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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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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+ ,85
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+ ,56
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+ ,6
+ ,54
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+ ,68
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+ ,3
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+ ,46
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+ ,50
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+ ,86
+ ,8
+ ,55
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+ ,30
+ ,75
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+ ,7
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+ ,39
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+ ,2
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+ ,56
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+ ,83
+ ,7
+ ,57
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+ ,87
+ ,3
+ ,83
+ ,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 = '3'
> 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] "MWARM30"
> (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  
      5.8000       39.7000        2.2000       15.2000        1.7000  
Treatment103  Treatment107  Treatment108  Treatment109  Treatment111  
     43.2000        2.2000        1.2000       30.2000        3.2000  
Treatment115    Treatment2    Treatment3   Treatment67   Treatment68  
      3.2000       40.2000       42.2000       90.2000        0.7000  
 Treatment70   Treatment71   Treatment72   Treatment73   Treatment74  
     -0.3000       92.2000       47.7000        1.2000       81.8667  
 Treatment75   Treatment76   Treatment77   Treatment78   Treatment79  
     15.8000       84.2000       44.7000        3.2000       22.4500  
 Treatment80   Treatment81   Treatment82   Treatment83   Treatment84  
     46.4500        0.2000        3.2000       84.2000        3.2000  
 Treatment85   Treatment86   Treatment87   Treatment88   Treatment90  
     46.7000       28.3429       21.9143        0.2000       15.5333  
 Treatment91   Treatment92   Treatment94   Treatment95   Treatment96  
      1.5333       24.2000        0.8667        2.0571       23.9500  
 Treatment97   Treatment98  
      2.3429       38.2000  

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

Terms:
                Treatment Residuals
Sum of Squares   86381.44  98279.75
Deg. of Freedom        41       118

Residual standard error: 28.85965 
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  86381 2106.86  2.5296 5.297e-05 ***
Residuals 118  98280  832.88                      
---
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/1myhj1322552334.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/246a11322552334.tab") 
> postscript(file="/var/wessaorg/rcomp/tmp/3wk8q1322552334.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/4vry51322552334.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/59g8l1322552334.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/6lr421322552334.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/7rtua1322552334.tab") 
> 
> try(system("convert tmp/3wk8q1322552334.ps tmp/3wk8q1322552334.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/4vry51322552334.ps tmp/4vry51322552334.png",intern=TRUE))
character(0)
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
 13.841   0.301  14.227