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 computationTue, 19 Oct 2010 09:43:22 +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/t1287481382akxedyug8fynm6l.htm/, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:24:24 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109, Retrieved Mon, 29 Apr 2024 02:24:24 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact126

Tree of Dependent Computations

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 - Women] [2010-10-19 09:43:22] [ee4a783fb13f41eb2e9bc8a0c4f26279] [Current]
Feedback Forum
2010-10-22 09:38:36 [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 17:37:37 [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.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
19	18	11	20	21	21	8
25	17	4	28	19	23	4
17	19	10	24	25	27	4
22	20	13	27	17	27	4
21	17	11	23	20	22	8
26	25	24	28	22	28	4
20	26	5	27	21	27	4
14	19	5	19	17	16	4
23	16	13	28	17	24	4
20	19	9	11	22	20	4
22	25	17	25	25	22	4
15	15	12	20	15	20	10
20	12	7	20	22	24	4
22	21	16	24	21	19	8
20	15	14	25	16	23	4
28	28	24	28	28	27	4
25	26	18	24	22	21	5
26	25	12	21	21	19	4
17	12	9	22	12	19	5
23	15	8	20	25	26	12
13	14	10	20	24	28	9
24	22	19	23	24	24	4
14	21	4	21	25	24	4
22	23	19	12	25	25	5
23	25	11	23	26	16	4
22	22	11	28	22	25	4
24	24	24	24	24	24	6
21	20	17	24	17	23	4
23	22	18	25	20	26	4
22	16	12	21	15	22	5
21	22	16	26	24	25	5
26	24	23	28	26	27	4
15	16	7	21	21	12	4
25	27	10	27	25	15	4
17	20	17	22	23	21	8
25	27	21	23	28	24	4
27	24	19	24	18	19	4
25	19	13	22	21	21	4
19	16	12	23	21	21	4
26	26	22	25	23	24	7
20	22	5	21	15	18	4
20	21	14	22	23	19	4
18	14	12	20	21	18	8
18	12	12	21	10	23	5
19	22	6	19	21	20	5
23	20	17	26	18	25	5
17	18	15	20	19	21	4
23	23	17	22	22	22	4
23	23	22	23	24	22	7
11	12	9	22	15	20	10
18	16	13	24	18	23	4
24	23	20	23	26	25	5
16	18	12	23	21	25	7
24	23	20	27	23	26	4
24	15	18	21	16	20	4
21	17	13	23	22	26	8
25	22	15	25	16	21	6
22	20	18	23	19	22	4
21	20	18	22	20	16	9
24	20	12	28	25	25	4
24	22	16	28	21	23	4
21	18	16	20	21	21	5
18	17	13	18	16	16	4

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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24

\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 & 'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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]'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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'Sir Ronald Aylmer Fisher' @ 193.190.124.24






Boxplot statistics
Variablelower whiskerlower hingemedianupper hingeupper whisker
I11319222428
I21217202328
I3411131824
E11821232528
E21018212428
E31520222528
A4445.57

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot statistics \tabularnewline
Variable & lower whisker & lower hinge & median & upper hinge & upper whisker \tabularnewline
I1 & 13 & 19 & 22 & 24 & 28 \tabularnewline
I2 & 12 & 17 & 20 & 23 & 28 \tabularnewline
I3 & 4 & 11 & 13 & 18 & 24 \tabularnewline
E1 & 18 & 21 & 23 & 25 & 28 \tabularnewline
E2 & 10 & 18 & 21 & 24 & 28 \tabularnewline
E3 & 15 & 20 & 22 & 25 & 28 \tabularnewline
A & 4 & 4 & 4 & 5.5 & 7 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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]19[/C][C]22[/C][C]24[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]I2[/C][C]12[/C][C]17[/C][C]20[/C][C]23[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]I3[/C][C]4[/C][C]11[/C][C]13[/C][C]18[/C][C]24[/C][/ROW]
[ROW][C]E1[/C][C]18[/C][C]21[/C][C]23[/C][C]25[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]E2[/C][C]10[/C][C]18[/C][C]21[/C][C]24[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]E3[/C][C]15[/C][C]20[/C][C]22[/C][C]25[/C][C]28[/C][/ROW]
[ROW][C]A[/C][C]4[/C][C]4[/C][C]4[/C][C]5.5[/C][C]7[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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
I11319222428
I21217202328
I3411131824
E11821232528
E21018212428
E31520222528
A4445.57






Boxplot Notches
Variablelower boundmedianupper bound
I121.00469355440902222.9953064455910
I218.80563226529082021.1943677347092
I311.60657097617261314.3934290238274
E122.20375484352722323.7962451564728
E219.80563226529082122.1943677347092
E321.00469355440902222.9953064455910
A3.7014080663227144.29859193367729

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Boxplot Notches \tabularnewline
Variable & lower bound & median & upper bound \tabularnewline
I1 & 21.0046935544090 & 22 & 22.9953064455910 \tabularnewline
I2 & 18.8056322652908 & 20 & 21.1943677347092 \tabularnewline
I3 & 11.6065709761726 & 13 & 14.3934290238274 \tabularnewline
E1 & 22.2037548435272 & 23 & 23.7962451564728 \tabularnewline
E2 & 19.8056322652908 & 21 & 22.1943677347092 \tabularnewline
E3 & 21.0046935544090 & 22 & 22.9953064455910 \tabularnewline
A & 3.70140806632271 & 4 & 4.29859193367729 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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]21.0046935544090[/C][C]22[/C][C]22.9953064455910[/C][/ROW]
[ROW][C]I2[/C][C]18.8056322652908[/C][C]20[/C][C]21.1943677347092[/C][/ROW]
[ROW][C]I3[/C][C]11.6065709761726[/C][C]13[/C][C]14.3934290238274[/C][/ROW]
[ROW][C]E1[/C][C]22.2037548435272[/C][C]23[/C][C]23.7962451564728[/C][/ROW]
[ROW][C]E2[/C][C]19.8056322652908[/C][C]21[/C][C]22.1943677347092[/C][/ROW]
[ROW][C]E3[/C][C]21.0046935544090[/C][C]22[/C][C]22.9953064455910[/C][/ROW]
[ROW][C]A[/C][C]3.70140806632271[/C][C]4[/C][C]4.29859193367729[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=86109&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
I121.00469355440902222.9953064455910
I218.80563226529082021.1943677347092
I311.60657097617261314.3934290238274
E122.20375484352722323.7962451564728
E219.80563226529082122.1943677347092
E321.00469355440902222.9953064455910
A3.7014080663227144.29859193367729


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

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')