Google):
(La fuente de la imagen es el blog de medición de usabilidad, aquí ).
He visto medias, significa más o menos una desviación estándar, varios cuantiles (como mediana, cuartiles, percentiles 10 y 90) se muestran de varias maneras.
En lugar de dibujar una línea a través de la trama, puede marcar información en la parte inferior de la misma, así:
Hay un ejemplo (uno de los muchos que se encuentran) con un diagrama de caja en la parte superior en lugar de en la parte inferior, aquí .
A veces las personas marcan en los datos:
(He alterado ligeramente las ubicaciones de datos porque los valores se redondearon a enteros y no se podía ver bien la densidad relativa).
Hay un ejemplo de este tipo, hecho en Stata, en esta página (vea el tercero aquí )
Los histogramas son mejores con un poco de información adicional; pueden ser engañosos por sí mismos
¡Solo debes tener cuidado de explicar en qué consiste tu trama! (Para empezar, querría un título y una etiqueta de eje x mejores que los que usé aquí. Además, una explicación en un pie de figura que explica lo que había marcado en él).
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Una última trama:
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Mis tramas se generan en R.
Editar:
Como supuso @gung, abline(v=mean...se usó para dibujar la línea media a través del gráfico y rugse usó para dibujar los valores de los datos (aunque en realidad lo usé rug(jitter(...porque los datos se redondearon a enteros).
Aquí hay una manera de hacer el diagrama de caja entre el histograma y el eje:
hist(Davis2[,2],n=30)
boxplot(Davis2[,2],
add=TRUE,horizontal=TRUE,at=-0.75,border="darkred",boxwex=1.5,outline=FALSE)
No voy a enumerar para qué sirve todo, pero puede consultar los argumentos en la ayuda ( ?boxplot) para averiguar para qué sirven y jugar con ellos usted mismo.
Sin embargo, no es una solución general: no garantizo que siempre funcione tan bien como aquí (tenga en cuenta que ya cambié el atyboxwex opciones *). Si no escribe una función inteligente para ocuparse de todo, es necesario prestar atención a lo que hace todo para asegurarse de que está haciendo lo que desea.
He aquí cómo crear los datos que utilicé (estaba tratando de mostrar cómo la regresión de Theil realmente pudo manejar varios valores atípicos influyentes). Simplemente se trataba de datos con los que estaba jugando cuando respondí por primera vez a esta pregunta.
library("car")
add <- data.frame(sex=c("F","F"),
weight=c(150,130),height=c(NA,NA),repwt=c(55,50),repht=c(NA,NA))
Davis2 <- rbind(Davis,add)
* - un valor apropiado para ates alrededor de -0.5 veces el valor de boxwex; sería un buen valor predeterminado si escribe una función para hacerlo; boxwexnecesitaría ser escalado de una manera que se relacione con la escala y (altura) de la gráfica de caja; Sugeriría 0.04 a 0.05 veces el límite y superior a menudo podría estar bien.
Código para el gráfico marginal:
hist(Davis2[,2],n=30)
stripchart(jitter(Davis2[,2],amount=.5),
method="jitter",jitter=.5,pch=16,cex=.05,add=TRUE,at=-.75,col='purple3')