Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_notchedbox1.wasp

Title produced by software

Notched Boxplots

Date of computation

Thu, 21 Dec 2017 20:45:02 +0100

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2017/Dec/21/t1513885636ke793ftxsrlrq8v.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 17:51:41 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702, Retrieved Tue, 14 May 2024 17:51:41 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-       [Notched Boxplots] [] [2017-12-21 19:45:02] [ae7a67aa1717118f8a02d6b4e1602ba4] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

3.5	3.5	3.333333333	4.25	2.8	2.444444444
4	4	3.666666667	4.75	4.2	4.333333333
4	5	3.666666667	4.5	4	4.444444444
5	5	4.333333333	4.25	4	3.777777778
4	2.5	2.333333333	4.25	4	4.222222222
4.5	3.5	4	4.75	3.6	4.333333333
4	4	3.666666667	4.75	3.6	4.333333333
5	4.5	4	3	3.4	4.222222222
3.5	4	4	3.75	3	3.444444444
5	4	4	4	3.6	3.777777778
4	4	3.666666667	4	3.2	3.555555556
4	5	4	3.5	3.4	4.111111111
3	5	3.333333333	3.75	3.8	4
3.5	4	4	4	4.2	4.222222222
4.5	5	3.333333333	3.5	3	3.222222222
4.5	4.5	5	4.5	4.2	3.666666667
4	3.5	4	3.75	3.2	3.888888889
4	4	5	4.5	3.6	3.777777778
5	5	4.333333333	4.75	3.6	5
3.5	2	4	3.75	3.4	3.333333333
3.5	4.5	4	4.25	3.6	3.666666667
3.5	2.5	3	2.25	3.2	3.333333333
3	2	4	4.5	3	4.444444444
4.5	4.5	2.666666667	4.25	3	3.777777778
3.5	3	3.333333333	3.75	3.8	3.444444444
4	4	3.666666667	3.25	2.8	3
5	5	4.666666667	4.25	3.8	3.666666667
4.5	4.5	4.666666667	3.5	3.8	4.666666667
4	4	3.666666667	3.75	3	4
4	3.5	3.666666667	3.5	3.4	3.666666667
5	5	3.666666667	4.25	4.2	4.666666667
4	3	3.333333333	3.5	2.6	3.666666667
2	4.5	2.666666667	3.25	2.4	2.333333333
3	2.5	4	4.75	3	4.777777778
3.5	2	3.333333333	3.75	3.8	3.777777778
3.5	4	4	3.5	3.8	3.555555556
1.5	1	2.666666667	2.75	2.8	3.777777778
4	5	3.333333333	4	3.6	3.111111111
4	2.5	3	3.25	2.2	3.333333333
3	4	4	3.75	3.4	3
5	4	5	4.25	3.6	3.222222222
4	4	4.333333333	3.75	2.6	4.444444444
2	3.5	3.666666667	3	2.4	3.222222222
4	5	4	3.75	3.4	4.555555556
3.5	5	4	3.75	4	3.666666667
3	3.5	3	2	3.2	4.666666667
4.5	5	4.666666667	4	4.4	4.333333333
5	5	3.333333333	3	3.2	3.888888889
4.5	4	4.666666667	3.25	4.6	3.666666667
3.5	3.5	4	4	4	3.666666667
5	4	5	4	4.6	4.888888889
3.5	3	3	2	2.6	3.777777778
5	5	4.666666667	3.5	3.6	3.333333333
4.5	4.5	3.333333333	3.75	3.6	3.333333333
3.5	4.5	3.666666667	4	3.4	3.888888889
5	3.5	3.666666667	4	3.4	4.333333333
4	4	4	4.25	3.6	3.777777778
4	3	3.666666667	4.5	4.2	4.333333333
3	3.5	3.333333333	2.25	2.6	2.777777778
4.5	4.5	4.333333333	4.75	3.8	4.333333333
3.5	3.5	2.666666667	3.5	3.2	3.666666667
4	3.5	3	3.5	3.4	3.777777778
4	3.5	3	3.75	3.6	4
4.5	5	5	4.75	3.6	3.777777778
2.5	2	2.666666667	3	2.4	3.444444444
4.5	5	4.333333333	4.25	3.8	3.888888889
3	1.5	3.333333333	4	3.2	3.777777778
4	4	4.333333333	4.25	4	4
5	5	5	3.75	4.2	4.444444444
3.5	4	3.333333333	2.75	3.6	3.444444444
2.5	3	3	2	2.6	3.666666667
2	3	4	4	3.4	3.111111111
4.5	5	4	5	4	4.666666667
5	5	4	5	4.2	4.222222222
4	3.5	4	3.25	3.8	3.888888889
3	4	3.333333333	2.75	3	3.777777778
3	3.5	3	3.75	2.8	3.111111111
4.5	4.5	4	3.75	3	3.888888889
1.5	1	4	3.5	3.2	2.777777778
3.5	5	4	4	3.8	4.333333333
4.5	5	2.666666667	3.75	3.4	2.777777778
3.5	3.5	3.666666667	3.75	3.4	3.555555556
4	4	3.333333333	4	3	3.888888889
4.5	4	5	4.75	3.8	4.555555556
4.5	5	4.333333333	5	4.2	3.777777778
4	4	3.666666667	3.5	3.8	3.666666667
4.5	4	4	4	3.6	3.555555556
3	3.5	3.666666667	3.5	3.6	3.777777778
3.5	4	3.666666667	2.75	3	2.777777778
4	4	4.666666667	4	3.8	4.222222222
3.5	5	4.666666667	4	3.8	4.111111111
4.5	4.5	4.666666667	3.75	3.6	4.222222222
4.5	4.5	4	4	4	4
2.5	2	3.333333333	3	3.6	4.333333333
3	2.5	4	3.25	2.4	3.444444444
4	5	3.666666667	2.75	3	4.444444444
5	4.5	5	5	3.4	3.777777778
2.5	3	3	2.75	3	3.666666667
4	4	3.666666667	3.5	3.4	3.555555556
4	4	4.666666667	4	4	3.666666667
5	4.5	3.333333333	3.75	2.2	3.555555556
3.5	4	4	3.25	2.8	3.111111111
4.5	2	3.333333333	3.75	2.8	3.555555556
4	2.5	4	3.25	2.4	3.777777778
4	5	4.333333333	4.25	3.8	4
5	5	4.333333333	4.5	4.4	4.222222222
4.5	4.5	4	3.5	3.2	3.444444444
4.5	4.5	4	3.25	3	4
3	3	3	3	3	3
4	3.5	3.333333333	4.25	3.6	3.444444444
2.5	2	2.333333333	1.5	2.4	3.111111111
1.5	3	4	2.25	3.4	3.333333333
3	2	4	3.75	2	3.222222222
3	2	4	3.75	2	3.222222222
5	5	4.333333333	4.25	3.6	3.444444444
4.5	3	4	4.75	3.2	3.888888889
4.5	4.5	5	5	4.4	4.666666667
2.5	3.5	2.666666667	2.5	2.4	3.111111111
3	2	2.333333333	2.25	2	4.222222222
3.5	4	3	3.75	4	3.777777778
4	4	3.666666667	4	4	3.111111111
4.5	4	3.666666667	4	3.8	3.333333333
1.5	3.5	2	2.25	2	2.888888889
2.5	3	2	2.5	2.6	3
2.5	2.5	2.666666667	2.25	3	3.444444444
4.5	2.5	3.666666667	4.25	3.8	3.888888889
5	3.5	4	4.25	3.4	3.666666667
3.5	2	4.333333333	4.75	3	3.777777778
4	4	3	2.5	2.4	3.333333333
3	3.5	3.333333333	3	2.8	3.111111111
2.5	3	3	2.25	2.6	3.333333333
4	4	3.333333333	2.75	3	3.222222222
3.5	2.5	4	4.25	4	3.555555556
2.5	1.5	2.333333333	2.25	2.4	3.777777778
3	2.5	4.333333333	3.5	3.2	3.777777778
5	5	3.333333333	4.75	3	3.888888889
5	3.5	3.333333333	4.25	3.4	4.444444444
3	2	3.666666667	3.25	3	3.777777778
2	1	2.666666667	2.75	2.4	3.111111111
4	3	4	3.5	3.4	3.888888889
2.5	1.5	1.333333333	1.75	2.2	3.444444444
3.5	4	4.333333333	4.25	3.2	3.666666667
5	4.5	4.333333333	4	3.2	4
4	2.5	3.333333333	3	3	3.333333333
3.5	3	4	2.5	3.4	3
1	1	2	2.5	1.4	3.333333333
3.5	3	2.666666667	2	2.8	2.777777778
4.5	5	4.333333333	4.5	4.2	4.333333333
4	4	4	3.75	4	4
2.5	5	3.333333333	4.5	3	3.444444444
4	4	3.333333333	3.5	2.6	3.666666667
3	4	3.333333333	4	4	3.333333333
3.5	3	2.666666667	2.75	3	3.444444444
5	4.5	3.666666667	4	3.2	3.555555556
4	4.5	4	4.25	3.8	3.666666667
5	4.5	4	5	3.2	4.777777778
4.5	4	4	3.5	3.8	3.888888889
4	4	3.666666667	4	3.4	4
5	5	4	4.25	3.8	4.666666667
2	1.5	3.333333333	2.75	2.8	3.444444444
3	3	4	3.25	3.2	2.888888889
4.5	4.5	4.333333333	2.75	3.2	4.222222222
2	1.5	3.333333333	2	2.8	3
3	2	2.333333333	2.25	2.2	3
3.5	2.5	3.666666667	2.25	3.4	3.444444444
4.5	4.5	3.333333333	3	4	3.555555556
4	4	4	3.75	4	4
3	2.5	3.666666667	4.5	3.4	4
2	2	3.333333333	2.5	2.6	2.777777778
4	2.5	4	3.75	4	3.666666667
4	3.5	3.666666667	4	3.4	3.555555556
4.5	3.5	4.666666667	4.5	3.2	4.444444444
3	4	4	3.75	3.8	4
2.5	4	4	4.25	4	4
2.5	3	3.333333333	4.25	3.4	3.888888889
4	3.5	3.666666667	3.5	2.8	3.444444444
4	4.5	4	4.25	4	3.444444444
4.5	4.5	4	3.25	3.8	4
3.5	3	4	4	3.6	4
4.5	4.5	2.666666667	3	3.4	4.111111111
4	4.5	3.666666667	4.25	3.4	3.444444444
3	4	2.666666667	2.5	2	3.444444444
3.5	3	2	2.25	2.4	2.888888889
4	3	4.333333333	3.75	3.8	3.888888889
4	5	3.666666667	3.5	3.8	3.555555556
3.5	4	3	4	4.2	4
3.5	5	3.666666667	4.25	4.2	4.111111111
4	4	4.666666667	4.5	3.4	3.777777778
4	3.5	3	3.5	3.8	3.666666667
4.5	3.5	4.333333333	4.25	4.2	3.888888889
4.5	4	4	3.5	3	3.444444444
4.5	4	4	3.75	2.8	4.222222222
4	3.5	3.666666667	3.5	3	4
1	1	3	2.5	2.6	3.555555556
4	2.5	2.333333333	2.25	2.8	3.111111111
4	3.5	3.333333333	3	2.8	3.666666667
4	2.5	4	3.25	3.8	3.444444444
3.5	2.5	3.666666667	3.5	3.4	3.777777778
5	5	3.666666667	4.5	3.8	3.666666667
4	4	3.666666667	3.75	3.6	4
5	3.5	4.333333333	3.5	4.2	4
2.5	3	3.666666667	2.5	2.4	3.222222222
2	3	2.666666667	2.25	3	3.444444444
5	2.5	3.666666667	4.25	3.8	3.888888889
4	3.5	3.333333333	3	3.2	3.444444444
3.5	4	4	4	3.8	3.888888889
2.5	3.5	2.666666667	2.75	3.2	4
3.5	4	4.333333333	3.25	3.6	3.888888889
4.5	4.5	3.333333333	3	3.6	4.222222222
4	2.5	3.666666667	3.75	3	3.111111111
4	2.5	3.666666667	3.75	3	3.111111111
1	2.5	2.666666667	2.5	2.2	3.111111111
4.5	5	4.333333333	4	3.6	3.777777778
4	2.5	4	2.75	2.6	3.444444444
2.5	2.5	3	3.5	1.8	4.888888889
3.5	4	5	4.25	4.2	4
4	5	4	4	3.8	4
3.5	3.5	4.666666667	4	2.6	3.777777778
2.5	1	2.333333333	2.75	3	3.555555556
5	3	3.666666667	4	3.6	4
3	1.5	3.333333333	3.25	3.2	4.222222222
3	3	2.333333333	1.75	2	3.111111111
2.5	2	3.666666667	3.25	2.4	4.111111111
3.5	2	3.666666667	3.5	3.6	3.555555556
4	4	3.333333333	3.5	3.4	4
4	3.5	3	2.25	3	3.333333333
2	2.5	3.666666667	3.75	3.2	4.222222222
4.5	4.5	4	4	3.8	4.111111111
2	2.5	3.333333333	2.75	3	3.666666667
5	3	4.333333333	5	4.8	4.777777778
3	2.5	3.333333333	3.5	3	2.888888889
3	1	3.333333333	2.25	2.8	3.666666667
4	4	4	4	3.2	3.777777778
4	3.5	4	3.25	3.2	4
4	4.5	4	3.75	4	4
4	4.5	4	3.75	4	4
4	4.5	4	3.75	4	4
4	5	4	3.75	4	4.333333333
3.5	3	2.333333333	3.5	2.8	3.666666667
3.5	4.5	4.666666667	3.75	4.4	3.888888889
4	4.5	3	3.25	3.2	2.777777778
5	3	2.666666667	3	1.8	2.888888889
5	5	4.333333333	4.25	2.8	3.888888889
1.5	2.5	2	2	2.2	1.777777778
4	4.5	4	4.25	4.6	4.444444444
1	2	2.666666667	2.5	2	1.555555556
2	1	2	2.25	2	2.444444444
2	1.5	2	2.25	1.6	2.333333333
4.5	4.5	4	3.75	4.2	4.222222222
5	5	3.333333333	3.5	3.6	4.222222222
3	3	3	3	3	3
5	4.5	3.666666667	4	4	4.444444444
5	4	4.666666667	4.75	3.4	4.444444444
1.5	1	2	1.5	1	2.111111111
4.5	3	3	2.75	2.8	3.222222222
4.5	4.5	3.666666667	4	3.8	4.111111111
3	3	3	3	3	3
2.5	2	2.666666667	3	2.4	2.888888889
2	1.5	2	2	2	2.666666667
2	1.5	3.333333333	2.75	2.2	3.222222222
3	2	2	2	3	2.888888889
3	3	3	3	3	3
4	4	4	4	4	3.888888889
4	3	4	4.5	4	4.333333333
2.5	3.5	4.333333333	4	4	4.222222222
3.5	4	4	3.75	3.8	4
3	1.5	4	5	3.2	4.111111111
5	5	3.333333333	2.5	4.2	4
4	4	3	3.75	4.4	3.555555556
4	3	4	3.5	3.4	3.666666667
4.5	5	4.666666667	3.5	4.2	4.333333333
2.5	4	2	2	3.8	3.777777778
5	5	4.333333333	4.75	4.6	4.333333333
4	3.5	4	4.25	4.2	4
4.5	5	4.333333333	4.5	4.4	3.666666667
4	3	2	2.5	2.2	3.333333333
3.5	3.5	4	3.75	4	4.333333333
5	4.5	3.333333333	4	3.6	4.111111111
5	3	3	3	3.2	4.111111111
4.5	3.5	4	3.25	3.6	3.888888889
2	3	2.333333333	2.5	2.6	3.555555556
2	2	3.333333333	3.5	3.4	4
4	3	3.666666667	3.75	4	4
4.5	4	5	5	4	4.555555556
5	4.5	3.333333333	2.25	3	4
4	4	4	3	3.6	4.111111111
2.5	3	3.333333333	3.25	3	3.222222222
5	3	4	4	3.8	4.333333333
4	5	3.666666667	3	3.8	4.111111111
3.5	4	3.666666667	3.5	3.8	3.555555556
4	4	4	3.75	4	4
4	3.5	5	4.75	4	4.777777778
4.5	2	4	4	3.2	3.333333333
4	4.5	3.666666667	4	3.6	3.666666667
3	4	3	3.5	3.4	3.111111111
4	5	3.666666667	3.5	3.6	3.333333333
4	4	3.666666667	3.5	2.6	3.111111111
2.5	3	3	3.25	4	4.333333333
4.5	3.5	5	4.5	4.2	3.777777778
4	4	4	3.75	3.4	3.777777778
4	2.5	3	3.75	3.8	3.222222222
4	5	4	3.75	4	3.555555556
3	1	4	3.25	3	3.666666667
3	3	3	3.5	3	3
4.5	3.5	3	3.75	3.8	3.888888889
4	2.5	3.666666667	3.5	3.6	4.222222222
4.5	4	4	4.75	4.4	4.444444444
5	3.5	4	4	4	3.777777778
4	3.5	4	4	3.6	3.777777778
4	5	4	3	2.8	2.888888889
3.5	3.5	2	2.5	3	4.333333333
3.5	3	3.666666667	2.75	3.4	3.777777778
5	5	4	3.25	3.2	4.333333333
4	3	3	3.5	3.4	2.888888889
3.5	2.5	3.666666667	2.75	3	3.333333333
5	4	3	2.75	3.4	3.777777778
3.5	4	3.333333333	4	3.6	3.777777778
3.5	2.5	3.333333333	2.25	3.2	3.222222222
4.5	4	3	4	3.6	4.555555556
4.5	5	4	4.75	4.4	4.777777778
4	3.5	3.666666667	3.25	3.2	3.444444444
3	3.5	3	3.75	3.2	3.666666667
4	3.5	3	3.5	4	3.777777778
4.5	3.5	4	3.75	3.6	3.333333333
1	1	2	2.75	3.2	2.555555556
3	2	3.333333333	3.5	3.2	3.222222222
4	3	4	3.75	4	3.888888889
4	3.5	3.666666667	4.25	4.2	4.444444444
3.5	4.5	4.666666667	4	3.6	3
4	4.5	2.666666667	3.25	3	3.333333333
3	2	3	3.75	3.6	3
5	4.5	3.333333333	3.5	3.6	3.222222222
5	4.5	3.333333333	3.75	4	3.666666667
5	4	3.333333333	3.5	3.6	3.555555556
4	3.5	3.666666667	3	3.2	3.666666667
4	4.5	3.333333333	3	3.8	4
3.5	3.5	4	3.75	4	3.777777778
5	3	4.666666667	4.25	4.4	5
2.5	3.5	3.333333333	3.25	3.6	3.333333333
1.5	1	2.666666667	1.25	1.6	2.444444444
1	1.5	2.666666667	1.75	2.6	2.666666667
1.5	2	2.333333333	2.5	2.6	2.777777778
2	2.5	3.666666667	3.75	3.6	2.888888889
1	1	2	2.25	2.4	3
3	3	3	2.25	3.2	3
4	4	4	3.75	4.2	3.888888889
4	2.5	4	3.5	4	4
2.5	2	4	2.75	3.6	3.555555556
5	5	3	4.5	4.4	3.888888889
4.5	5	5	5	4.6	3.888888889
4	5	5	5	4.6	4
4.5	4.5	4.333333333	4	4.2	4.111111111
4	2.5	3	3.75	3.2	3.666666667
2.5	2.5	4	3.5	2.8	2.777777778
3.5	3.5	3	3.25	3.6	3.888888889
4.5	5	5	4.5	4.4	4.111111111
4	4.5	3.666666667	3.5	4	4
2	4	3.666666667	3	3.6	3.888888889
3.5	4	2	2.25	2.4	3.222222222
4	4	4.666666667	4.75	3.4	3.888888889
3.5	4	3.666666667	3.25	3	3.444444444
3.5	4	2.666666667	3	3.6	3.333333333
4.5	3.5	3.333333333	3.5	3.6	4.111111111
3	3	3.333333333	1.5	3	4
3.5	4	3	3.5	3.2	3.888888889
2	1	2.666666667	2.75	3	3.555555556
3	2.5	3	2.75	3.2	3.777777778
5	2	3.333333333	3.5	3.8	4.111111111
4.5	4.5	3.666666667	3	3.8	4
5	5	4.666666667	4.75	4.6	4.333333333
4	3	4	3.25	4	4.111111111
2	2	3	3.5	3.6	3.444444444
4	5	4.333333333	4.25	4.2	4.444444444
2.5	3	2.666666667	3	3.8	4.222222222
4	3.5	4	4	3.6	3.888888889
4.5	3.5	4.666666667	3.75	3.8	4.222222222
4	4	3	3.75	3.4	3.555555556
2	3	3.333333333	3.75	4.2	4.555555556
4	2.5	4	4	3.8	3.111111111
5	3	4	3.75	4.8	4.444444444
3	3.5	3	3	2.4	2.777777778
3.5	3	3	3.25	3	3.111111111
5	4.5	4	3.5	3.6	4.111111111
4.5	4.5	5	4.25	3.8	4.111111111
4	3.5	4	3.5	4.4	4.444444444
1.5	3	3.666666667	3.5	3.8	2.888888889
4	3.5	2.666666667	3.5	3.2	3.333333333
3.5	3.5	3.666666667	3.75	3.8	3.555555556
3.5	4	3.666666667	2.75	3.6	3.444444444
4	3.5	3.333333333	2.75	3.6	3.111111111
4	4	4	4	3.8	3.777777778
3.5	3.5	3	3	4.2	4.333333333
3.5	2	3.666666667	3	3.8	3.666666667
4.5	5	5	4.75	4.4	4.777777778
4.5	4	4.666666667	4.5	4.6	4.111111111
4.5	4	2	4	3.4	3.444444444
2	1	3	4	3.6	3.444444444
3	3	3	3.25	3.8	3.777777778
3	2	2.666666667	2.75	3	3.555555556
3	2	2.333333333	2.5	2.8	3
4	4.5	3.333333333	3.5	3.6	3.777777778
1.5	1	2	3.5	3.4	3.111111111
4	3	3	3.5	3.8	3.555555556
4	3.5	3	4	3.2	4.333333333
3	2	2.333333333	2.5	2.8	3.111111111
5	5	3.666666667	4	4	4.333333333
1	1.5	3	1.75	3.2	3.555555556
4.5	3.5	4	4	3.6	4
3	2	3	3.75	3.2	3.444444444
3	4	3.333333333	4.25	4.2	4.333333333
2.5	2	3.666666667	2.75	3.2	2.555555556
2	2.5	2.333333333	2.75	2.8	2.777777778
3.5	3	4	2.5	3.2	3.555555556
2.5	2.5	2.666666667	3.25	3.8	3.555555556
4	4.5	4.333333333	3.5	3.8	4
3	3	3.666666667	3.25	3.8	4.333333333
4.5	4	3.666666667	3.25	3.6	3.444444444
3	2	4	3	3.2	3.555555556
2	2	3.666666667	2.5	2.8	3.111111111
3.5	4	4	3.75	3.8	3.777777778
1	2	1	1.5	2.2	3.111111111
4	5	3.333333333	3.75	3.6	4.222222222
4.5	4	4.333333333	3.75	3.6	3.888888889
3	2.5	3.333333333	2.75	3.2	3.555555556
2.5	1.5	2	3.5	4	2.888888889
3.5	3.5	3.666666667	3.5	3.6	3.555555556
4	3	4	4	4	3.111111111
2	2.5	3	3	3.2	3.444444444
4.5	2.5	3.333333333	3.75	3.6	3.666666667
4.5	4.5	5	5	3.8	4.222222222
4.5	1	3	3	3.8	4.222222222
3.5	3.5	2	2.25	3	4
2.5	3.5	3	3.25	3.4	3.444444444
3.5	2.5	5	3.75	4.2	4
4.5	4.5	5	4.75	4.8	4.777777778
4	2	3	2.75	3.2	4.111111111
3	2.5	3.666666667	2.75	2.6	3.111111111
4.5	4.5	3	4.25	4.2	3.888888889
4	3.5	3.666666667	3.75	3.2	3.777777778
3.5	3	3.333333333	3.5	3.4	4.444444444
3.5	4	3	3.75	3.4	3.444444444
3.5	3.5	2	2.75	3.6	4.555555556
4	3	4	3	3.6	3.888888889
5	4	4.333333333	3.75	4.6	4.222222222
3	3	4	4	4	4.111111111
3	3.5	4	4	4	3.444444444

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	Big Analytics Cloud Computing Center

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Outputview raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time1 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&T=0

[TABLE]
[ROW]

Summary of computational transaction[/C][/ROW] [ROW]

Raw Input[/C]

view raw input (R code) [/C][/ROW] [ROW]

Raw Output[/C]

view raw output of R engine [/C][/ROW] [ROW]

Computing time[/C]

1 seconds[/C][/ROW] [ROW]

R Server[/C]

Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&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 Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	Big Analytics Cloud Computing Center

Boxplot statistics
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
Intention_to_Use	1	3	4	4.5	5
Relative_Advantage	1	3	3.5	4.5	5
Perceived_Usefulness	2	3	3.666666667	4	5
Perceived_Ease_of_Use	1.5	3	3.5	4	5
Information_Quality	2	3	3.4	3.8	4.8
System_Quality	2.333333333	3.333333333	3.777777778	4	5

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
Intention_to_Use & 1 & 3 & 4 & 4.5 & 5 \tabularnewline
Relative_Advantage & 1 & 3 & 3.5 & 4.5 & 5 \tabularnewline
Perceived_Usefulness & 2 & 3 & 3.666666667 & 4 & 5 \tabularnewline
Perceived_Ease_of_Use & 1.5 & 3 & 3.5 & 4 & 5 \tabularnewline
Information_Quality & 2 & 3 & 3.4 & 3.8 & 4.8 \tabularnewline
System_Quality & 2.333333333 & 3.333333333 & 3.777777778 & 4 & 5 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&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]Intention_to_Use[/C][C]1[/C][C]3[/C][C]4[/C][C]4.5[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]Relative_Advantage[/C][C]1[/C][C]3[/C][C]3.5[/C][C]4.5[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]Perceived_Usefulness[/C][C]2[/C][C]3[/C][C]3.666666667[/C][C]4[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]Perceived_Ease_of_Use[/C][C]1.5[/C][C]3[/C][C]3.5[/C][C]4[/C][C]5[/C][/ROW]
[ROW][C]Information_Quality[/C][C]2[/C][C]3[/C][C]3.4[/C][C]3.8[/C][C]4.8[/C][/ROW]
[ROW][C]System_Quality[/C][C]2.333333333[/C][C]3.333333333[/C][C]3.777777778[/C][C]4[/C][C]5[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&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
Variable	lower whisker	lower hinge	median	upper hinge	upper whisker
Intention_to_Use	1	3	4	4.5	5
Relative_Advantage	1	3	3.5	4.5	5
Perceived_Usefulness	2	3	3.666666667	4	5
Perceived_Ease_of_Use	1.5	3	3.5	4	5
Information_Quality	2	3	3.4	3.8	4.8
System_Quality	2.333333333	3.333333333	3.777777778	4	5

Boxplot Notches
Variable	lower bound	median	upper bound
Intention_to_Use	3.88777724745694	4	4.11222275254306
Relative_Advantage	3.38777724745694	3.5	3.61222275254306
Perceived_Usefulness	3.59185149863796	3.666666667	3.74148183536204
Perceived_Ease_of_Use	3.42518483163796	3.5	3.57481516836204
Information_Quality	3.34014786531037	3.4	3.45985213468963
System_Quality	3.72790099906703	3.777777778	3.82765455693296

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
Intention_to_Use & 3.88777724745694 & 4 & 4.11222275254306 \tabularnewline
Relative_Advantage & 3.38777724745694 & 3.5 & 3.61222275254306 \tabularnewline
Perceived_Usefulness & 3.59185149863796 & 3.666666667 & 3.74148183536204 \tabularnewline
Perceived_Ease_of_Use & 3.42518483163796 & 3.5 & 3.57481516836204 \tabularnewline
Information_Quality & 3.34014786531037 & 3.4 & 3.45985213468963 \tabularnewline
System_Quality & 3.72790099906703 & 3.777777778 & 3.82765455693296 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&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]Intention_to_Use[/C][C]3.88777724745694[/C][C]4[/C][C]4.11222275254306[/C][/ROW]
[ROW][C]Relative_Advantage[/C][C]3.38777724745694[/C][C]3.5[/C][C]3.61222275254306[/C][/ROW]
[ROW][C]Perceived_Usefulness[/C][C]3.59185149863796[/C][C]3.666666667[/C][C]3.74148183536204[/C][/ROW]
[ROW][C]Perceived_Ease_of_Use[/C][C]3.42518483163796[/C][C]3.5[/C][C]3.57481516836204[/C][/ROW]
[ROW][C]Information_Quality[/C][C]3.34014786531037[/C][C]3.4[/C][C]3.45985213468963[/C][/ROW]
[ROW][C]System_Quality[/C][C]3.72790099906703[/C][C]3.777777778[/C][C]3.82765455693296[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310702&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
Variable	lower bound	median	upper bound
Intention_to_Use	3.88777724745694	4	4.11222275254306
Relative_Advantage	3.38777724745694	3.5	3.61222275254306
Perceived_Usefulness	3.59185149863796	3.666666667	3.74148183536204
Perceived_Ease_of_Use	3.42518483163796	3.5	3.57481516836204
Information_Quality	3.34014786531037	3.4	3.45985213468963
System_Quality	3.72790099906703	3.777777778	3.82765455693296

Figure 1

PNG link

Postscript link

PDF link

Parameters (Session):

par1 = grey ; par2 = no ;

Parameters (R input):

par1 = grey ; par2 = no ;

R code (references can be found in the software module):

if(par2=='yes') {
z <- na.omit(as.data.frame(t(y)))
} else {
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,'Boxplot statistics',6,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',1,TRUE)
a<-table.element(a,'lower whisker',1,TRUE)
a<-table.element(a,'lower hinge',1,TRUE)
a<-table.element(a,'median',1,TRUE)
a<-table.element(a,'upper hinge',1,TRUE)
a<-table.element(a,'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')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code