FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_notchedbox1.wasp
Title produced by softwareNotched Boxplots
Date of computationMon, 03 Nov 2008 03:56:28 -0700
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/03/t1225709871up60onizf13ozgp.htm/, Retrieved Tue, 28 May 2024 07:22:22 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814, Retrieved Tue, 28 May 2024 07:22:22 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact180

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    D    [Notched Boxplots] [Q1] [2008-11-03 10:56:28] [2ba2a74112fb2c960057a572bf2825d3] [Current]
Feedback Forum
2008-11-09 14:36:52 [Kenny Simons] [reply] 
Je hebt inderdaad gelijk dat je zegt dat de mediaan van de tijdreeks kleding lager ligt dan die van de tijdreeks totale productie. Bij de eerste figuur ligt de mediaan iets boven de 100. Dit wil zeggen dat ten opzichte van het basisjaar de industriële productie lichtjes gestegen is. Bij de 2e figuur licht de mediaan onder de 100. Dus is ten opzichte van het basisjaar de productie van kleding gedaald.

Aan de hand van de inkepingen van de boxplots, welke de betrouwbaarheidsintervallen voorstellen, zien e dat de mediaan van de tijdreeks rechts SIGNIFICANT lager ligt, als deze van de eerste tijdreeks (links). Dit kunnen we afleiden doordat de betrouwbaarheidsintervallen van de 2 boxplots elkaar niet overlappen.

Als je gewoon zegt dat de mediaan lager ligt, dan zeg je eigenlijk ook dat dit toevallig kan zijn, daarom moet je het woordje significant toevoegen, omdat dit nu ook wetenschappelijk bewezen is.
2008-11-09 14:39:11 [Kim Wester] [reply] 
De student geeft een correct antwoord. De mediaan van kledingproductie ligt op 87.3 tegen een mediaan van 101.7 van totale productie. Toevoeging: het betreft een significant verschil!
2008-11-11 14:36:59 [Liese Tormans] [reply] 
Alles ik kijk naar de notched boxplot zie ik dat de mediaan van de totale productie een stuk hoger ligt dan de mediaan van de kleding productie. Dit heb ik ook in mijn conclusie vermeld. Ik heb echter niet vermeld dat de daling al dan niet significant is.
De inkepingen in de notches staan voor een betrouwbaarheidsinterval. De mediaan schommelt tussen dit betrouwbaarheidsinterval. Als ik de twee notches ga vergelijken met mekaar en een lijn ga trekken door de upper en de lower bound, kan ik zien dat de notch van de kleding productie niet grenst aan de notch van de totale productie. We zien dat het betrouwbaarheidsinterval waarin de mediaan schommelt bij de kledingproductie beduidend lager ligt als die bij de totale productie.

Als dit het geval is kan ik spreken van een significant verschil en niet van toeval. Er is dus in dit geval een significante daling zichtbaar.

Verder kunnen we op de grafiek van de totale productie zien dat er een bolletje onder de notch ligt. Dit wijst op een outlier.

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 time4 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 & 4 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=20814&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]4 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=20814&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&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 time4 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ 193.190.124.10:1001






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
X18696.2101.7106115.5
X266.580.687.394.1109.7

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
X1 & 86 & 96.2 & 101.7 & 106 & 115.5 \tabularnewline
X2 & 66.5 & 80.6 & 87.3 & 94.1 & 109.7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&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]X1[/C][C]86[/C][C]96.2[/C][C]101.7[/C][C]106[/C][C]115.5[/C][/ROW]
[ROW][C]X2[/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=20814&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&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
X18696.2101.7106115.5
X266.580.687.394.1109.7






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
X199.717476951119101.7103.682523048881
X284.568973351031387.390.0310266489687

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
X1 & 99.717476951119 & 101.7 & 103.682523048881 \tabularnewline
X2 & 84.5689733510313 & 87.3 & 90.0310266489687 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&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]X1[/C][C]99.717476951119[/C][C]101.7[/C][C]103.682523048881[/C][/ROW]
[ROW][C]X2[/C][C]84.5689733510313[/C][C]87.3[/C][C]90.0310266489687[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=20814&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
X199.717476951119101.7103.682523048881
X284.568973351031387.390.0310266489687


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')