R version 2.13.0 (2011-04-13)
Copyright (C) 2011 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0
Platform: i486-pc-linux-gnu (32-bit)

R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY.
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Type 'license()' or 'licence()' for distribution details.

R is a collaborative project with many contributors.
Type 'contributors()' for more information and
'citation()' on how to cite R or R packages in publications.

Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or
'help.start()' for an HTML browser interface to help.
Type 'q()' to quit R.

> x <- array(list(3
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+ ,30
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+ ,56
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+ ,2
+ ,85
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+ ,55
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+ ,2
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+ ,52
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+ ,87
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+ ,2
+ ,68
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+ ,44
+ ,88
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+ ,46
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+ ,103
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+ ,3
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+ ,8
+ ,55
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+ ,74
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+ ,30
+ ,75
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+ ,7
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+ ,3
+ ,74
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+ ,39
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+ ,2
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+ ,83
+ ,7
+ ,57
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+ ,50
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+ ,8
+ ,59
+ ,100
+ ,3
+ ,86
+ ,9
+ ,60
+ ,98
+ ,1
+ ,72
+ ,8
+ ,56
+ ,102
+ ,1
+ ,83
+ ,8
+ ,56
+ ,0
+ ,3
+ ,75
+ ,4
+ ,51
+ ,96)
+ ,dim=c(5
+ ,160)
+ ,dimnames=list(c('MOMAGE'
+ ,'MVRBIQ0'
+ ,'MWARM30'
+ ,'MC30VRB'
+ ,'WISCRY7V')
+ ,1:160))
>  y <- array(NA,dim=c(5,160),dimnames=list(c('MOMAGE','MVRBIQ0','MWARM30','MC30VRB','WISCRY7V'),1:160))
>  for (i in 1:dim(x)[1])
+  {
+  	for (j in 1:dim(x)[2])
+  	{
+  		y[i,j] <- as.numeric(x[i,j])
+  	}
+  }
> par3 = 'TRUE'
> par2 = '5'
> par1 = '2'
> ylab = 'Y Variable Name'
> xlab = 'X Variable Name'
> main = 'Title Goes Here'
> cat1 <- as.numeric(par1) #
> cat2<- as.numeric(par2) #
> intercept<-as.logical(par3)
> x <- t(x)
> x1<-as.numeric(x[,cat1])
> f1<-as.character(x[,cat2])
> xdf<-data.frame(x1,f1)
> (V1<-dimnames(y)[[1]][cat1])
[1] "MVRBIQ0"
> (V2<-dimnames(y)[[1]][cat2])
[1] "WISCRY7V"
> names(xdf)<-c('Response', 'Treatment')
> if(intercept == FALSE) (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment - 1, data = xdf) ) else (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment, data = xdf) )

Call:
lm(formula = Response ~ Treatment, data = xdf)

Coefficients:
 (Intercept)    Treatment1  Treatment100  Treatment101  Treatment102  
      80.200       -72.200         9.800        -2.700         4.800  
Treatment103  Treatment107  Treatment108  Treatment109  Treatment111  
     -16.200        30.800        20.800         7.133        22.800  
Treatment115    Treatment2    Treatment3   Treatment67   Treatment68  
      29.800       -72.825       -67.978       -29.200        -3.450  
 Treatment70   Treatment71   Treatment72   Treatment73   Treatment74  
      -3.700       -24.200       -12.700        -6.200       -32.867  
 Treatment75   Treatment76   Treatment77   Treatment78   Treatment79  
     -12.200       -32.200       -14.200        -4.700        -5.700  
 Treatment80   Treatment81   Treatment82   Treatment83   Treatment84  
     -11.450       -17.200         5.800       -36.400        -3.200  
 Treatment85   Treatment86   Treatment87   Treatment88   Treatment90  
     -20.450        -4.771        -8.629         7.200        -1.367  
 Treatment91   Treatment92   Treatment94   Treatment95   Treatment96  
       9.467        -0.700         8.800         5.800         0.050  
 Treatment97   Treatment98  
       0.800        -2.867  

> (aov.xdf<-aov(lmxdf) )
Call:
   aov(formula = lmxdf)

Terms:
                Treatment Residuals
Sum of Squares  132179.19  30124.71
Deg. of Freedom        41       118

Residual standard error: 15.97793 
Estimated effects may be unbalanced
> (anova.xdf<-anova(lmxdf) )
Analysis of Variance Table

Response: Response
           Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Treatment  41 132179  3223.9  12.628 < 2.2e-16 ***
Residuals 118  30125   255.3                      
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 
> 
> #Note: the /var/wessaorg/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/wessaorg/rcomp/createtable")
> 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'ANOVA Model', length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, paste(V1, ' ~ ', V2), length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'means',,TRUE)
> for(i in 1:length(lmxdf$coefficients)){
+ a<-table.element(a, round(lmxdf$coefficients[i], digits=3),,FALSE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/1zxi41322498426.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'ANOVA Statistics', 5+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, ' ',,TRUE)
> a<-table.element(a, 'Df',,FALSE)
> a<-table.element(a, 'Sum Sq',,FALSE)
> a<-table.element(a, 'Mean Sq',,FALSE)
> a<-table.element(a, 'F value',,FALSE)
> a<-table.element(a, 'Pr(>F)',,FALSE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, V2,,TRUE)
> a<-table.element(a, anova.xdf$Df[1],,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[1], digits=3),,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[1], digits=3),,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'F value'[1], digits=3),,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Pr(>F)'[1], digits=3),,FALSE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a, 'Residuals',,TRUE)
> a<-table.element(a, anova.xdf$Df[2],,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[2], digits=3),,FALSE)
> a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[2], digits=3),,FALSE)
> a<-table.element(a, ' ',,FALSE)
> a<-table.element(a, ' ',,FALSE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/206u61322498427.tab") 
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/328wa1322498427.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) 
> boxplot(Response ~ Treatment, data=xdf, xlab=V2, ylab=V1)
> dev.off()
null device 
          1 
> if(intercept==TRUE){
+ thsd<-TukeyHSD(aov.xdf)
+ postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/4g4g61322498427.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) 
+ plot(thsd)
+ dev.off()
+ }
null device 
          1 
> if(intercept==TRUE){
+ a<-table.start()
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'Tukey Honest Significant Difference Comparisons', 5,TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a, ' ', 1, TRUE)
+ for(i in 1:4){
+ a<-table.element(a,colnames(thsd[[1]])[i], 1, TRUE)
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ for(i in 1:length(rownames(thsd[[1]]))){
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(thsd[[1]])[i], 1, TRUE)
+ for(j in 1:4){
+ a<-table.element(a,round(thsd[[1]][i,j], digits=3), 1, FALSE)
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
+ a<-table.end(a)
+ table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/5kwid1322498427.tab") 
+ }
> if(intercept==FALSE){
+ a<-table.start()
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'TukeyHSD Message', 1,TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.start()
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,'Must Include Intercept to use Tukey Test ', 1, FALSE)
+ a<-table.row.end(a)
+ a<-table.end(a)
+ table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/6h9931322498427.tab") 
+ }
> library(car)
Loading required package: MASS
Loading required package: nnet
Loading required package: survival
Loading required package: splines
> lt.lmxdf<-levene.test(lmxdf)
Warning message:
'levene.test' is deprecated.
Use 'leveneTest' instead.
See help("Deprecated") and help("car-deprecated"). 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Levenes Test for Homogeneity of Variance', 4,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,' ', 1, TRUE)
> for (i in 1:3){
+ a<-table.element(a,names(lt.lmxdf)[i], 1, FALSE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Group', 1, TRUE)
> for (i in 1:3){
+ a<-table.element(a,round(lt.lmxdf[[i]][1], digits=3), 1, FALSE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,' ', 1, TRUE)
> a<-table.element(a,lt.lmxdf[[1]][2], 1, FALSE)
> a<-table.element(a,' ', 1, FALSE)
> a<-table.element(a,' ', 1, FALSE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/7kah01322498427.tab") 
> 
> try(system("convert tmp/328wa1322498427.ps tmp/328wa1322498427.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/4g4g61322498427.ps tmp/4g4g61322498427.png",intern=TRUE))
character(0)
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
 13.440   0.174  13.618