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 computationTue, 19 Oct 2010 09:41:00 +0000
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Oct/19/t12874812085nx7u6g771wx3uy.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 07:52:43 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 07:52:43 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact139
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Notched Boxplots] [Academic Motivati...] [2010-10-12 12:51:42] [b98453cac15ba1066b407e146608df68]
F    D    [Notched Boxplots] [WS3 - Men] [2010-10-19 09:41:00] [ee4a783fb13f41eb2e9bc8a0c4f26279] [Current]
Feedback Forum
2010-10-22 09:36:24 [Jolin Verept] [reply
Beide computations (Female en Male) zijn in principe goed uitgevoerd. Ik had dit ook zo gedaan. Maar het kon nog eenvoudiger door gebruik te maken van 1 berekening. Hier is mijn verbeterd voorbeeld: http://www.freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2010/Oct/21/t1287660728y46dir25cb93bis.htm/

Je redenering om enkel te kijken naar de mediaan is een foute werkwijze! Je moet kijken naar de inkepingen van de boxplots! De outliers mag je ook niet buiten beschouwing laten. Je analyse is bijgevolg niet correct.

Analyse:

In de eerste plaats merken we verschillen op bij I1, I2 en Amotivation. Aangezien hier de inkepingen (notches) van de boxplots elkaar niet overlappen. Wat wijst op een verschil in motivatie tussen de 2 groepen. Vervolgens kijken we naar de boxplots waar er wel overlappingen zijn, namelijk I3, E1, E2 en E3. Dit wijst erop dat hier de motivatie tussen de mannen en vrouwen gelijk is, toch is dit geen volledig betrouwbare indicatie, aangezien de 2 groepen niet gelijk of niet representatief zijn vertegenwoordigd. Dit merken we duidelijk aan de grootte van de inkeping (kijk naar de verschillende boven- en ondergrenzen). Deze inkeping wordt kleiner en betrouwbaarder naarmate de 2 groepen representatief zijn tegenover elkaar. Wat we hier wel duidelijk merken is dat de vrouwen meer gemotiveerd waren dan de mannen.

Als we kijken naar de outliers zien we dat er bij sommige boxplots meer te zien zijn. Dit wordt veroorzaakt doordat de steekproef niet representatief is. De ene groep is kleiner dan de andere en bij de kleine groep neemt de software meer waarden aan als outlier, ookal zijn dit in werkelijkheid geen extreme waarden, maar dus een gevolg van het verschil in steekproefgrootte.

2010-10-25 17:35:39 [ac60b0733d04acb78c99358c3a0e1148] [reply
De gegevens zijn inderdaad correct ingevoerd, maar de analyse is niet goed. Zoals hierboven wordt gezegd mag je niet naar de mediaan kijken, maar moet je onder andere naar de inkepingen (notches) zien, en kijken of deze overlappen.
De resultaten van de analyse zijn de volgende : Vrouwen zijn intrinsiek meer gemotiveerd dan mannen, er is geen verschil wat extrinsieke motivatie betreft tussen mannen en vrouwen, en mannen zijn ongemotiveerder dan vrouwen.
2010-10-26 14:57:16 [3f09ce25a1d007fe7b1bc097a7cba1a4] [reply
De inkepingen overlappen elkaar niet waardoor we kunnen concluderen dat de scores die we hebben verkregen betrouwbaar zijn. Vrouwen zijn intrisiek gemotiveerder dan mannen. Vrouwen en mannen scoren hetzelfde voor de extrinsieke motivatie (rekeninghoudend met de 'notches'). Algemeen kunnen we concluderen dat mannen minder gemotiveerd zijn dan vrouwen. Hun bovengrenzen liggen lager dan die van de vrouwen. Het is eveneens beter te werken met de 'mean'; de procentuele interpretatie van 'mean' is eenvoudiger.

Post a new message
Dataseries X:
19	21	21	23	17	23	4
20	16	15	24	17	20	4
19	19	18	22	18	20	6
20	16	8	24	20	24	8
25	23	19	27	28	22	4
22	12	20	27	22	20	8
26	19	16	24	16	25	5
22	16	14	23	18	23	4
19	13	14	27	14	22	4
24	20	8	28	11	24	4
26	27	23	27	27	25	4
13	8	9	24	22	28	4
22	13	15	25	23	25	8
21	15	19	24	24	28	7
7	5	6	20	14	21	4
17	14	11	26	23	27	5
25	24	17	23	24	14	4
25	24	17	23	24	14	4
19	9	5	20	8	27	4
23	19	15	24	23	21	4
22	19	17	23	21	21	4
21	18	20	18	24	12	15
18	12	7	23	25	28	4
22	25	15	26	23	22	4
18	19	15	26	21	27	7
23	20	10	23	21	26	4
20	24	14	22	26	22	6
15	12	9	20	18	24	16
21	17	18	25	17	22	6
18	16	17	22	15	21	9
19	11	14	23	13	23	4
22	20	16	25	26	28	5
16	11	10	23	16	10	4
18	20	10	22	21	21	5
20	19	14	24	20	21	4
24	17	10	25	14	24	4
24	18	9	17	20	25	4
18	17	12	20	22	23	6
21	27	16	23	20	21	4
17	19	18	20	18	17	18
22	19	18	24	24	25	4
16	11	9	24	20	23	5
21	22	19	28	19	28	4
24	20	23	25	23	19	10
24	24	22	25	26	26	5
16	16	14	18	22	18	8
16	16	14	17	20	18	8
18	11	12	22	13	21	5
20	20	12	25	22	22	4
24	20	16	26	22	27	5
17	12	11	19	20	22	14
19	8	14	25	6	28	8
20	21	13	21	21	26	8
15	18	9	13	20	10	4
22	16	13	25	23	22	6
23	18	19	26	20	21	4
16	20	13	25	24	24	7
19	20	13	25	22	25	7
19	17	14	21	18	20	6
21	15	11	24	23	23	4
24	17	18	21	21	24	8
22	23	19	25	24	24	4
18	19	15	20	21	20	10
24	17	19	23	20	20	6
24	12	15	28	11	27	4
22	24	17	23	22	23	4
23	18	8	28	27	26	4
22	20	10	24	25	23	5
20	16	12	18	18	17	4
18	20	12	20	20	21	6
25	22	20	28	24	25	4
16	16	12	21	27	27	7
20	17	14	25	21	24	8
15	12	10	18	18	27	8
19	14	18	21	15	21	10
19	23	18	22	24	24	8
16	15	7	24	22	21	5
17	17	18	15	14	15	12
28	28	9	28	28	25	4
25	23	22	23	26	22	4
20	13	11	26	17	24	6
16	19	15	20	18	23	7
23	13	14	22	11	23	8
21	22	14	26	26	22	11
23	20	20	23	23	22	8
18	10	8	21	15	24	6
20	17	17	26	22	24	7
9	18	9	23	26	25	5
25	23	22	27	20	26	8
20	17	10	19	18	21	4
21	19	12	22	19	26	5
22	18	12	25	23	28	6
27	22	20	25	24	18	4
18	16	18	25	23	20	6
16	16	16	19	27	25	16
22	16	13	25	23	22	6
20	16	17	22	18	21	6
20	18	17	20	16	18	4




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk

\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 & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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]'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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 time2 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk







Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
I11318202328
I21016182025
I3511141823
E11521232528
E21118212328
E31521232528
A445814

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
I1 & 13 & 18 & 20 & 23 & 28 \tabularnewline
I2 & 10 & 16 & 18 & 20 & 25 \tabularnewline
I3 & 5 & 11 & 14 & 18 & 23 \tabularnewline
E1 & 15 & 21 & 23 & 25 & 28 \tabularnewline
E2 & 11 & 18 & 21 & 23 & 28 \tabularnewline
E3 & 15 & 21 & 23 & 25 & 28 \tabularnewline
A & 4 & 4 & 5 & 8 & 14 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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]I1[/C][C]13[/C][C]18[/C][C]20[/C][C]23[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]I2[/C][C]10[/C][C]16[/C][C]18[/C][C]20[/C][C]25[/C][/ROW]
[ROW][C]I3[/C][C]5[/C][C]11[/C][C]14[/C][C]18[/C][C]23[/C][/ROW]
[ROW][C]E1[/C][C]15[/C][C]21[/C][C]23[/C][C]25[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]E2[/C][C]11[/C][C]18[/C][C]21[/C][C]23[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]E3[/C][C]15[/C][C]21[/C][C]23[/C][C]25[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]A[/C][C]4[/C][C]4[/C][C]5[/C][C]8[/C][C]14[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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
I11318202328
I21016182025
I3511141823
E11521232528
E21118212328
E31521232528
A445814







Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
I119.20197948980382020.7980205101962
I217.3615835918431818.638416408157
I312.88277128572531415.1172287142747
E122.3615835918432323.638416408157
E220.20197948980382121.7980205101962
E322.3615835918432323.638416408157
A4.36158359184355.638416408157

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
I1 & 19.2019794898038 & 20 & 20.7980205101962 \tabularnewline
I2 & 17.361583591843 & 18 & 18.638416408157 \tabularnewline
I3 & 12.8827712857253 & 14 & 15.1172287142747 \tabularnewline
E1 & 22.361583591843 & 23 & 23.638416408157 \tabularnewline
E2 & 20.2019794898038 & 21 & 21.7980205101962 \tabularnewline
E3 & 22.361583591843 & 23 & 23.638416408157 \tabularnewline
A & 4.361583591843 & 5 & 5.638416408157 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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]I1[/C][C]19.2019794898038[/C][C]20[/C][C]20.7980205101962[/C][/ROW]
[ROW][C]I2[/C][C]17.361583591843[/C][C]18[/C][C]18.638416408157[/C][/ROW]
[ROW][C]I3[/C][C]12.8827712857253[/C][C]14[/C][C]15.1172287142747[/C][/ROW]
[ROW][C]E1[/C][C]22.361583591843[/C][C]23[/C][C]23.638416408157[/C][/ROW]
[ROW][C]E2[/C][C]20.2019794898038[/C][C]21[/C][C]21.7980205101962[/C][/ROW]
[ROW][C]E3[/C][C]22.361583591843[/C][C]23[/C][C]23.638416408157[/C][/ROW]
[ROW][C]A[/C][C]4.361583591843[/C][C]5[/C][C]5.638416408157[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86099&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
I119.20197948980382020.7980205101962
I217.3615835918431818.638416408157
I312.88277128572531415.1172287142747
E122.3615835918432323.638416408157
E220.20197948980382121.7980205101962
E322.3615835918432323.638416408157
A4.36158359184355.638416408157



Parameters (Session):
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')