FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationWed, 29 Oct 2008 07:33:23 -0600
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Oct/29/t1225287304lpgvgpeyd1jjde8.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 11:52:23 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843, Retrieved Tue, 14 May 2024 11:52:23 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact242

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F     [Notched Boxplots] [workshop 3] [2007-10-26 13:31:48] [e9ffc5de6f8a7be62f22b142b5b6b1a8]
F R  D    [Notched Boxplots] [] [2008-10-29 13:33:23] [3cb29b4293f2e3432d2608f7187d3d03] [Current]
Feedback Forum
2008-11-06 17:02:52 [Romina Machiels] [reply] 
  2008-11-06 17:06:55 [Romina Machiels] [reply] 
De student heeft de juiste techniek gebruikt en is tot de juiste conclusie gekomen. Een extra detail dat hij er had kunnen bijvoegen was te zeggen dat de mediaan van de kledingproductie significant lager ligt dan deze van de totale productie, dus niet te wijten aan toevalligheid. Dit kan men afleiden door de uiteinden van de notches van de kledingproductie door te trekken tot aan de grafiek van de totale productie. Deze lijnen komen niet in de buurt van de uiteinden van de nothces van de totale productie en daaruit kan je dan besluiten dat significant is.
2008-11-07 10:08:59 [Siem Van Opstal] [reply] 
we kunnen stellen dat de mediaan van de totale productie significant hoger is dan die van kleding productie, het is dus niet aan het toeval te wijten. We kunnen duidelijk waarnemen dat de mediaan van kleding productie niet binnen de notches van totale productie valt. die notches geven het 95% betrouwbaarheidsinterval aan en als de mediaan van de kleding prodcutie daar tussen had gelegen, zou het verschil aan het toeval te wijten zijn.
2008-11-10 09:33:19 [Davy De Nef] [reply] 
De student maakt gebruik van de Notched Boxplot.
De zwarte vette lijntjes die we zien, stellen de mediaan voor. We zien dus duidelijk dat de mediaan van de totale productie hoger ligt dan de mediaan van de kledingproductie. Het is zo dat we hier zelfs de term 'significant hoger' in de mond mogen nemen. Dit leiden we af uit de notches (inkepingen). Als je die van beide grafieken zou doortrekken naar de y-as, zouden ze elkaar niet overlappen. Naast de grafiek kan je natuurlijk ook kijken naar de tabel. Je ziet daar letterlijk staan welke mediaan het hoogst ligt.
We zien ook dat de kledingproductie over jaren is afgenomen. Deze waarden liggen namelijk onder '100'. En dat is het getal dat gegeven werd aan de oorspronkelijke periode waarmee we vergelijken. (Dat is het jaar 2000 geloof ik.)

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
110.40	109.20
96.40	88.60
101.90	94.30
106.20	98.30
81.00	86.40
94.70	80.60
101.00	104.10
109.40	108.20
102.30	93.40
90.70	71.90
96.20	94.10
96.10	94.90
106.00	96.40
103.10	91.10
102.00	84.40
104.70	86.40
86.00	88.00
92.10	75.10
106.90	109.70
112.60	103.00
101.70	82.10
92.00	68.00
97.40	96.40
97.00	94.30
105.40	90.00
102.70	88.00
98.10	76.10
104.50	82.50
87.40	81.40
89.90	66.50
109.80	97.20
111.70	94.10
98.60	80.70
96.90	70.50
95.10	87.80
97.00	89.50
112.70	99.60
102.90	84.20
97.40	75.10
111.40	92.00
87.40	80.80
96.80	73.10
114.10	99.80
110.30	90.00
103.90	83.10
101.60	72.40
94.60	78.80
95.90	87.30
104.70	91.00
102.80	80.10
98.10	73.60
113.90	86.40
80.90	74.50
95.70	71.20
113.20	92.40
105.90	81.50
108.80	85.30
102.30	69.90
99.00	84.20
100.70	90.70
115.50	100.30

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 3 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]3 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time3 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
totaal8696.2101.7106115.5
kleding66.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
totaal & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
kleding & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot statistics[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower whisker[/C][C]lower hinge[/C][C]median[/C][C]upper hinge[/C][C]upper whisker[/C][/ROW]
[ROW][C]totaal[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]kleding[/C][C]66.5[/C][C]80.6[/C][C]87.3[/C][C]94.1[/C][C]109.7[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
totaal8696.2101.7106115.5
kleding66.580.687.394.1109.7






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
totaal99.717476951119101.7103.682523048881
kleding84.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
totaal & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
kleding & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Boxplot Notches[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]lower bound[/C][C]median[/C][C]upper bound[/C][/ROW]
[ROW][C]totaal[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]kleding[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=19843&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
totaal99.717476951119101.7103.682523048881
kleding84.568973351031387.390.0310266489687


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = grey ;
Parameters (R input):
par1 = grey ;
R code (references can be found in the software module):
z <- as.data.frame(t(y))
bitmap(file='test1.png')
(r<-boxplot(z ,xlab=xlab,ylab=ylab,main=main,notch=TRUE,col=par1))
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hyperlink('overview.htm','Boxplot statistics','Boxplot overview'),6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_whisker.htm','lower whisker','definition of lower whisker'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('lower_hinge.htm','lower hinge','definition of lower hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('central_tendency.htm','median','definitions about measures of central tendency'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_hinge.htm','upper hinge','definition of upper hinge'),1,TRUE)
a<-table.element(a,hyperlink('upper_whisker.htm','upper whisker','definition of upper whisker'),1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
for (j in 1:5)
{
a<-table.element(a,r$stats[j,i])
}
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Boxplot Notches',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,'lower bound',1,TRUE)
a<-table.element(a,'median',1,TRUE)
a<-table.element(a,'upper bound',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(y[,1]))
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],1,TRUE)
a<-table.element(a,r$conf[1,i])
a<-table.element(a,r$stats[3,i])
a<-table.element(a,r$conf[2,i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')