Publikationsreife Boxplots aus gruppierten Versuchsdaten.
Laden Sie Rohdaten hoch, ordnen Sie Gruppen und Werte zu und lassen Sie die KI ein sauberes Diagramm mit Median, Interquartilsabstand, Whiskern und Ausreißern zeichnen.
Laden Sie Daten hoch und beschreiben Sie das gewünschte Diagramm.
Kostet 5 Credits. Aus Ihren hochgeladenen Daten und Ihrem Prompt entsteht eine publikationsreife Abbildung.
Vorschau
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Dies sind Beispielvorschauen. Laden Sie Ihren Datensatz hoch, um Ihr eigenes Diagramm zu erstellen.
Nutzen Sie diese Beispiele als Vorlage für gruppierte Messwerte, Kohortenvergleiche und statistische Diagramme fürs Manuskript.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei treatment_response_groups.csv einen gruppierten Boxplot, der die Messwerte der Gruppen „Kontrolle“, „Niedrig“, „Hoch“ und „Kombination“ vergleicht. Zeigen Sie Mediane, Boxen für den Interquartilsabstand, Whisker, Ausreißer, die Einzelwerte als Punkte und klare Achsen, und wählen Sie einen publikationsreifen Stil in Blau und Korallenrot.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei cell_viability_assay.xlsx einen wissenschaftlichen Boxplot der Zellviabilität je Behandlungsbedingung. Zeigen Sie Mediane, IQR-Boxen, Whisker, Ausreißer, Replikate als Punkte und Gruppenbeschriftungen, beschriften Sie die y-Achse mit „Zellviabilität (%)“ und wählen Sie einen sauberen, hellblauen Manuskriptstil.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei dose_response_replicates.csv einen Dosis-Wirkungs-Boxplot für die Gruppen 0 nM, 10 nM, 50 nM und 100 nM. Zeigen Sie Mediane, IQR-Boxen, Whisker, Ausreißer und die Einzelwerte als Punkte, beschriften Sie die Dosen klar und wählen Sie einen sauberen wissenschaftlichen Stil in Blau.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei cohort_comparison_samples.csv einen nach Kohorten geschichteten Boxplot, der die Biomarker-Ausgangswerte der Patientengruppen vergleicht. Zeigen Sie Mediane, IQR-Boxen, Whisker, Ausreißer und die Einzelwerte als Punkte, verwenden Sie kompakte Beschriftungen und einen sauberen Manuskriptstil.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei gene_expression_spread.tsv einen Boxplot der Expression mehrerer Gene, der die Streuung über ausgewählte Gene oder Cluster zeigt. Zeigen Sie Mediane, IQR-Boxen, Whisker, Ausreißer und die Einzelwerte als Punkte, ergänzen Sie dezente Signifikanzmarkierungen und verwenden Sie zurückhaltende wissenschaftliche Farben.
Prompt
Erstellen Sie auf Grundlage der hochgeladenen Datei batch_replicates_qc.xlsx einen Boxplot zur Qualitätskontrolle auf Chargenebene, der Replikatmessungen verschiedener Standorte vergleicht. Zeigen Sie Mediane, IQR-Boxen, Whisker, Ausreißer, die Einzelwerte als Punkte, Angaben zur Stichprobengröße und ein dezentes Band für den QC-Bereich, alles in sauberem wissenschaftlichem Stil.
Fügen Sie Messwerte als CSV-, TSV-, TXT- oder Excel-Datei hinzu, mit einer Zeile pro Beobachtung.
Geben Sie SciFigure AI Beschriftungen, Farbpalette, Reihenfolge der Gruppen und den gewünschten statistischen Stil vor.
Lassen Sie den Boxplot erstellen, prüfen Sie die Abbildung und laden Sie die PNG-Datei für Fachartikel und Folien herunter.
Es macht aus gruppierten Messwerten einen sauberen Boxplot (Box-Whisker-Plot) mit Medianen, Interquartilsabständen, Whiskern, Ausreißern, Beschriftungen und auf Wunsch den Einzelwerten. Das Ergebnis ist für Manuskripte, Laborberichte, Poster und Vorträge gedacht.
Am besten eignet sich das Langformat: eine Gruppenspalte und eine numerische Messwertspalte, mit einer Zeile pro Beobachtung.
Ja. Leicht gestreute Einzelwerte lassen sich einblenden, wenn Stichprobengröße und Übersichtlichkeit es zulassen – vor allem bei kleinen Gruppen.
Ja. Vergleichen Sie Verteilungen anhand von Gruppenbeschriftungen wie Bedingung, Kohorte, Dosis, Zeitpunkt oder Behandlungsarm.
Das Ergebnis ist ein PNG-Bild, das Sie nach der Erstellung herunterladen können. Prüfen Sie Beschriftungen, statistische Kennwerte und Einheiten, bevor Sie es verwenden.
Ja, prüfen Sie aber vor der Einreichung immer Quelldaten, Spaltenzuordnung, statistische Methode, Einheiten und Abbildungslegende.
Violinplot erstellen
Die Form der Verteilung zusammen mit statistischen Kennwerten je Gruppe zeigen.
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Histogramm erstellen
Saubere Häufigkeitsverteilungen aus Messdaten erstellen.
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Streudiagramm erstellen
Zusammenhänge zwischen zwei numerischen Variablen sichtbar machen.
Kostenlos testenErstellen Sie mit SciFigure AI Boxplots, Violinplots, Histogramme und weitere Visualisierungen für Ihre Forschung.
