Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationSat, 01 Nov 2008 09:27:41 -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/Nov/01/t1225553301bn4mxksi2tgynvl.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:21:07 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440, Retrieved Sun, 19 May 2024 10:21:07 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact154
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] [Notched Boxplots: Q1] [2008-11-01 15:27:41] [b5110a3ab194da7214bdf478e0a05dbd] [Current]
Feedback Forum
2008-11-05 16:25:17 [Ciska Tanghe] [reply
Dit is een correcte berekening, maar vraagt wel uitleg!
  2008-11-07 14:40:21 [Stijn Van de Velde] [reply
De mediaan van de totale productie ligt inderdaad hoger dan die van de kleding productie. Aangezien heel het blokje van de totale productie (=50% van de waarnemingen) boven dat van de kleding productie ligt, kan je stellen dat de mediaan significant hoger ligt, en dat het dus niet toevallig is.

Je ziet ook dat de mediaan van de TP boven de 100 ligt, wat op een stijging duid. Terwijl deze bij de KP onder de 100 ligt, wat op een daling duid.
2008-11-05 16:29:45 [Ciska Tanghe] [reply
Het antwoord van de student is inderdaad juist, maar hier kan wel wat meer over verteld worden.

Eerst en vooral kunnen we hierbij nog zeggen dat de mediaan van de totale productie groter is dan 100, wat een lichte stijging van de mediaan weergeeft. De mediaan van de kledingproductie ligt onder 100, wat een daling met zich meebrengt. Hieruit kunnen we besluiten dat de mediaan van de kledingproductie significant onder die van de totale productie ligt. Had de mediaan perfect in het midden gelegen dan hadden we gesproken over een normaalverdeling.

Dat de grootte van de box plot iets te maken heeft met de spreiding van de dataset is verkeerd. We moeten naar de mediaan kijken. De mediaan kan fluctueren tussen de notches.
2008-11-11 13:57:57 [Ellen Smolders] [reply
Eigen verbetering:
Uit de grafiek kunnen we afleiden dat de mediaan van TP hoger ligt dan KP, dit betekent dat TP lichtjes gestegen is tegenover het basisjaar 100 (=2000) en dat KP in België daalt ten opzichte van het basisjaar 100. Wanneer we de mediaan van KP doortrekken, valt deze nog net binnen het betrouwbaarheidsinterval van KP. Hieruit kunnen we besluiten dat de mediaan van KP significant lager ligt dan de mediaan van TP. Dit is niet te wijten aan een toevalligheid.

Post a new message
Dataseries X:
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




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\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 & 1 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&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]1 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&T=0

As an alternative you can also use a 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 time1 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135







Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
TP8696.2101.7106115.5
KP66.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
TP & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
KP & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&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]TP[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]KP[/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=20440&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
TP8696.2101.7106115.5
KP66.580.687.394.1109.7







Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
TP99.717476951119101.7103.682523048881
KP84.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
TP & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
KP & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&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]TP[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]KP[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20440&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
TP99.717476951119101.7103.682523048881
KP84.568973351031387.390.0310266489687



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')