Een boxplot visualiseert de verdeling van data in één compact overzicht. De grafiek toont direct het minimum, eerste kwartiel, mediaan, derde kwartiel en maximum van je dataset. Hierdoor identificeer je binnen seconden spreiding, centrale waarden en uitschieters.
In Lean Six Sigma trajecten is de boxplot onmisbaar voor procesanalyse. Bij het onderzoeken van doorlooptijden of kwaliteitsmetingen maakt deze grafiek direct zichtbaar waar variatie ontstaat en welke waarnemingen afwijken. Dit onderscheid tussen normale procesvariatie en werkelijke afwijkingen is cruciaal voor het bepalen van verbeterprioriteiten. De waarde zit in de directe visuele interpretatie. Complexe datasets worden in één oogopslag begrijpelijk, zonder uitgebreide statistische kennis. Dat maakt de boxplot toegankelijk voor iedereen die met procesdata werkt.
Hoe werkt een boxplot?
Een boxplot is opgebouwd rond vijf kenmerkende waarden: het minimum, het eerste kwartiel (Q1), de mediaan (Q2), het derde kwartiel (Q3) en het maximum. De ‘box’ in het midden toont de helft van de waarden tussen Q1 en Q3, met daarin een lijn voor de mediaan. De lijnen aan beide zijden van de box worden ‘snorharen’ genoemd en geven de spreiding van de data weer. Waarden buiten deze lijnen worden aangeduid als uitschieters.
Dankzij deze indeling kun je in één oogopslag zien of de data symmetrisch verdeeld is, of er scheefheid optreedt en waar de meeste waarden geconcentreerd zijn. Dit maakt de boxplot overzichtelijker dan bijvoorbeeld een tabel of een ruwe spreidingsgrafiek, zeker bij grote hoeveelheden data.
Wat zegt een boxplot?
Een boxplot vertelt je vooral iets over de spreiding en verdeling van een dataset. Zo zie je direct of de data stabiel is of juist veel variatie vertoont. Ook helpt de mediaan in de boxplot om te zien of er sprake is van scheefheid: als de mediaan dichter bij Q1 of Q3 ligt, is de verdeling asymmetrisch. De aanwezigheid van uitschieters kan wijzen op afwijkende processen of incidenten die verder onderzocht moeten worden.
Juist deze visuele helderheid maakt de boxplot populair in procesanalyses. In plaats van je te verliezen in cijfers, kun je snel beslissen of een proces onder controle is of dat er mogelijk actie nodig is.
Waarom is een boxplot waardevol?
Bij UPD zijn we niet zomaar fan van de boxplot, dit model combineert eenvoud met diepgang. In veel analyses is het niet alleen belangrijk om te weten wat het gemiddelde is, maar juist hoe de waarden zich daar omheen verdelen. Een gemiddeld doorlooptijd van vijf dagen klinkt misschien goed, maar een boxplot laat zien of dat consequent vijf dagen is, of dat er veel spreiding zit tussen bijvoorbeeld twee en tien dagen.
Boxplots lezen en gebruiken in de praktijk
Een boxplot is pas écht krachtig wanneer je weet hoe je deze afleest en toepast. In de praktijk gebruik je boxplots bijvoorbeeld om doorlooptijden van processen te vergelijken, de effectiviteit van verbetermaatregelen te beoordelen of kwaliteitsdata te monitoren. Het aflezen begint bij het herkennen van de mediaan, de spreiding tussen Q1 en Q3 en het signaleren van eventuele uitschieters.
Door boxplots over tijd of tussen verschillende afdelingen te vergelijken, wordt het makkelijker om trends te ontdekken of afwijkingen snel te spotten. Zeker bij grotere datavolumes is een boxplot overzichtelijker dan ruwe cijfers en geeft het direct richting aan vervolganalyse.
Boxplot en Lean Six Sigma
Binnen Lean Six Sigma is data-analyse een cruciaal onderdeel van het verbeterproces. Boxplots helpen daarbij om objectief te kijken naar variatie binnen processen. Dit ondersteunt het maken van onderbouwde beslissingen en helpt bij het aanbrengen van focus. In trainingen zoals de Green Belt in Lean Six Sigma of de Black Belt Lean Six Sigma leer je hoe je boxplots effectief inzet bij het analyseren van root causes en het controleren van resultaten.
Een boxplot is dan ook geen doel op zich, maar een slim hulpmiddel binnen een breder geheel van datagedreven verbeteren.