绘制小样本
Answers:
我认为这里的基本原则是，您可以并且应该显示所有个人价值。即使细节不是很有趣或没有用，也没有理由不显示细节，也没有理由要求读者解码（说）直方图，其中直方图可能只代表一个或两个值。
我在这里提供一个小的复合材料。左上角是水平呈现的点状图或带状图（至少有二十个其他名称用于同一构想），右上角是垂直呈现的同一个构想。具有相同值的实例通过堆栈进行匹配。
在帕岑的意义下，底部是分位数框图，其中默认水平标度是累积概率（用普通术语来说是绘图位置），并且可以绘制常规中位数和四分位数框，使得（原则上）一半像通常宣传的那样，值在框内，而值的一半在框外。这里多余的水平线表示平均值。有些人在箱形图上添加均值作为额外的点或标记符号。我发现这可能会与显示数据本身发生冲突，并且我希望增加一行。如果中位数线与均值线似乎重合，则需要考虑该怎么做。平均值和中位数几乎总是可以明显地不同。
可以说，在图形上明确显示度量单位是标准的，但是我看不到它们是什么。
（我在这里特意提出了一个额外的观点，那就是图表可能很小，但仍能提供很多信息。实际上，我不会将它们缩小得那么小。）
编辑：
广义上以Parzen的意义将交叉引用添加到分位数箱图中（在下面的第二篇中进一步引用；存在“分位数箱图”的其他用法）
如何使用Mann-Whitney U检验获得哪个实验做得更好？
Shera，DM1991。分位数图的一些使用，以增强数据表示。 计算科学与统计 23：50-53。
Militký，J.和M. Meloun。1993年。一些用于单变量探索性数据分析的图形辅助工具。 Analytica Chimica Acta 277：215-221。
Meloun，M.和J.Militký。1994年。分析化学计量学中的计算机辅助数据处理。I.对单变量数据的探索性分析。 化学论文 48：151-157。
编辑2：
这些线索的主要目的不仅在于回答眼前的问题，而且还涉及可能使其他人感兴趣的紧密相似的问题。
其他答案中的一些其他图形设计在此处显示标识符，在没有其他详细信息的情况下，标识符不可知地标记为1 ... 14。假设这些和其他标识符在解释中使用，显示它们的一个简单设计是（克利夫兰）点图。这是几种可能性中的两种，其中按字面意义遵循标识符顺序（左），并对值进行排序（右）。如果需要，有足够的空间放置更长的标签。
与条形图相比，此设计的一个优点是，如果看起来更好，那么响应或结果轴的起始值可能不为零。
旋转图表使响应轴垂直也很容易想象。
@Nick Cox已经给出了一些很好的例子，我经常使用的其他两个选项是带有点叠加或略微抖动的箱形图，
带R代码
times<-c(5.2,3.9,5.6,4.2,3.8,4.1,6.0,5.6,4.4,4.5,4.9,4.5,4.9,4.2)
boxplot(times)
points(rep(1,length(times)),times,cex = 3, pch = 'x')
boxplot(times)
points(jitter(rep(1,length(times)),amount = 0.1),times,cex = 3, pch = 'x')
编辑：如果您愿意，也可以使用小提琴图
ggplot(data.frame(times), aes(x = rep(0,length(times)), y = times)) + geom_violin() + geom_jitter()
您的问题使我想起了本博文中介绍的技术。关于离散事件的可视化。
核心技巧是绘制the time before an eventx the time after an event。
![您的数据可视化[1]](https://i.stack.imgur.com/gO4KZ.png)
这可能是偶然的，但是到顶部中间区域不包含任何数据。所以有一些可见的结构。
快速而肮脏的R代码。
data <- c(5.2,3.9,5.6,4.2,3.8,4.1,6.0,5.6,4.4,4.5,4.9,4.5,4.9,4.2)
x=data[1:12]
y=data[2:13]
plot(x,y, col="white", xlab="Time before an event", ylab="Time after an event" )
for (i in 1:12) {
text(x[i],y[i], i)
}
text矢量参数- text(x, y, 1:12)应该起作用。
另一个想法，因为您在浪费时间。
跑道图-具有极坐标的条形图-产生与秒表相同的效果：
理想情况下，观察标签应叠加在横条上或至少叠加在另一端。现在，观看者在进行任何比较时要特别注意跟踪哪个观察值（向上/向下）。