前文我们探讨了如何利用R语言绘制箱线图，以帮助我们理解数据的整体分布情况，以及是否存在异常值。除此之外，箱线图还能用于比较不同组之间的数据差异。在本次分析中，我们将使用学生的课堂调查数据，进行数据的组间比较。
我们要进行数据预处理。我们的数据包含了诸如性别、年级、专业、身高以及最喜欢的动物等变量。这些数据被存储在名为“survey”的数据集中。我们的首要任务是清理数据，以便进行后续的分析。
在数据中，我们发现性别（Gender）这一变量存在多种回答，除了常见的“Female”和“Male”，还有“Choose not to answer”和“Gender non-conforming”，甚至有的学生的性别选择是空的。在本次分析中，我们选择忽略这些特殊情况的回答，只保留性别为“Female”或“Male”的记录。
经过数据清理后，我们将聚焦于身高（HtCm）这一变量，利用之前学习的方法绘制箱线图，以了解这个变量的整体分布情况。接着，我们会对比不别之间的身高差异。
在绘制箱线图时，我们注意到有一些极端身高数据存在，这些数据可能不符合常理。我们需要对这些数据进行核实和修正。在本次分析中，为了简化操作，我们将身高小于100厘米的值标记为缺失。
修正数据后，我们再次绘制箱线图，并对比不别的身高分布。通过观察图像，我们可以发现男生的身高普遍高于女生。这种可视化比较为我们提供了直观的数据理解方式。为了更准确地判断男女生身高是否存在统计学上的差异，我们需要进行更深入的统计分析。这就是我们今天讨论的重点内容。通过绘制箱线图，我们可以初步了解数据的分布和组间差异，为后续的分析提供有价值的参考。