读者：请问奇趣统计宝，分位数-分位数图和Q-Q图有什么区别？
奇趣统计宝：分位数-分位数图（boxplot图）和Q-Q图都是在统计分析中用来检验数据是否符合正态分布的工具，但它们之间的区别还是有的。
读者：那么它们主要的区别在哪里呢？
奇趣统计宝：首先，从外观上来看，分位数-分位数图是一种由长方箱和虚线“胡须”组成的图表，而Q-Q图则是以点图的形式展示的。 其次，二者所考察的数据性质也不同。分位数-分位数图主要关注数据的中位数（Q2）和四分位数（Q1和Q3），而忽略了数据分布的细节。而Q-Q图则是排列样本的数据并将其与标准正态分布曲线进行比较，着重考虑数据分布是怎么样的。
读者：那么，这两种图表都适用于什么样的数据呢？
奇趣统计宝：分位数-分位数图侧重于探索数据的中心和分散趋势，因此适用于分布形态非常偏斜的数据。而QQ图则适用于检查数据是否服从正态分布。如果样本数据符合正态分布，Q-Q图上的数据点将连成一条直线。
读者：非常有趣！那么，在进行终检时，如何通过这两种图表来确定数据是否符合正常分布呢？
奇趣统计宝：对于终检，我们可以使用Q-Q图来判断数据是否符合正态分布。 如果数据点构成的线与对角线重合，即呈现一条直线，那么数据符合正态分布。如果数据不是正态分布，我们可以使用分位数-分位数图来检验数据的对称性和离群值。具体一点说，如果数据的分布在“胡须”两侧基本对称，表示数据中心集中，然后根据是否存在离群值作进一步判断。
读者：还有一点需要确认，坐标随机变量和倒数有什么联系？
奇趣统计宝：坐标随机变量是指在二维平面上，由两个随机变量组成的结构。 而倒数则是将一个变量值求其倒数的结果。基于这两个概念的联系，我们可以通过变换坐标轴并对其中一些变量取倒数来改变数据的分布，以更好地帮助分析数据。 具体来说，如果我们对一组数据的坐标轴进行倒数变换，可以使数据更贴近正态分布。当然，要注意取倒数的变量不能为0，否则这种方法是不可行的。
读者：感谢您的解答，奇趣统计宝，我对分位数-分位数图/Q-Q图，终检，坐标随机变量以及倒数有了更深入的认识。
奇趣统计宝：不用谢，希望我的解答能够帮助到您。