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 computationSat, 01 Nov 2008 11:34:02 -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/t1225560888hmviq5i3c6f315s.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:39:12 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20449, Retrieved Sun, 19 May 2024 12:39:12 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact318

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]
-    D  [Notched Boxplots] [Workshop 3 Q1] [2008-11-01 17:28:58] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F           [Notched Boxplots] [WS3 Q1] [2008-11-01 17:34:02] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
- RM D        [Mean Plot] [WS3 T2] [2008-11-01 18:28:49] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
-   PD          [Mean Plot] [WS3 T2.2] [2008-11-01 18:33:14] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F   PD        [Notched Boxplots] [WS3 T2.3] [2008-11-01 18:39:57] [74be16979710d4c4e7c6647856088456]
F   P           [Notched Boxplots] [T2] [2008-11-03 21:49:58] [547636b63517c1c2916a747d66b36ebf]
F             [Notched Boxplots] [P1 Q1] [2008-11-03 21:38:08] [547636b63517c1c2916a747d66b36ebf]
Feedback Forum
2008-11-07 13:26:48 [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.
2008-11-07 15:06:21 [Sofie Vanbrabant] [reply] 
Ik ga akkoord met de student hierboven.
2008-11-08 15:22:30 [Kim Huysmans] [reply] 
Het antwoord is correct, maar de student had er misschien nog iets meer uitleg kunnen bijzetten. Aangezien de mediaan van de totale productie iets boven de index van 100 ligt kunnen we stellen dat de industriële productie licht gestegen is t.o.v. het basisjaar. De inkepingen die we vaststellen in de boxplots stellen de 95% betrouwbaarheidsintervallen voor. Tussen dit betrouwbaarheidsinterval kan de mediaan verschuiven. Als we de lijnen van het betrouwbaarheidsinterval door trekken zien we dat deze elkaar niet overlappen en kunnen we stellen dat de mediaan van de kledingproductie significant lager ligt dan de mediaan van de totale productie. En kunnen we hierdoor toeval uitsluiten.
  2008-11-10 22:07:04 [Nilay Erdogdu] [reply] 
Ik ga akkoord met deze student. De mediaam van de kledingproductie ligt significant lager dan de totale productie. Het woord significant is hier belangrijk omdat we hier toeval gaan uitsluiten. De boxplot is in 4 quartielen gedeeld. Aan de staarten vinden we 25% en in het midden bevindt zich de mediaan. Juist in het midden van die 50% kan je een normaalverdeling verwachten. Omdat we hier te maken hebben met indexcijfers, moeten we deze interpreteren als relatief tegenover een bepaald jaar.
2008-11-09 16:39:26 [Kevin Engels] [reply] 
De conclusie van de student is juist, we zien duidelijk dat de mediaan van de kledingproductie lager is dan die van de totale productie. Dit zien we duidelijk op de notched boxplot, waar bij de mediaan van de totale productie net iets meer is dan 100 (tov het basisjaar 2000) en die van de kledingproductie rond de 90.

De meting is geen toeval: de notches of inkepingen bepalen eigelijk de grenzen van het betrouwbaarheidsinterval. Daartussen kan de mediaan verschuiven maar voor 95% is het zeker dat die tussen de lijnen liggen van de notches (= een horizontale lijn trekken van de beginpunten van de notches naar de y-as). Hieruit kunnen we dan de conclusie trekken dat deze lijnen nog duidelijk onder het betrouwbaarheidsinterval van de totale productie liggen. De mediaan van de de kledingproductie is dus significant kleiner dan die van de totale productie.
2008-11-11 11:30:07 [Elias Van Deun] [reply] 
We stellen inderdaad vast dat de mediaan van de kledij productie lager ligt dan die van de totale productie. Maar dan kunnen we ons nog afvragen: Is deze significant lager? Ja, als we de inkepingen van de box plots, die het betrouwbaarheidsinterval voorstellen, horizontaal doortrekken zien we dat de inkeping van de kledij productie duidelijk onder die van de totale productie ligt.

De mediaan van de totale productie ligt iets boven 100, namelijk 101,7. Er is bijgevolg een lichte stijging. De mediaan van de kledij productie ligt duidelijk onder de 100, er is een dalende trend.
2008-11-11 12:35:32 [Bernard Femont] [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 (inkepingen) 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. Dus moesten we de lijn van de bijde notches verbinden merken we dat de inkepingen van kledij duidelijk boven die van totale productie liggen. De mediaan geeft aan dat we een dalende trend kennen indien we kijken naar de mediaan van kleding

Ja, als we de inkepingen van de box plots, die het betrouwbaarheidsinterval voorstellen, horizontaal doortrekken zien we dat de inkeping van de kledij productie duidelijk onder die van de totale productie ligt.

De mediaan van de totale productie ligt iets boven 100, namelijk 101,7. Er is bijgevolg een lichte stijging. De mediaan van de kledij productie ligt duidelijk onder de 100, er is een dalende trend.
2008-11-11 22:29:54 [Joachim Van Hemelen] [reply] 
De student reproductie klopt, maar de student geeft een vrij beperkt antwoord.

De mediaan van de boxplot van de industriële productie ligt hier hoger dan de mediaan van de boxplot van de kledingproductie. De mediaan van de eerste boxplot ligt net boven 100. We kunnen dus stellen dat de industriële productie hier lichtjes is gestegen tov het basisjaar. De kledingproductie daarentegen is gedaald tov het basisjaar. Als we gaan kijken naar de inkepingen (= betrouwbaarheidsintervallen) van de 2 boxplots, dan kunnen we vaststellen dat de mediaan van de kledingproductie significant lager ligt dan deze van de industriële productie. Er is hier ook geen sprake van toeval, aangezien de 2 inkepingen (=betrouwbaarheidsintervallen) van de boxplots elkaar niet overlappen.
2008-11-12 11:53:48 [Mehmet Yilmaz] [reply] 
Correct opgelost.

Antwoord kon iets uitgebreider:

Significant? Ja, De mediaan van de kledingproductie ligt significant lager dan de totale productie. Het woord significant is hier belangrijk omdat we hier toeval gaan uitsluiten.
Waarom significant? Er is hier ook geen sprake van toeval, aangezien de 2 inkepingen (=betrouwbaarheidsintervallen) van de boxplots elkaar niet overlappen.

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 time2 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 & 2 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=20449&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]2 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=20449&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20449&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 time2 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
Productie8696.2101.7106115.5
Kleding66.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
Productie & 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=20449&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]Productie[/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=20449&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20449&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
Productie8696.2101.7106115.5
Kleding66.580.687.394.1109.7






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
Productie99.717476951119101.7103.682523048881
Kleding84.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
Productie & 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=20449&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]Productie[/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=20449&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20449&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
Productie99.717476951119101.7103.682523048881
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')