R version 2.12.1 (2010-12-16) Copyright (C) 2010 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. You are welcome to redistribute it under certain conditions. 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(5 + ,3 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,5 + ,3 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,2 + ,1 + ,1 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,1 + ,2 + ,3 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,5 + ,5 + ,5 + ,3 + ,1 + ,3 + ,5 + ,3 + ,4 + ,5 + ,2 + ,1 + ,3 + ,3 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,5 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,3 + ,5 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,5 + ,2 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,5 + ,3 + ,2 + ,5 + ,5 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,5 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,5 + ,5 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,1 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,1 + ,5 + ,NA + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,1 + ,3 + ,2 + ,5 + ,1 + ,1 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,5 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,5 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,3 + ,3 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,2 + ,4 + ,1 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,3 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,5 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,1 + ,5 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,NA + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,1 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,1 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,3 + ,1 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,3 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,5 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,1 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,1 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,5 + ,4 + ,3 + ,5 + ,5 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,1 + ,5 + ,3 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,5 + ,5 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,1 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,1 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,1 + ,5 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,5 + ,1 + ,3 + ,1 + ,5 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,3 + ,2 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,1 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,1 + ,5 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,3 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,1 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,5 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,2 + ,2 + ,5 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,2 + ,3 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,5 + ,3 + ,1 + ,4 + ,3 + ,5 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,3 + ,1 + ,4 + ,5 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,3 + ,2 + ,4 + ,5 + ,2 + ,5 + ,4 + ,2 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,3 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,4 + ,3 + ,2 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,3 + ,3 + ,2 + ,3 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,5 + ,4 + ,5 + ,5 + ,4 + ,5 + ,1 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,5 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,2 + ,4 + ,5 + ,5 + ,5 + ,4 + ,5 + ,2 + ,4 + ,2 + ,5 + ,4 + ,4 + ,4 + ,3 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,4 + ,2 + ,3 + ,5 + ,4 + ,2 + ,4 + ,2 + ,4 + ,4 + ,5 + ,4 + ,4 + ,2 + ,5 + ,5 + ,5 + ,3 + ,1 + ,4 + ,5 + ,5 + ,5 + ,5 + ,3 + ,5 + ,3 + ,5 + ,4 + ,5 + ,5 + ,3 + ,4 + ,5) + ,dim=c(20 + ,110) + ,dimnames=list(c('A1' + ,'A2' + ,'A3' + ,'A4' + ,'A5' + ,'A6' + ,'A7' + ,'A8' + ,'A9' + ,'A10' + ,'A11' + ,'A12' + ,'A13' + ,'A14' + ,'A15' + ,'A16' + ,'A17' + ,'A18' + ,'A19' + ,'A20') + ,1:110)) > y <- array(NA,dim=c(20,110),dimnames=list(c('A1','A2','A3','A4','A5','A6','A7','A8','A9','A10','A11','A12','A13','A14','A15','A16','A17','A18','A19','A20'),1:110)) > for (i in 1:dim(x)[1]) + { + for (j in 1:dim(x)[2]) + { + y[i,j] <- as.numeric(x[i,j]) + } + } > par20 = '' > par19 = '' > par18 = '' > par17 = '' > par16 = '' > par15 = '' > par14 = '' > par13 = '' > par12 = '' > par11 = '' > par10 = '' > par9 = '' > par8 = '' > par7 = '' > par6 = '' > par5 = '' > par4 = '' > par3 = '' > par2 = '' > par1 = '1 2 3 4 5' > docor <- function(x,y,method) { + r <- cor.test(x,y,method=method) + paste(round(r$estimate,3),' (',round(r$p.value,3),')',sep='') + } > x <- t(x) > nx <- length(x[,1]) > cx <- length(x[1,]) > mymedian <- median(as.numeric(strsplit(par1,' ')[[1]])) > myresult <- array(NA, dim = c(cx,7)) > rownames(myresult) <- paste('Q',1:cx,sep='') > colnames(myresult) <- c('mean','Sum of
positives (Ps)','Sum of
negatives (Ns)', '(Ps-Ns)/(Ps+Ns)', 'Count of
positives (Pc)', 'Count of
negatives (Nc)', '(Pc-Nc)/(Pc+Nc)') > for (i in 1:cx) { + spos <- 0 + sneg <- 0 + cpos <- 0 + cneg <- 0 + for (j in 1:nx) { + if (!is.na(x[j,i])) { + myx <- as.numeric(x[j,i]) - mymedian + if (myx > 0) { + spos = spos + myx + cpos = cpos + 1 + } + if (myx < 0) { + sneg = sneg + abs(myx) + cneg = cneg + 1 + } + } + } + myresult[i,1] <- round(mean(as.numeric(x[,i]),na.rm=T)-mymedian,2) + myresult[i,2] <- spos + myresult[i,3] <- sneg + myresult[i,4] <- round((spos - sneg) / (spos + sneg),2) + myresult[i,5] <- cpos + myresult[i,6] <- cneg + myresult[i,7] <- round((cpos - cneg) / (cpos + cneg),2) + } > myresult mean Sum of
positives (Ps) Sum of
negatives (Ns) (Ps-Ns)/(Ps+Ns) Q1 0.97 114 7 0.88 Q2 0.08 55 46 0.09 Q3 0.86 102 7 0.87 Q4 -0.12 34 47 -0.16 Q5 0.52 76 19 0.60 Q6 0.87 105 9 0.84 Q7 0.75 92 9 0.82 Q8 0.78 95 9 0.83 Q9 -0.66 15 88 -0.71 Q10 0.92 111 10 0.83 Q11 0.65 85 14 0.72 Q12 0.41 63 18 0.56 Q13 0.47 75 23 0.53 Q14 0.40 70 26 0.46 Q15 0.48 72 19 0.58 Q16 0.21 49 26 0.31 Q17 0.65 82 10 0.78 Q18 0.59 77 12 0.73 Q19 0.34 62 25 0.43 Q20 -0.05 41 46 -0.06 Count of
positives (Pc) Count of
negatives (Nc) (Pc-Nc)/(Pc+Nc) Q1 93 7 0.86 Q2 43 41 0.02 Q3 83 7 0.84 Q4 27 42 -0.22 Q5 63 15 0.62 Q6 86 9 0.81 Q7 75 8 0.81 Q8 82 9 0.80 Q9 13 68 -0.68 Q10 83 9 0.80 Q11 71 12 0.71 Q12 59 16 0.57 Q13 67 21 0.52 Q14 60 23 0.45 Q15 65 18 0.57 Q16 45 23 0.32 Q17 74 9 0.78 Q18 71 9 0.78 Q19 59 25 0.40 Q20 39 41 -0.02 > > #Note: the /var/www/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab > load(file="/var/www/rcomp/createtable") > > a<-table.start() > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'Summary of survey scores (median of Likert score was subtracted)',8,TRUE) > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'Question',header=TRUE) > for (i in 1:7) { + a<-table.element(a,colnames(myresult)[i],header=TRUE) + } > a<-table.row.end(a) > for (i in 1:cx) { + a<-table.row.start(a) + a<-table.element(a,i,header=TRUE) + for (j in 1:7) { + a<-table.element(a,myresult[i,j],align='right') + } + a<-table.row.end(a) + } > a<-table.end(a) > table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/1ifhm1318272890.tab") > a<-table.start() > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'Pearson correlations of survey scores (and p-values)',4,TRUE) > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'',header=TRUE) > a<-table.element(a,'mean',header=TRUE) > a<-table.element(a,'(Ps-Ns)/(Ps+Ns)',header=TRUE) > a<-table.element(a,'(Pc-Nc)/(Pc+Nc)',header=TRUE) > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'mean',header=TRUE) > a<-table.element(a,docor(myresult[,1],myresult[,1],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,1],myresult[,4],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,1],myresult[,7],method='pearson'),align='right') > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'(Ps-Ns)/(Ps+Ns)',header=TRUE) > a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,1],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,4],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,7],method='pearson'),align='right') > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'(Pc-Nc)/(Pc+Nc)',header=TRUE) > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,1],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,4],method='pearson'),align='right') > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,7],method='pearson'),align='right') > a<-table.row.end(a) > a<-table.end(a) > table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/2zaj81318272890.tab") > a<-table.start() > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'Kendall tau rank correlations of survey scores (and p-values)',4,TRUE) > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'',header=TRUE) > a<-table.element(a,'mean',header=TRUE) > a<-table.element(a,'(Ps-Ns)/(Ps+Ns)',header=TRUE) > a<-table.element(a,'(Pc-Nc)/(Pc+Nc)',header=TRUE) > 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a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,4],method='kendall'),align='right') Warning message: In cor.test.default(x, y, method = method) : Cannot compute exact p-value with ties > a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,7],method='kendall'),align='right') Warning message: In cor.test.default(x, y, method = method) : Cannot compute exact p-value with ties > a<-table.row.end(a) > a<-table.row.start(a) > a<-table.element(a,'(Pc-Nc)/(Pc+Nc)',header=TRUE) > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,1],method='kendall'),align='right') Warning message: In cor.test.default(x, y, method = method) : Cannot compute exact p-value with ties > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,4],method='kendall'),align='right') Warning message: In cor.test.default(x, y, method = method) : Cannot compute exact p-value with ties > a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,7],method='kendall'),align='right') Warning message: In cor.test.default(x, y, method = method) : Cannot compute exact p-value with ties > a<-table.row.end(a) > a<-table.end(a) > table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/3okkv1318272890.tab") > > > > proc.time() user system elapsed 2.200 0.068 2.253