FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*Unverified author*
R Software ModuleIan.Hollidayrwasp_rm2mcp.wasp
Title produced by software2 Way Multiple Comparisons
Date of computationFri, 02 Mar 2012 10:51:14 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Mar/02/t1330703612bug8g7kk354ku9u.htm/, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 10:39:08 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431, Retrieved Sun, 28 Apr 2024 10:39:08 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact345

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [2 Way Multiple Comparisons] [Task 2 - Trimmed ...] [2012-03-02 15:51:14] [d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
622	656	615	801
719	1124	777	744
753	796	596	760
971	649	757	805
739	758	556	525
765	758	1053	1037
685	799	707	726
949	722	1166	779
791	581	646	981
805	650	981	1231
587	1146	705	1070
987	628	744	649
729	775	901	673
807	1030	1071	944
997	966	782	802
825	722	925	782
585	791	839	770
794	649	818	878
578	1125	733	744
623	745	666	704
606	736	876	977
910	859	685	1091
664	817	683	872
1487	952	828	834
776	606	904	789
665	651	686	756
708	686	615	636
830	822	603	762
1165	843	623	664
580	589	743	647
552	782	701	778
563	909	748	750
741	967	664	660
736	770	824	764
1394	754	595	650
667	807	844	873
718	1806	1443	1182
714	1311	994	1205
755	1193	1163	906
911	995	2053	1088
1199	1544	1016	1619
946	1381	1261	1282
890	1656	1392	1209
717	1025	1092	1029
1157	1042	1092	1388
958	1487	2034	1200
913	1259	742	1195
829	1235	1199	1276
667	1441	1359	1289
777	1699	1282	1104
678	1117	1074	2341
920	2066	2020	1458
966	1249	1621	1210
1238	1823	1153	2031
681	1237	1019	1591
853	1150	1028	1565
758	1295	1194	1230
1014	1325	1055	1608
845	1112	1217	1636
578	1141	1137	1318
763	1231	1180	1096
758	1372	1109	1276
1055	1695	821	1671
843	1480	3041	2082
1134	1429	1034	1191
695	1530	987	1013
790	1866	1291	1137
800	983	1882	829
719	2320	1159	2210
803	1393	1514	1317
944	1114	1270	1210
599	2041	2268	2474
994	909	955	1006
887	966	1527	1099
717	890	1098	1180
885	982	981	946
925	812	817	991
976	1113	724	897
849	928	795	1549
835	1157	1638	893
711	1012	864	1093
970	958	1001	913
963	1039	818	1083
990	1646	973	1222
626	977	944	1327
687	959	955	1096
1040	1036	889	1444
1079	1127	1182	1188
950	901	1016	965
821	876	1002	1135
650	932	859	835
551	902	1431	937
736	821	956	982
811	1081	1064	964
685	835	1034	902
771	910	1107	1012
562	1041	839	943
973	1008	1001	1329
774	979	901	1163
858	918	849	887
776	1077	863	1209
782	831	1143	1130
648	999	790	973
725	875	845	956
664	1053	857	1017
724	1071	1165	1009
752	1082	1244	1230
738	863	795	1333
1154	1653	1529	1280
1087	1624	3448	1392
1354	1622	1358	1302
1708	1477	1527	2811
1724	2165	1300	1724
894	1843	1903	2218
1377	1858	1738	1500
1291	1361	2462	1672
1661	1386	2337	1976
1184	1153	2675	1602
2191	1842	1547	2719
822	1183	1319	2625
1203	2266	3054	1510
1130	2689	1827	1984
1648	2636	2870	2331
1199	1839	1734	1355
1746	1692	1668	1910
1350	1210	1504	1779
1070	1340	1403	1475
1162	1270	2147	5193
1055	1579	1341	1563
1246	1895	2009	1253
978	1655	1665	1534
2546	1399	1426	2360
1256	2424	1450	1439
2059	1507	1259	1757
1194	1821	2083	1397
2090	1054	1705	1365
1158	1410	1293	2342
1037	2149	3248	1779
1119	2557	1456	1752
1226	1906	1851	1463
1478	1509	3223	1812
1161	2588	1597	1162
1326	2830	1464	1567
1198	1492	2357	1855
1286	639	596	660
2610	655	651	868
1027	1062	562	641
1347	605	982	570
1515	967	573	716
1361	820	560	547
1443	1259	752	1014
2771	444	578	873
1481	622	1356	663
1492	707	987	1019
1429	653	641	617
1472	632	902	927
1331	702	705	677
1078	589	828	792
1087	793	612	806
1342	621	777	782
2097	684	700	722
1479	629	843	657
1243	562	752	689
947	664	644	817
875	706	984	719
1930	803	987	642
1148	785	729	721
1477	632	801	807
1553	762	896	885
1024	699	586	662
1357	904	719	488
1217	592	814	1355
1607	668	579	640
1170	653	493	712
1189	1376	548	581
1244	604	619	592
1158	548	584	598
1364	621	736	1683
1603	603	781	795
1578	663	647	555
1585	870	867	718
1710	1335	821	975
902	785	728	1088
1849	666	2001	933
1400	864	647	875
1058	682	925	927
1048	1109	861	737
1019	715	912	812
1122	712	704	754
1388	719	1085	1319
1397	1010	1327	954
1658	903	1091	866
1105	1127	942	776
1459	957	1084	1180
1035	1065	872	610
1516	1333	983	802
1418	920	721	1155
2013	981	1651	769
1029	773	756	807
1176	828	910	814
1080	917	873	798
1323	1018	738	836
1087	1074	747	817
1511	978	917	1225
1167	866	958	1445
2501	1112	771	844
1055	862	665	724
1452	803	1001	917
1401	835	821	702
951	964	878	898
1562	923	803	1454
1716	630	893	900
994	1048	863	798
1295	979	769	875
1268	911	857	666
1186	679	1300	937
1285	546	763	808
927	620	776	982
867	714	1582	713
799	724	831	865
889	1083	1066	871
726	1068	1352	589
777	967	561	1108
1138	813	1164	1831
964	842	899	1438
899	734	836	600
834	1004	1127	2217
1242	1119	870	571
773	857	2846	799
998	625	567	717
1285	1888	766	835
740	789	550	880
758	722	529	1046
1094	827	1268	745
1016	929	1013	921
960	657	796	566
748	802	2978	743
836	2273	680	520
821	907	802	888
1003	740	2774	582
722	736	617	707
782	971	1284	1149
849	2255	924	680
869	3020	951	787
979	932	879	2068
1051	861	1362	577
823	854	624	1086
947	693	846	492
929	1276	963	1149
912	1598	762	666
958	658	653	829
979	997	1354	868
1246	755	1633	1255
786	995	1477	805
990	1441	776	1458
1064	1057	1097	1089
1335	982	1526	1800
1028	1602	1135	981
820	914	1798	1100
1018	1453	1357	1989
932	1375	1228	1035
1004	831	1130	1106
1082	799	880	932
1152	742	1143	2524
940	1020	1436	1570
828	1741	1147	1704
981	1146	1506	883
1300	1467	1312	1205
1156	1059	953	1122
1050	927	943	1016
984	1003	1120	1180
903	1140	1620	962
976	999	803	1237
1038	1927	953	987
1119	1096	882	1354
1022	1278	1036	896
874	884	825	765
1016	1242	938	2236
882	1146	1386	1006
953	1622	901	1832
999	1237	802	907
1113	1004	960	844
910	866	1193	1089
1017	934	1127	1004
1005	2638	1120	1525
939	847	1524	819
1011	1204	1271	1754
1279	1265	1538	956
925	914	702	862
837	696	689	1014
897	779	1673	775
1144	761	1062	1010
1196	1549	735	915
1056	777	694	1308
901	653	840	753
890	883	1132	873
950	726	1098	1349
1245	849	722	649
1050	926	856	790
1076	592	851	1173
1033	702	939	1003
905	844	801	993
850	890	680	920
1094	835	774	747
1091	803	1126	909
1131	777	755	629
1050	2180	602	769
867	680	787	717
706	740	741	916
1062	721	1070	774
951	861	867	674
878	793	741	698
771	1110	722	793
924	1065	1150	895
915	760	935	727
1191	755	976	938
859	866	1076	860
974	910	706	942
1091	867	710	752
1141	1086	687	943
778	1069	640	703
1076	744	594	715
1031	832	723	1182
959	775	703	824
1506	750	1063	832
2104	715	784	1101
1403	1066	1002	849
1383	869	1087	790
1201	819	705	913
1227	714	762	787
1547	1414	1063	1347
1120	875	861	1109
1502	834	854	913
1584	1024	1087	1308
1249	826	844	980
1481	897	1361	804
1103	772	1316	1216
1205	1086	1388	837
1291	888	1001	1730
1566	1221	1314	984
1529	1070	1541	1349
1809	805	1058	1847
1349	1249	820	1979
1357	1303	871	831
1280	810	915	1029
1776	896	1142	751
1852	1303	837	811
1892	832	1139	843
975	1802	906	1015
1756	1156	1132	694
2759	1210	672	795
1071	1571	823	1000
1343	922	1051	1683
1385	1050	849	1281
1278	1157	850	1134
1662	1942	854	686
2394	1032	1187	914
1236	992	959	923
1069	934	879	1079
1253	891	902	905
1558	781	1018	976
1571	1144	817	1188
1245	845	921	1369
3261	966	1329	880
1591	850	854	1939
1748	1183	842	749
3046	1069	1076	885
1348	891	756	921
2215	789	807	1064
1463	1109	1118	831
3003	1155	764	1103
3124	869	1034	794
1503	1144	760	915
1457	832	901	1066
1336	840	1333	981
1539	759	1640	1089
1510	1285	1211	1097
1499	1264	1359	1070
2245	1005	772	874
2065	788	758	800
2481	1016	840	764
1216	830	862	1142
1280	906	906	901
2383	1314	833	693
2829	850	969	1316
2728	1124	899	883
1433	909	879	890
1351	960	829	757
1994	1315	797	1336
1947	838	851	1008
1138	1202	832	1394
1273	703	967	673
1331	1035	928	2083
1330	730	828	889
3833	865	1078	964
1272	822	774	863
959	1602	1177	945
1855	861	1060	1170
1084	1335	1323	1614
1618	1335	1373	830
1688	838	1191	1405
1584	1338	1290	762
2234	1344	2461	1180
968	911	1375	1033
860	1069	1425	1321
1623	887	1046	1026
1274	2225	1009	945
1502	1595	1206	999
1127	1604	1363	2349
1894	1486	2044	1081
1763	1177	837	853
1244	2334	5749	1053
1070	877	1137	913
1661	687	4043	1313
1226	1656	1956	839
1077	1008	1209	883
1303	1442	1566	2614
1705	1270	1086	1433
1311	1049	1644	2664
1713	1218	1511	1995
2039	1263	1346	1825
1232	773	755	1198
1719	1857	3142	821
1793	2185	752	2106
2619	1530	1640	1243
1828	1575	987	843
1038	2087	2376	2063
997	730	877	2403
1209	1843	2320	948
1740	1006	1302	1966
2025	1277	1353	999
1393	2817	1558	1528
763	3028	1311	755
641	712	1305	793
772	835	2158	1153
673	773	1653	883
726	1145	897	1477
631	2438	2155	1945
675	915	2200	1089
644	1467	840	914
1093	964	836	755
670	2365	945	1453
691	2314	2213	1310
274	946	1020	1262
614	1028	1220	830
577	1052	994	1499
620	1558	1519	1195
601	810	2281	2319
949	886	985	1476
590	1021	1594	1260
717	1191	1112	791
570	1590	1040	990
591	1105	941	1013
1039	1619	2241	977
643	1139	880	422
886	974	962	2666
728	1916	901	1259
639	1940	1238	758
647	2307	1653	1266
703	1308	833	1381
703	856	1012	1017
587	1034	853	1222
638	1301	842	1188
482	909	914	881
672	1641	1634	1478
716	1046	1073	1639
607	953	1394	1106
566	1002	1538	1053
599	1052	968	1657
807	1189	944	809
1032	2214	876	1205
837	1164	1030	1505
922	1095	683	1011
844	1150	970	1263
596	1210	1026	1026
702	871	1138	965
716	934	599	1704
992	782	1055	1462
1502	1151	1519	1008
555	1119	1011	858
668	1292	1223	974
641	1072	1091	854
575	1242	1122	1051
873	860	943	938
869	1027	1061	1168
914	1041	1289	901
630	881	959	1010
522	923	1832	850
705	1021	955	1200
650	909	955	983
778	923	756	1153
701	1131	1339	932
563	1197	867	992
839	1106	1512	1348
658	887	588	805
676	1308	964	1725
625	2006	874	942
548	1207	1089	1171
704	664	906	1358
504	1770	1259	848
618	1043	912	839
656	1210	1518	916
982	939	1643	677
878	978	1815	1283
580	843	722	905
616	843	739	673
559	1038	807	779
767	818	806	1137
870	848	748	1195
821	779	843	922
898	716	663	745
757	672	891	766
549	685	821	842
934	699	699	995
805	675	1470	881
988	648	1132	1122
598	1218	910	986
704	819	901	1126
702	947	909	1120
908	988	819	936
576	1226	1013	909
861	1112	977	985
651	1205	971	1012
573	1144	906	842
560	997	810	940
692	751	735	941
743	847	868	949
704	754	969	878
668	741	732	977
865	1082	1035	1378
534	883	865	795
721	1191	1140	1046
540	987	1272	1256
904	1115	1067	642
517	745	798	839
657	734	990	799
542	762	1202	841
782	862	761	1183
715	917	861	1039
639	757	891	951
819	809	921	923
817	1539	1070	906
1602	959	996	825
1413	859	913	799
759	858	1257	1167
810	811	935	1392
837	1130	1006	853
888	824	766	887
914	854	929	984
737	1016	1068	1279
1512	748	926	1122
1142	919	1359	1159
830	1011	1038	993
664	882	1248	1120
881	1219	993	1081
734	1062	1097	1010
936	1170	906	1255
747	1159	915	1160
849	920	923	1283
1009	1150	768	1386
1275	1035	907	1184
810	812	854	877
761	773	868	903
798	1038	882	780
833	811	753	1026
723	856	776	1203
837	823	930	750
1383	775	786	920
1057	1117	1149	1184
683	757	725	1110
645	1006	833	950
875	749	852	1134
890	838	748	1131
796	1476	937	850
1052	815	1035	1236
1559	899	843	759
737	1045	1032	1017
751	1388	903	1113
794	1093	843	936
1481	882	944	961
1001	1374	842	1478
1334	1228	943	1086
745	1136	1236	1218
1197	789	1158	1226
1015	902	1153	1295
1093	1114	1480	1426
1046	1257	859	1037
1350	857	971	1001
1655	1387	1054	1320
1050	1190	1241	1390
747	920	974	1269
1036	1576	1203	1389
1415	1001	1339	1373
1128	1368	1248	967
1008	1393	1428	1028
994	1217	899	1677
754	1025	2084	1006
1033	1156	1437	1133
785	957	1230	1248
823	1636	1303	1885
769	972	1048	948
1026	1326	864	1051
785	1007	865	988
910	1178	867	1102
1608	1213	847	967
835	1206	986	1083
810	932	1149	1165
875	1191	1390	1120
1374	1100	857	1022
794	875	1401	1780
803	840	1599	1335
1353	840	1271	1106
918	2351	1454	1945
966	1609	945	781
802	855	997	760
1706	1508	892	950
1715	2408	1221	1166
1758	1112	2040	1377
732	840	1228	2115
775	1815	1967	1669
1098	2144	1959	1908
1483	2016	2031	1709
1001	1228	1959	1619
970	833	1056	1569
741	1193	919	2787
912	1218	831	1063
785	1193	4172	1047
913	1367	2091	1161
978	1584	1384	2626
897	1684	1980	2415
908	2076	2964	924
671	1049	943	724
1029	1057	1242	1396
804	1000	1490	793
804	1557	2081	921
1064	993	1306	799
679	1671	1216	1085
818	949	831	635
814	1407	3647	2149
985	1457	2311	955
1206	1575	1876	1644
1049	1565	1428	748
918	1528	2619	948
823	2853	1601	881
1116	939	2658	1919
1664	975	1505	1660
806	2304	933	1599
660	868	992	689
653	916	1181	781
557	797	712	1255
707	682	744	1253
1071	872	974	961
759	3030	794	763
784	705	735	725
1230	663	698	1213
670	621	677	1334
862	794	862	810
1109	812	889	1200
777	766	756	788
1002	707	826	838
713	752	802	720
1427	1291	924	875
857	697	1039	969
761	768	887	943
1081	715	693	834
761	726	1050	862
742	837	835	1001
1296	724	702	766
628	794	974	891
781	879	764	715
761	723	728	993
1940	783	809	763
999	885	819	664
757	1028	762	994
660	1055	610	644
616	838	774	1603
912	791	655	822
731	772	845	785
794	1117	866	790
693	659	882	772
845	1015	984	874
552	763	874	713
896	825	828	959
882	740	885	703
618	926	1253	1349
2111	1507	1100	980
915	1366	1094	963
1224	723	1831	746
1229	1165	1120	1183
977	972	856	868
665	982	1375	919
893	838	899	819
781	983	613	1370
922	1124	1364	984
1354	1118	886	1154
1039	1050	822	897
681	837	1691	847
1288	1527	1003	2258
691	856	2158	1070
876	1544	1226	1343
1459	1465	635	1445
1279	1065	880	1003
881	813	1438	1007
637	985	718	740
670	1176	854	868
550	827	940	906
565	799	1206	1691
958	1338	788	1310
701	733	1114	2220
657	868	885	1014
1167	1070	719	806
819	1246	1313	693
1860	1056	1294	1553
891	800	1107	1370
935	1176	1852	1143
624	1008	947	768
1028	1128	729	850
813	1191	832	989
1038	1052	1118	717
926	1141	749	853
782	890	721	976
1066	600	861	810
1099	1020	1031	861
1194	1596	950	724
783	782	746	864
952	875	856	881
945	1598	750	761
1111	902	723	804
934	1000	824	1023
980	833	782	1813
954	929	721	1093
1476	786	1086	893
533	949	778	1108
1064	1058	974	1085
698	678	809	1211
756	1339	807	972
801	1073	956	937
862	990	1166	650
602	1001	964	801
761	1045	842	909
584	908	661	782
578	1327	754	831
569	1094	657	1079
656	1166	861	934
1341	923	895	721
772	846	771	1025
750	1114	892	1863
810	848	737	946
862	1465	904	826
1161	870	964	676
1091	790	1560	687
784	921	955	1130
576	979	921	701
775	893	1089	783
1834	895	751	926
708	842	857	756
968	669	655	821
1665	609	571	635
1581	706	866	552
919	802	779	690
1155	688	573	721
1074	576	643	800
1326	651	765	747
1146	604	1089	841
1179	591	1157	670
805	707	886	756
993	598	650	700
976	597	670	607
794	559	677	843
1253	608	444	781
1046	703	620	873
819	700	556	854
1012	1029	693	885
1238	773	640	654
1207	882	720	454
1262	840	742	726
1458	697	568	779
1400	654	624	629
993	712	653	790
1561	648	793	623
949	647	635	1233
1502	802	659	559
941	889	629	656
1090	682	644	607
1372	807	499	726
1292	588	814	591
1637	747	816	605
1013	750	906	557
1285	640	555	475
893	614	677	590
1366	716	583	856
1288	596	791	667
1021	889	813	3328
891	923	1637	927
1227	1574	943	2703
1412	2055	785	794
1760	1506	2848	4570
1917	1247	905	2243
1398	4570	566	1029
1223	3566	836	697
1339	1071	12602	1262
1441	605	1964	3973
922	1131	1970	1280
1500	1169	856	1078
981	782	2694	1711
1576	2835	896	1203
1220	573	745	3848
1456	7080	3639	1149
1414	1151	800	1137
1132	2844	6606	1725
1611	1145	1043	4467
1003	747	694	9997
832	1241	2667	777
1053	1088	797	2204
1111	1573	566	1870
1023	1678	4660	559
1397	969	753	1074
903	3090	687	2120
1892	1559	961	2976
922	2925	674	726
1514	3180	674	875
1026	4659	2393	1004
1120	4371	1150	913
804	781	4117	844
1023	2221	729	1942
1239	1010	673	1540
990	939	1463	1286
994	1741	1018	1845
754	788	588	561
1626	911	713	665
862	685	920	1241
1338	792	707	820
1732	618	909	902
1238	678	641	627
827	817	816	723
1107	950	892	684
885	824	728	671
1881	581	863	777
1311	733	831	970
1407	831	954	1172
1047	830	727	998
1152	609	1172	700
1100	649	806	884
1183	775	793	775
1118	751	857	1242
1143	814	688	753
1057	847	834	877
1096	859	659	883
933	1173	640	1069
1472	816	1087	1022
1674	758	788	727
989	934	761	723
1104	945	540	805
1390	790	651	828
929	1007	860	957
1232	966	884	1454
877	571	581	1025
1115	808	787	1033
910	731	693	787
1337	774	626	681
961	644	792	803
1101	1000	663	838
1653	931	891	733
1821	603	806	240
863	695	633	943
754	572	831	972
716	699	644	856
689	772	621	597
576	579	773	898
1050	593	1080	613
826	716	633	622
661	662	792	1133
712	623	766	830
1139	568	663	874
674	671	741	925
833	889	1090	676
1036	911	721	731
937	780	766	891
555	655	703	697
1748	652	850	690
763	701	898	687
674	568	882	830
844	658	788	677
685	1116	649	598
690	818	620	665
796	654	682	581
1057	507	730	688
937	994	659	699
939	882	610	667
908	964	718	709
613	744	1089	630
849	748	622	638
689	911	685	649
893	708	728	633
836	696	655	1324
799	547	877	636
894	828	714	780
791	706	914	765
899	694	534	796
795	682	775	582
749	NA	NA	NA
692	NA	NA	NA
650	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
1126	NA	NA	NA
1011	NA	NA	NA
618	NA	NA	NA
752	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
957	NA	NA	NA
967	NA	NA	NA
687	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
1077	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
926	NA	NA	NA
1313	NA	NA	NA
614	NA	NA	NA
699	NA	NA	NA
945	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
735	NA	NA	NA
2002	NA	NA	NA
804	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
1106	NA	NA	NA
860	NA	NA	NA
1053	NA	NA	NA
935	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
793	NA	NA	NA
919	NA	NA	NA
1054	NA	NA	NA
804	NA	NA	NA
824	NA	NA	NA
884	NA	NA	NA
705	NA	NA	NA
1055	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
1015	NA	NA	NA
665	NA	NA	NA
858	NA	NA	NA
619	NA	NA	NA
1272	NA	NA	NA
1038	NA	NA	NA
997	NA	NA	NA
760	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
669	NA	NA	NA
1394	NA	NA	NA
971	NA	NA	NA
864	NA	NA	NA
764	NA	NA	NA
706	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
805	NA	NA	NA
890	NA	NA	NA
833	NA	NA	NA
645	NA	NA	NA
741	NA	NA	NA
782	NA	NA	NA
1077	NA	NA	NA
953	NA	NA	NA
653	NA	NA	NA
592	NA	NA	NA
712	NA	NA	NA
822	NA	NA	NA
834	NA	NA	NA
802	NA	NA	NA
921	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
1250	NA	NA	NA
758	NA	NA	NA
1388	NA	NA	NA
792	NA	NA	NA
900	NA	NA	NA
958	NA	NA	NA
798	NA	NA	NA
821	NA	NA	NA
860	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
1280	NA	NA	NA
1144	NA	NA	NA
758	NA	NA	NA
918	NA	NA	NA
1214	NA	NA	NA
831	NA	NA	NA
1061	NA	NA	NA
1196	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
713	NA	NA	NA
801	NA	NA	NA
1116	NA	NA	NA
1522	NA	NA	NA
1025	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
831	NA	NA	NA
762	NA	NA	NA
1055	NA	NA	NA
1079	NA	NA	NA
1135	NA	NA	NA
1124	NA	NA	NA
662	NA	NA	NA
1254	NA	NA	NA
928	NA	NA	NA
974	NA	NA	NA
643	NA	NA	NA
963	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
1232	NA	NA	NA
1051	NA	NA	NA
1565	NA	NA	NA
980	NA	NA	NA
865	NA	NA	NA
1111	NA	NA	NA
1392	NA	NA	NA
1169	NA	NA	NA
1190	NA	NA	NA
1355	NA	NA	NA
991	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
1243	NA	NA	NA
980	NA	NA	NA
1618	NA	NA	NA
1035	NA	NA	NA
955	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
1083	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
1079	NA	NA	NA
937	NA	NA	NA
996	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
904	NA	NA	NA
1306	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
815	NA	NA	NA
877	NA	NA	NA
954	NA	NA	NA
995	NA	NA	NA
900	NA	NA	NA
1020	NA	NA	NA
719	NA	NA	NA
909	NA	NA	NA
932	NA	NA	NA
1204	NA	NA	NA
965	NA	NA	NA
1184	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
912	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
1064	NA	NA	NA
2147	NA	NA	NA
953	NA	NA	NA
835	NA	NA	NA
1249	NA	NA	NA
1089	NA	NA	NA
1036	NA	NA	NA
958	NA	NA	NA
914	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
1046	NA	NA	NA
1014	NA	NA	NA
881	NA	NA	NA
965	NA	NA	NA
1102	NA	NA	NA
991	NA	NA	NA
890	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
815	NA	NA	NA
1116	NA	NA	NA
1100	NA	NA	NA
1262	NA	NA	NA
854	NA	NA	NA
1096	NA	NA	NA
786	NA	NA	NA
1207	NA	NA	NA
1107	NA	NA	NA
951	NA	NA	NA
768	NA	NA	NA
786	NA	NA	NA
1227	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
813	NA	NA	NA
1304	NA	NA	NA
782	NA	NA	NA
689	NA	NA	NA
1095	NA	NA	NA
801	NA	NA	NA
976	NA	NA	NA
1412	NA	NA	NA
692	NA	NA	NA
1131	NA	NA	NA
1016	NA	NA	NA
779	NA	NA	NA
743	NA	NA	NA
708	NA	NA	NA
872	NA	NA	NA
686	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
705	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
970	NA	NA	NA
1192	NA	NA	NA
1073	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
767	NA	NA	NA
1242	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
931	NA	NA	NA
1037	NA	NA	NA
714	NA	NA	NA
778	NA	NA	NA
842	NA	NA	NA
674	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
1124	NA	NA	NA
866	NA	NA	NA
772	NA	NA	NA
1079	NA	NA	NA
1341	NA	NA	NA
1241	NA	NA	NA
1104	NA	NA	NA
850	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
1070	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
1680	NA	NA	NA
765	NA	NA	NA
800	NA	NA	NA
891	NA	NA	NA
941	NA	NA	NA
902	NA	NA	NA
950	NA	NA	NA
1121	NA	NA	NA
760	NA	NA	NA
1168	NA	NA	NA
841	NA	NA	NA
1434	NA	NA	NA
995	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
699	NA	NA	NA
838	NA	NA	NA
1536	NA	NA	NA
1054	NA	NA	NA
1233	NA	NA	NA
966	NA	NA	NA
1177	NA	NA	NA
980	NA	NA	NA
1030	NA	NA	NA
1301	NA	NA	NA
884	NA	NA	NA
1408	NA	NA	NA
1188	NA	NA	NA
1306	NA	NA	NA
1211	NA	NA	NA
953	NA	NA	NA
1101	NA	NA	NA
942	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
1009	NA	NA	NA
1469	NA	NA	NA
1479	NA	NA	NA
1119	NA	NA	NA
978	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
687	NA	NA	NA
931	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
710	NA	NA	NA
1022	NA	NA	NA
1090	NA	NA	NA
1445	NA	NA	NA
1043	NA	NA	NA
782	NA	NA	NA
1332	NA	NA	NA
743	NA	NA	NA
630	NA	NA	NA
1131	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
770	NA	NA	NA
1999	NA	NA	NA
1883	NA	NA	NA
1042	NA	NA	NA
880	NA	NA	NA
1869	NA	NA	NA
1140	NA	NA	NA
841	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
741	NA	NA	NA
842	NA	NA	NA
958	NA	NA	NA
1102	NA	NA	NA
2195	NA	NA	NA
1226	NA	NA	NA
1417	NA	NA	NA
837	NA	NA	NA
973	NA	NA	NA
1348	NA	NA	NA
1065	NA	NA	NA
890	NA	NA	NA
827	NA	NA	NA
1735	NA	NA	NA
941	NA	NA	NA
934	NA	NA	NA
1135	NA	NA	NA
2493	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
1244	NA	NA	NA
947	NA	NA	NA
1156	NA	NA	NA
1845	NA	NA	NA
1200	NA	NA	NA
844	NA	NA	NA
954	NA	NA	NA
2063	NA	NA	NA
3199	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
781	NA	NA	NA
1124	NA	NA	NA
945	NA	NA	NA
1097	NA	NA	NA
1537	NA	NA	NA
1288	NA	NA	NA
1405	NA	NA	NA
738	NA	NA	NA
975	NA	NA	NA
2111	NA	NA	NA
957	NA	NA	NA
3139	NA	NA	NA
1463	NA	NA	NA
824	NA	NA	NA
3540	NA	NA	NA
1594	NA	NA	NA
1574	NA	NA	NA
1808	NA	NA	NA
1048	NA	NA	NA
913	NA	NA	NA
1508	NA	NA	NA
1503	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
833	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
1536	NA	NA	NA
1018	NA	NA	NA
1558	NA	NA	NA
1623	NA	NA	NA
1220	NA	NA	NA
1482	NA	NA	NA
1863	NA	NA	NA
1068	NA	NA	NA
987	NA	NA	NA
984	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
1320	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
977	NA	NA	NA
1382	NA	NA	NA
1199	NA	NA	NA
687	NA	NA	NA
1312	NA	NA	NA
1359	NA	NA	NA
2223	NA	NA	NA
1226	NA	NA	NA
1282	NA	NA	NA
2550	NA	NA	NA
1825	NA	NA	NA
943	NA	NA	NA
2603	NA	NA	NA
1773	NA	NA	NA
2394	NA	NA	NA
960	NA	NA	NA
2740	NA	NA	NA
965	NA	NA	NA
782	NA	NA	NA
2014	NA	NA	NA
1559	NA	NA	NA
871	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
659	NA	NA	NA
684	NA	NA	NA
1004	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
886	NA	NA	NA
1081	NA	NA	NA
1256	NA	NA	NA
850	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
1109	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
699	NA	NA	NA
1380	NA	NA	NA
911	NA	NA	NA
1198	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
824	NA	NA	NA
889	NA	NA	NA
1832	NA	NA	NA
841	NA	NA	NA
1025	NA	NA	NA
1751	NA	NA	NA
768	NA	NA	NA
806	NA	NA	NA
1876	NA	NA	NA
783	NA	NA	NA
1191	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
761	NA	NA	NA
856	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
876	NA	NA	NA
947	NA	NA	NA
1271	NA	NA	NA
915	NA	NA	NA
1013	NA	NA	NA
3501	NA	NA	NA
1114	NA	NA	NA
2031	NA	NA	NA
1473	NA	NA	NA
994	NA	NA	NA
987	NA	NA	NA
2464	NA	NA	NA
2458	NA	NA	NA
1553	NA	NA	NA
1098	NA	NA	NA
1346	NA	NA	NA
992	NA	NA	NA
1331	NA	NA	NA
1307	NA	NA	NA
1214	NA	NA	NA
1044	NA	NA	NA
813	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
1972	NA	NA	NA
1234	NA	NA	NA
1178	NA	NA	NA
2669	NA	NA	NA
1520	NA	NA	NA
874	NA	NA	NA
1657	NA	NA	NA
1369	NA	NA	NA
1204	NA	NA	NA
2117	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
840	NA	NA	NA
261	NA	NA	NA
1074	NA	NA	NA
1012	NA	NA	NA
1099	NA	NA	NA
951	NA	NA	NA
1116	NA	NA	NA
1173	NA	NA	NA
2931	NA	NA	NA
1133	NA	NA	NA
1174	NA	NA	NA
1080	NA	NA	NA
1932	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
1353	NA	NA	NA
804	NA	NA	NA
810	NA	NA	NA
885	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
1655	NA	NA	NA
1506	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
2044	NA	NA	NA
1061	NA	NA	NA
902	NA	NA	NA
1212	NA	NA	NA
2464	NA	NA	NA
1953	NA	NA	NA
853	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
1086	NA	NA	NA
1631	NA	NA	NA
1706	NA	NA	NA
1109	NA	NA	NA
1341	NA	NA	NA
963	NA	NA	NA
1151	NA	NA	NA
1428	NA	NA	NA
817	NA	NA	NA
828	NA	NA	NA
1690	NA	NA	NA
1238	NA	NA	NA
759	NA	NA	NA
2622	NA	NA	NA
860	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
1573	NA	NA	NA
891	NA	NA	NA
685	NA	NA	NA
1505	NA	NA	NA
1714	NA	NA	NA
1057	NA	NA	NA
1002	NA	NA	NA
849	NA	NA	NA
901	NA	NA	NA
1042	NA	NA	NA
1169	NA	NA	NA
1048	NA	NA	NA
796	NA	NA	NA
924	NA	NA	NA
724	NA	NA	NA
939	NA	NA	NA
1245	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
1352	NA	NA	NA
850	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
884	NA	NA	NA
861	NA	NA	NA
882	NA	NA	NA
816	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
1484	NA	NA	NA
1488	NA	NA	NA
914	NA	NA	NA
1060	NA	NA	NA
940	NA	NA	NA
901	NA	NA	NA
748	NA	NA	NA
901	NA	NA	NA
804	NA	NA	NA
1838	NA	NA	NA
930	NA	NA	NA
732	NA	NA	NA
1937	NA	NA	NA
1575	NA	NA	NA
1107	NA	NA	NA
936	NA	NA	NA
1309	NA	NA	NA
1022	NA	NA	NA
1186	NA	NA	NA
1318	NA	NA	NA
1416	NA	NA	NA
1164	NA	NA	NA
972	NA	NA	NA
1097	NA	NA	NA
1046	NA	NA	NA
1243	NA	NA	NA
1323	NA	NA	NA
1881	NA	NA	NA
1069	NA	NA	NA
1376	NA	NA	NA
1235	NA	NA	NA
1158	NA	NA	NA
960	NA	NA	NA
1112	NA	NA	NA
849	NA	NA	NA
951	NA	NA	NA
934	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
983	NA	NA	NA
1090	NA	NA	NA
1044	NA	NA	NA
959	NA	NA	NA
982	NA	NA	NA
981	NA	NA	NA
1098	NA	NA	NA
1214	NA	NA	NA
955	NA	NA	NA
1095	NA	NA	NA
1080	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
994	NA	NA	NA
1368	NA	NA	NA
811	NA	NA	NA
781	NA	NA	NA
777	NA	NA	NA
1150	NA	NA	NA
1171	NA	NA	NA
1180	NA	NA	NA
824	NA	NA	NA
992	NA	NA	NA
976	NA	NA	NA
1204	NA	NA	NA
996	NA	NA	NA
1187	NA	NA	NA
1210	NA	NA	NA
890	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
1327	NA	NA	NA
1166	NA	NA	NA
987	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
678	NA	NA	NA
695	NA	NA	NA
931	NA	NA	NA
914	NA	NA	NA
840	NA	NA	NA
891	NA	NA	NA
1608	NA	NA	NA
999	NA	NA	NA
1063	NA	NA	NA
1294	NA	NA	NA
923	NA	NA	NA
1369	NA	NA	NA
1050	NA	NA	NA
756	NA	NA	NA
1018	NA	NA	NA
992	NA	NA	NA
958	NA	NA	NA
733	NA	NA	NA
737	NA	NA	NA
810	NA	NA	NA
845	NA	NA	NA
1259	NA	NA	NA
964	NA	NA	NA
1189	NA	NA	NA
907	NA	NA	NA
743	NA	NA	NA
1043	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
1064	NA	NA	NA
918	NA	NA	NA
698	NA	NA	NA
882	NA	NA	NA
677	NA	NA	NA
736	NA	NA	NA
899	NA	NA	NA
724	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
924	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
1168	NA	NA	NA
1114	NA	NA	NA
706	NA	NA	NA
678	NA	NA	NA
921	NA	NA	NA
1179	NA	NA	NA
899	NA	NA	NA
730	NA	NA	NA
876	NA	NA	NA
941	NA	NA	NA
1011	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
892	NA	NA	NA
1024	NA	NA	NA
828	NA	NA	NA
1236	NA	NA	NA
952	NA	NA	NA
1050	NA	NA	NA
869	NA	NA	NA
991	NA	NA	NA
728	NA	NA	NA
1248	NA	NA	NA
937	NA	NA	NA
1261	NA	NA	NA
893	NA	NA	NA
1104	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
939	NA	NA	NA
1379	NA	NA	NA
1139	NA	NA	NA
949	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
911	NA	NA	NA
827	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
1173	NA	NA	NA
979	NA	NA	NA
960	NA	NA	NA
999	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
1077	NA	NA	NA
945	NA	NA	NA
1152	NA	NA	NA
941	NA	NA	NA
1093	NA	NA	NA
769	NA	NA	NA
909	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
864	NA	NA	NA
1096	NA	NA	NA
1093	NA	NA	NA
1185	NA	NA	NA
1327	NA	NA	NA
1128	NA	NA	NA
1118	NA	NA	NA
959	NA	NA	NA
1189	NA	NA	NA
989	NA	NA	NA
1285	NA	NA	NA
676	NA	NA	NA
826	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
846	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
911	NA	NA	NA
1010	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
1074	NA	NA	NA
874	NA	NA	NA
952	NA	NA	NA
1069	NA	NA	NA
997	NA	NA	NA
727	NA	NA	NA
1123	NA	NA	NA
722	NA	NA	NA
921	NA	NA	NA
827	NA	NA	NA
871	NA	NA	NA
658	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
733	NA	NA	NA
768	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
805	NA	NA	NA
1008	NA	NA	NA
762	NA	NA	NA
962	NA	NA	NA
793	NA	NA	NA
1305	NA	NA	NA
894	NA	NA	NA
1145	NA	NA	NA
1303	NA	NA	NA
905	NA	NA	NA
806	NA	NA	NA
816	NA	NA	NA
798	NA	NA	NA
932	NA	NA	NA
866	NA	NA	NA
954	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
1079	NA	NA	NA
815	NA	NA	NA
768	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
687	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
1244	NA	NA	NA
808	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
955	NA	NA	NA
772	NA	NA	NA
798	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
862	NA	NA	NA
684	NA	NA	NA
728	NA	NA	NA
976	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
812	NA	NA	NA
840	NA	NA	NA
813	NA	NA	NA
1160	NA	NA	NA
1187	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
1289	NA	NA	NA
877	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
1108	NA	NA	NA
1028	NA	NA	NA
840	NA	NA	NA
779	NA	NA	NA
1298	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
1045	NA	NA	NA
1063	NA	NA	NA
1348	NA	NA	NA
808	NA	NA	NA
797	NA	NA	NA
834	NA	NA	NA
856	NA	NA	NA
892	NA	NA	NA
857	NA	NA	NA
1005	NA	NA	NA
906	NA	NA	NA
1141	NA	NA	NA
1048	NA	NA	NA
897	NA	NA	NA
930	NA	NA	NA
956	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
700	NA	NA	NA
1107	NA	NA	NA
948	NA	NA	NA
1233	NA	NA	NA
785	NA	NA	NA
837	NA	NA	NA
935	NA	NA	NA
1200	NA	NA	NA
906	NA	NA	NA
1110	NA	NA	NA
827	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
869	NA	NA	NA
902	NA	NA	NA
1104	NA	NA	NA
889	NA	NA	NA
800	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
858	NA	NA	NA
1013	NA	NA	NA
1000	NA	NA	NA
1092	NA	NA	NA
679	NA	NA	NA
964	NA	NA	NA
851	NA	NA	NA
850	NA	NA	NA
845	NA	NA	NA
960	NA	NA	NA
1070	NA	NA	NA
814	NA	NA	NA
762	NA	NA	NA
911	NA	NA	NA
806	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
798	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
744	NA	NA	NA
817	NA	NA	NA
1161	NA	NA	NA
1081	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
1356	NA	NA	NA
1214	NA	NA	NA
776	NA	NA	NA
1108	NA	NA	NA
871	NA	NA	NA
874	NA	NA	NA
1120	NA	NA	NA
1080	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
1202	NA	NA	NA
1103	NA	NA	NA
1015	NA	NA	NA
1398	NA	NA	NA
1203	NA	NA	NA
792	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
926	NA	NA	NA
933	NA	NA	NA
1084	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
858	NA	NA	NA
1061	NA	NA	NA
1083	NA	NA	NA
856	NA	NA	NA
1117	NA	NA	NA
1164	NA	NA	NA
1063	NA	NA	NA
884	NA	NA	NA
940	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
1078	NA	NA	NA
975	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
1434	NA	NA	NA
828	NA	NA	NA
936	NA	NA	NA
1452	NA	NA	NA
1123	NA	NA	NA
1178	NA	NA	NA
1288	NA	NA	NA
1239	NA	NA	NA
1160	NA	NA	NA
1422	NA	NA	NA
1648	NA	NA	NA
1270	NA	NA	NA
1463	NA	NA	NA
1471	NA	NA	NA
1050	NA	NA	NA
1530	NA	NA	NA
1219	NA	NA	NA
1205	NA	NA	NA
1397	NA	NA	NA
1162	NA	NA	NA
905	NA	NA	NA
1694	NA	NA	NA
1241	NA	NA	NA
989	NA	NA	NA
1544	NA	NA	NA
1152	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
1283	NA	NA	NA
1016	NA	NA	NA
1120	NA	NA	NA
1310	NA	NA	NA
1257	NA	NA	NA
915	NA	NA	NA
1381	NA	NA	NA
975	NA	NA	NA
1125	NA	NA	NA
1005	NA	NA	NA
998	NA	NA	NA
853	NA	NA	NA
1734	NA	NA	NA
1463	NA	NA	NA
1315	NA	NA	NA
1148	NA	NA	NA
1114	NA	NA	NA
1143	NA	NA	NA
1351	NA	NA	NA
1625	NA	NA	NA
1357	NA	NA	NA
1270	NA	NA	NA
1160	NA	NA	NA
1002	NA	NA	NA
1238	NA	NA	NA
1036	NA	NA	NA
1111	NA	NA	NA
1091	NA	NA	NA
1185	NA	NA	NA
1074	NA	NA	NA
1429	NA	NA	NA
1175	NA	NA	NA
1139	NA	NA	NA
1250	NA	NA	NA
1074	NA	NA	NA
1059	NA	NA	NA
1419	NA	NA	NA
1097	NA	NA	NA
832	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
1271	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
1204	NA	NA	NA
1150	NA	NA	NA
883	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
995	NA	NA	NA
1306	NA	NA	NA
970	NA	NA	NA
2061	NA	NA	NA
1371	NA	NA	NA
800	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
1127	NA	NA	NA
991	NA	NA	NA
1156	NA	NA	NA
1035	NA	NA	NA
975	NA	NA	NA
967	NA	NA	NA
958	NA	NA	NA
1758	NA	NA	NA
797	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
1858	NA	NA	NA
1310	NA	NA	NA
1182	NA	NA	NA
1770	NA	NA	NA
1307	NA	NA	NA
1308	NA	NA	NA
2894	NA	NA	NA
730	NA	NA	NA
1202	NA	NA	NA
1646	NA	NA	NA
1770	NA	NA	NA
860	NA	NA	NA
1412	NA	NA	NA
747	NA	NA	NA
1807	NA	NA	NA
2786	NA	NA	NA
998	NA	NA	NA
2253	NA	NA	NA
1112	NA	NA	NA
1883	NA	NA	NA
854	NA	NA	NA
1750	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
1839	NA	NA	NA
1982	NA	NA	NA
2062	NA	NA	NA
1850	NA	NA	NA
1022	NA	NA	NA
1173	NA	NA	NA
1601	NA	NA	NA
1306	NA	NA	NA
1557	NA	NA	NA
2624	NA	NA	NA
2979	NA	NA	NA
1200	NA	NA	NA
1327	NA	NA	NA
1085	NA	NA	NA
3253	NA	NA	NA
1510	NA	NA	NA
2188	NA	NA	NA
1032	NA	NA	NA
1370	NA	NA	NA
1124	NA	NA	NA
1633	NA	NA	NA
1878	NA	NA	NA
1989	NA	NA	NA
1328	NA	NA	NA
2792	NA	NA	NA
967	NA	NA	NA
1141	NA	NA	NA
2809	NA	NA	NA
1843	NA	NA	NA
999	NA	NA	NA
1348	NA	NA	NA
858	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
1300	NA	NA	NA
1434	NA	NA	NA
1111	NA	NA	NA
3017	NA	NA	NA
1338	NA	NA	NA
1046	NA	NA	NA
923	NA	NA	NA
1375	NA	NA	NA
1121	NA	NA	NA
1820	NA	NA	NA
1331	NA	NA	NA
934	NA	NA	NA
1403	NA	NA	NA
2046	NA	NA	NA
1841	NA	NA	NA
1443	NA	NA	NA
998	NA	NA	NA
1253	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
923	NA	NA	NA
1065	NA	NA	NA
1077	NA	NA	NA
1311	NA	NA	NA
1296	NA	NA	NA
2930	NA	NA	NA
2902	NA	NA	NA
1134	NA	NA	NA
1073	NA	NA	NA
719	NA	NA	NA
1441	NA	NA	NA
1522	NA	NA	NA
1107	NA	NA	NA
1866	NA	NA	NA
1526	NA	NA	NA
1064	NA	NA	NA
1185	NA	NA	NA
666	NA	NA	NA
901	NA	NA	NA
665	NA	NA	NA
730	NA	NA	NA
1019	NA	NA	NA
649	NA	NA	NA
746	NA	NA	NA
697	NA	NA	NA
1258	NA	NA	NA
909	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
713	NA	NA	NA
986	NA	NA	NA
861	NA	NA	NA
661	NA	NA	NA
679	NA	NA	NA
692	NA	NA	NA
826	NA	NA	NA
987	NA	NA	NA
939	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
728	NA	NA	NA
901	NA	NA	NA
698	NA	NA	NA
1108	NA	NA	NA
825	NA	NA	NA
898	NA	NA	NA
845	NA	NA	NA
694	NA	NA	NA
724	NA	NA	NA
971	NA	NA	NA
740	NA	NA	NA
685	NA	NA	NA
704	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
891	NA	NA	NA
915	NA	NA	NA
809	NA	NA	NA
929	NA	NA	NA
828	NA	NA	NA
733	NA	NA	NA
754	NA	NA	NA
1200	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
1442	NA	NA	NA
1032	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
917	NA	NA	NA
915	NA	NA	NA
1408	NA	NA	NA
882	NA	NA	NA
692	NA	NA	NA
795	NA	NA	NA
886	NA	NA	NA
881	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
1045	NA	NA	NA
785	NA	NA	NA
738	NA	NA	NA
833	NA	NA	NA
1173	NA	NA	NA
648	NA	NA	NA
918	NA	NA	NA
1335	NA	NA	NA
722	NA	NA	NA
771	NA	NA	NA
965	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
748	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
697	NA	NA	NA
736	NA	NA	NA
1002	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
936	NA	NA	NA
708	NA	NA	NA
925	NA	NA	NA
791	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
989	NA	NA	NA
701	NA	NA	NA
603	NA	NA	NA
771	NA	NA	NA
847	NA	NA	NA
1250	NA	NA	NA
1063	NA	NA	NA
1076	NA	NA	NA
1296	NA	NA	NA
822	NA	NA	NA
841	NA	NA	NA
781	NA	NA	NA
642	NA	NA	NA
794	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
712	NA	NA	NA
811	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
1351	NA	NA	NA
729	NA	NA	NA
696	NA	NA	NA
628	NA	NA	NA
650	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
756	NA	NA	NA
945	NA	NA	NA
961	NA	NA	NA
809	NA	NA	NA
915	NA	NA	NA
770	NA	NA	NA
959	NA	NA	NA
715	NA	NA	NA
996	NA	NA	NA
1153	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
672	NA	NA	NA
932	NA	NA	NA
973	NA	NA	NA
760	NA	NA	NA
731	NA	NA	NA
1111	NA	NA	NA
1297	NA	NA	NA
1122	NA	NA	NA
762	NA	NA	NA
976	NA	NA	NA
932	NA	NA	NA
990	NA	NA	NA
1269	NA	NA	NA
930	NA	NA	NA
986	NA	NA	NA
1098	NA	NA	NA
1118	NA	NA	NA
1069	NA	NA	NA
1785	NA	NA	NA
1452	NA	NA	NA
802	NA	NA	NA
1174	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
1359	NA	NA	NA
850	NA	NA	NA
1078	NA	NA	NA
1199	NA	NA	NA
970	NA	NA	NA
1275	NA	NA	NA
1241	NA	NA	NA
809	NA	NA	NA
1273	NA	NA	NA
1110	NA	NA	NA
2033	NA	NA	NA
919	NA	NA	NA
962	NA	NA	NA
688	NA	NA	NA
993	NA	NA	NA
1014	NA	NA	NA
898	NA	NA	NA
907	NA	NA	NA
1030	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
690	NA	NA	NA
1156	NA	NA	NA
1347	NA	NA	NA
897	NA	NA	NA
868	NA	NA	NA
885	NA	NA	NA
1189	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
961	NA	NA	NA
871	NA	NA	NA
1484	NA	NA	NA
985	NA	NA	NA
885	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
923	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
641	NA	NA	NA
1744	NA	NA	NA
1560	NA	NA	NA
1062	NA	NA	NA
946	NA	NA	NA
1077	NA	NA	NA
1235	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
1475	NA	NA	NA
943	NA	NA	NA
1031	NA	NA	NA
1081	NA	NA	NA
1184	NA	NA	NA
717	NA	NA	NA
978	NA	NA	NA
1083	NA	NA	NA
1605	NA	NA	NA
1251	NA	NA	NA
948	NA	NA	NA
803	NA	NA	NA
1606	NA	NA	NA
1138	NA	NA	NA
865	NA	NA	NA
721	NA	NA	NA
825	NA	NA	NA
1148	NA	NA	NA
994	NA	NA	NA
1264	NA	NA	NA
1131	NA	NA	NA
933	NA	NA	NA
1301	NA	NA	NA
1577	NA	NA	NA
871	NA	NA	NA
1290	NA	NA	NA
759	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
721	NA	NA	NA
583	NA	NA	NA
1249	NA	NA	NA
775	NA	NA	NA
1093	NA	NA	NA
853	NA	NA	NA
836	NA	NA	NA
742	NA	NA	NA
962	NA	NA	NA
931	NA	NA	NA
722	NA	NA	NA
989	NA	NA	NA
892	NA	NA	NA
808	NA	NA	NA
934	NA	NA	NA
1201	NA	NA	NA
583	NA	NA	NA
942	NA	NA	NA
802	NA	NA	NA
862	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
684	NA	NA	NA
664	NA	NA	NA
1072	NA	NA	NA
949	NA	NA	NA
935	NA	NA	NA
965	NA	NA	NA
842	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
764	NA	NA	NA
960	NA	NA	NA
543	NA	NA	NA
736	NA	NA	NA
715	NA	NA	NA
734	NA	NA	NA
1051	NA	NA	NA
1104	NA	NA	NA
1156	NA	NA	NA
1127	NA	NA	NA
942	NA	NA	NA
1542	NA	NA	NA
1001	NA	NA	NA
1264	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
1250	NA	NA	NA
1193	NA	NA	NA
1099	NA	NA	NA
898	NA	NA	NA
735	NA	NA	NA
713	NA	NA	NA
1055	NA	NA	NA
1015	NA	NA	NA
1081	NA	NA	NA
854	NA	NA	NA
742	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
882	NA	NA	NA
937	NA	NA	NA
911	NA	NA	NA
1084	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
838	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
790	NA	NA	NA
885	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
880	NA	NA	NA
1149	NA	NA	NA
987	NA	NA	NA
841	NA	NA	NA
953	NA	NA	NA
800	NA	NA	NA
986	NA	NA	NA
1220	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
1061	NA	NA	NA
1042	NA	NA	NA
767	NA	NA	NA
1004	NA	NA	NA
1196	NA	NA	NA
1266	NA	NA	NA
1111	NA	NA	NA
801	NA	NA	NA
676	NA	NA	NA
701	NA	NA	NA
1220	NA	NA	NA
1202	NA	NA	NA
2177	NA	NA	NA
759	NA	NA	NA
1004	NA	NA	NA
1229	NA	NA	NA
1041	NA	NA	NA
943	NA	NA	NA
1082	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
808	NA	NA	NA
880	NA	NA	NA
1173	NA	NA	NA
827	NA	NA	NA
755	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
751	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
998	NA	NA	NA
837	NA	NA	NA
1119	NA	NA	NA
845	NA	NA	NA
964	NA	NA	NA
549	NA	NA	NA
891	NA	NA	NA
704	NA	NA	NA
660	NA	NA	NA
600	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
564	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
550	NA	NA	NA
652	NA	NA	NA
777	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
604	NA	NA	NA
749	NA	NA	NA
807	NA	NA	NA
905	NA	NA	NA
879	NA	NA	NA
772	NA	NA	NA
687	NA	NA	NA
719	NA	NA	NA
683	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
707	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
684	NA	NA	NA
617	NA	NA	NA
559	NA	NA	NA
622	NA	NA	NA
729	NA	NA	NA
526	NA	NA	NA
604	NA	NA	NA
696	NA	NA	NA
579	NA	NA	NA
482	NA	NA	NA
770	NA	NA	NA
688	NA	NA	NA
635	NA	NA	NA
1138	NA	NA	NA
783	NA	NA	NA
764	NA	NA	NA
577	NA	NA	NA
592	NA	NA	NA
582	NA	NA	NA
873	NA	NA	NA
736	NA	NA	NA
852	NA	NA	NA
836	NA	NA	NA
869	NA	NA	NA
695	NA	NA	NA
768	NA	NA	NA
2152	NA	NA	NA
867	NA	NA	NA
830	NA	NA	NA
632	NA	NA	NA
571	NA	NA	NA
729	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
688	NA	NA	NA
664	NA	NA	NA
634	NA	NA	NA
842	NA	NA	NA
872	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
682	NA	NA	NA
652	NA	NA	NA
625	NA	NA	NA
821	NA	NA	NA
689	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
588	NA	NA	NA
652	NA	NA	NA
590	NA	NA	NA
830	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
809	NA	NA	NA
667	NA	NA	NA
695	NA	NA	NA
527	NA	NA	NA
843	NA	NA	NA
1159	NA	NA	NA
754	NA	NA	NA
844	NA	NA	NA
773	NA	NA	NA
667	NA	NA	NA
903	NA	NA	NA
776	NA	NA	NA
772	NA	NA	NA
625	NA	NA	NA
657	NA	NA	NA
566	NA	NA	NA
709	NA	NA	NA
648	NA	NA	NA
596	NA	NA	NA
794	NA	NA	NA
699	NA	NA	NA
503	NA	NA	NA
815	NA	NA	NA
647	NA	NA	NA
716	NA	NA	NA
696	NA	NA	NA
619	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
770	NA	NA	NA
880	NA	NA	NA
590	NA	NA	NA
1822	NA	NA	NA
1337	NA	NA	NA
936	NA	NA	NA
904	NA	NA	NA
7553	NA	NA	NA
1949	NA	NA	NA
2738	NA	NA	NA
1271	NA	NA	NA
3474	NA	NA	NA
2996	NA	NA	NA
6743	NA	NA	NA
696	NA	NA	NA
1170	NA	NA	NA
2766	NA	NA	NA
942	NA	NA	NA
839	NA	NA	NA
1397	NA	NA	NA
2944	NA	NA	NA
2514	NA	NA	NA
2036	NA	NA	NA
1274	NA	NA	NA
621	NA	NA	NA
787	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
1260	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
776	NA	NA	NA
728	NA	NA	NA
973	NA	NA	NA
2770	NA	NA	NA
818	NA	NA	NA
1200	NA	NA	NA
863	NA	NA	NA
1219	NA	NA	NA
872	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
659	NA	NA	NA
607	NA	NA	NA
780	NA	NA	NA
5758	NA	NA	NA
1329	NA	NA	NA
3657	NA	NA	NA
1357	NA	NA	NA
625	NA	NA	NA
799	NA	NA	NA
6138	NA	NA	NA
1211	NA	NA	NA
1153	NA	NA	NA
3434	NA	NA	NA
704	NA	NA	NA
697	NA	NA	NA
2923	NA	NA	NA
5078	NA	NA	NA
7403	NA	NA	NA
1824	NA	NA	NA
774	NA	NA	NA
1027	NA	NA	NA
2891	NA	NA	NA
2475	NA	NA	NA
1253	NA	NA	NA
1054	NA	NA	NA
1785	NA	NA	NA
1337	NA	NA	NA
1047	NA	NA	NA
897	NA	NA	NA
928	NA	NA	NA
798	NA	NA	NA
812	NA	NA	NA
1121	NA	NA	NA
8052	NA	NA	NA
1148	NA	NA	NA
1570	NA	NA	NA
3135	NA	NA	NA
1121	NA	NA	NA
547	NA	NA	NA
3311	NA	NA	NA
1434	NA	NA	NA
3179	NA	NA	NA
2703	NA	NA	NA
1080	NA	NA	NA
1119	NA	NA	NA
1552	NA	NA	NA
1055	NA	NA	NA
953	NA	NA	NA
532	NA	NA	NA
1083	NA	NA	NA
920	NA	NA	NA
12310	NA	NA	NA
1216	NA	NA	NA
1643	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
864	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
5597	NA	NA	NA
1574	NA	NA	NA
3561	NA	NA	NA
3728	NA	NA	NA
1399	NA	NA	NA
826	NA	NA	NA
1247	NA	NA	NA
3892	NA	NA	NA
1866	NA	NA	NA
778	NA	NA	NA
2012	NA	NA	NA
2396	NA	NA	NA
1547	NA	NA	NA
5986	NA	NA	NA
872	NA	NA	NA
610	NA	NA	NA
603	NA	NA	NA
712	NA	NA	NA
671	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
683	NA	NA	NA
703	NA	NA	NA
743	NA	NA	NA
538	NA	NA	NA
721	NA	NA	NA
665	NA	NA	NA
699	NA	NA	NA
721	NA	NA	NA
647	NA	NA	NA
610	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
759	NA	NA	NA
689	NA	NA	NA
548	NA	NA	NA
695	NA	NA	NA
825	NA	NA	NA
997	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
750	NA	NA	NA
662	NA	NA	NA
616	NA	NA	NA
957	NA	NA	NA
662	NA	NA	NA
946	NA	NA	NA
719	NA	NA	NA
722	NA	NA	NA
813	NA	NA	NA
922	NA	NA	NA
921	NA	NA	NA
786	NA	NA	NA
759	NA	NA	NA
1014	NA	NA	NA
1009	NA	NA	NA
848	NA	NA	NA
1067	NA	NA	NA
896	NA	NA	NA
1023	NA	NA	NA
671	NA	NA	NA
829	NA	NA	NA
637	NA	NA	NA
935	NA	NA	NA
881	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
867	NA	NA	NA
650	NA	NA	NA
792	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
932	NA	NA	NA
1203	NA	NA	NA
767	NA	NA	NA
981	NA	NA	NA
849	NA	NA	NA
781	NA	NA	NA
637	NA	NA	NA
816	NA	NA	NA
846	NA	NA	NA
837	NA	NA	NA
734	NA	NA	NA
900	NA	NA	NA
886	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
697	NA	NA	NA
751	NA	NA	NA
734	NA	NA	NA
864	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
894	NA	NA	NA
658	NA	NA	NA
533	NA	NA	NA
910	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
833	NA	NA	NA
888	NA	NA	NA
738	NA	NA	NA
651	NA	NA	NA
671	NA	NA	NA
873	NA	NA	NA
924	NA	NA	NA
1235	NA	NA	NA
1042	NA	NA	NA
715	NA	NA	NA
608	NA	NA	NA
883	NA	NA	NA
1177	NA	NA	NA
899	NA	NA	NA
713	NA	NA	NA
823	NA	NA	NA
617	NA	NA	NA
963	NA	NA	NA
741	NA	NA	NA
660	NA	NA	NA
830	NA	NA	NA
672	NA	NA	NA
601	NA	NA	NA
617	NA	NA	NA
617	NA	NA	NA
666	NA	NA	NA
737	NA	NA	NA
584	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
1349	NA	NA	NA
632	NA	NA	NA
875	NA	NA	NA
549	NA	NA	NA
638	NA	NA	NA
565	NA	NA	NA
1281	NA	NA	NA
723	NA	NA	NA
603	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
610	NA	NA	NA
755	NA	NA	NA
784	NA	NA	NA
585	NA	NA	NA
890	NA	NA	NA
693	NA	NA	NA
622	NA	NA	NA
703	NA	NA	NA
590	NA	NA	NA
635	NA	NA	NA
718	NA	NA	NA
794	NA	NA	NA
750	NA	NA	NA
737	NA	NA	NA
607	NA	NA	NA
565	NA	NA	NA
1064	NA	NA	NA
762	NA	NA	NA
567	NA	NA	NA
639	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
603	NA	NA	NA
744	NA	NA	NA
1003	NA	NA	NA
720	NA	NA	NA
645	NA	NA	NA
704	NA	NA	NA
667	NA	NA	NA
651	NA	NA	NA
705	NA	NA	NA
712	NA	NA	NA
820	NA	NA	NA
838	NA	NA	NA
908	NA	NA	NA
927	NA	NA	NA
757	NA	NA	NA
746	NA	NA	NA
562	NA	NA	NA
993	NA	NA	NA
855	NA	NA	NA
851	NA	NA	NA
492	NA	NA	NA
643	NA	NA	NA
716	NA	NA	NA
944	NA	NA	NA
867	NA	NA	NA
1405	NA	NA	NA
941	NA	NA	NA
875	NA	NA	NA
622	NA	NA	NA
789	NA	NA	NA
1023	NA	NA	NA
743	NA	NA	NA
667	NA	NA	NA
677	NA	NA	NA
794	NA	NA	NA
608	NA	NA	NA
579	NA	NA	NA
894	NA	NA	NA
599	NA	NA	NA
786	NA	NA	NA
801	NA	NA	NA
1153	NA	NA	NA
766	NA	NA	NA
1019	NA	NA	NA
779	NA	NA	NA
624	NA	NA	NA
1181	NA	NA	NA
858	NA	NA	NA
880	NA	NA	NA
1019	NA	NA	NA
745	NA	NA	NA
740	NA	NA	NA
1021	NA	NA	NA
1123	NA	NA	NA
875	NA	NA	NA
887	NA	NA	NA
572	NA	NA	NA
539	NA	NA	NA
749	NA	NA	NA
856	NA	NA	NA
868	NA	NA	NA
931	NA	NA	NA
692	NA	NA	NA
878	NA	NA	NA
746	NA	NA	NA
632	NA	NA	NA
1436	NA	NA	NA
893	NA	NA	NA
547	NA	NA	NA
602	NA	NA	NA
599	NA	NA	NA
844	NA	NA	NA
554	NA	NA	NA
750	NA	NA	NA
724	NA	NA	NA
654	NA	NA	NA
650	NA	NA	NA
801	NA	NA	NA
651	NA	NA	NA
732	NA	NA	NA

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time23 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 & 23 seconds \tabularnewline
R Server & 'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&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]23 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=163431&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&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 time23 seconds
R Server'RServer@AstonUniversity' @ vre.aston.ac.uk






Information on data table format.
For this repeated measures design you must
have only one participant /subject on each row.
The order of factors is also constrained so that
for factors A B each with two levels the column order is.
A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 as given in the default example.

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Information on data table  format. \tabularnewline
For this repeated measures design you must \tabularnewline
have only one participant /subject on each row. \tabularnewline
The order of factors is also constrained so that \tabularnewline
for factors A B each with two levels the column order is. \tabularnewline
A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 as given in the default example. \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Information on data table  format.[/C][/ROW]
[ROW][C]For this repeated measures design you must[/C][/ROW]
[ROW][C]have only one participant /subject on each row.[/C][/ROW]
[ROW][C]The order of factors is also constrained so that[/C][/ROW]
[ROW][C]for factors A B each with two levels the column order is.[/C][/ROW]
[ROW][C]A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 as given in the default example.[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&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:

Information on data table format.
For this repeated measures design you must
have only one participant /subject on each row.
The order of factors is also constrained so that
for factors A B each with two levels the column order is.
A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 as given in the default example.






Factor.A
con.num1
psihat-1.98888888888889
p.value0.934
p.crit0.05
ci.lower-44.8166666666667
ci.upper39.9240740740741

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Factor.A \tabularnewline
con.num & 1 \tabularnewline
psihat & -1.98888888888889 \tabularnewline
p.value & 0.934 \tabularnewline
p.crit & 0.05 \tabularnewline
ci.lower & -44.8166666666667 \tabularnewline
ci.upper & 39.9240740740741 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Factor.A[/C][/ROW]
[ROW][C]con.num[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]psihat[/C][C]-1.98888888888889[/C][/ROW]
[ROW][C]p.value[/C][C]0.934[/C][/ROW]
[ROW][C]p.crit[/C][C]0.05[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.lower[/C][C]-44.8166666666667[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.upper[/C][C]39.9240740740741[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&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:

Factor.A
con.num1
psihat-1.98888888888889
p.value0.934
p.crit0.05
ci.lower-44.8166666666667
ci.upper39.9240740740741






Factor.B
con.num1
psihat-11.4851851851852
p.value0.638
p.crit0.05
ci.lower-60.0740740740741
ci.upper32.6703703703704

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Factor.B \tabularnewline
con.num & 1 \tabularnewline
psihat & -11.4851851851852 \tabularnewline
p.value & 0.638 \tabularnewline
p.crit & 0.05 \tabularnewline
ci.lower & -60.0740740740741 \tabularnewline
ci.upper & 32.6703703703704 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Factor.B[/C][/ROW]
[ROW][C]con.num[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]psihat[/C][C]-11.4851851851852[/C][/ROW]
[ROW][C]p.value[/C][C]0.638[/C][/ROW]
[ROW][C]p.crit[/C][C]0.05[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.lower[/C][C]-60.0740740740741[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.upper[/C][C]32.6703703703704[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Factor.B
con.num1
psihat-11.4851851851852
p.value0.638
p.crit0.05
ci.lower-60.0740740740741
ci.upper32.6703703703704






Factor.AB
con.num1
psihat55.6777777777778
p.value0.018
p.crit0.05
ci.lower11.6407407407407
ci.upper99.7185185185185

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Factor.AB \tabularnewline
con.num & 1 \tabularnewline
psihat & 55.6777777777778 \tabularnewline
p.value & 0.018 \tabularnewline
p.crit & 0.05 \tabularnewline
ci.lower & 11.6407407407407 \tabularnewline
ci.upper & 99.7185185185185 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=4

[TABLE]
[ROW][C]Factor.AB[/C][/ROW]
[ROW][C]con.num[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]psihat[/C][C]55.6777777777778[/C][/ROW]
[ROW][C]p.value[/C][C]0.018[/C][/ROW]
[ROW][C]p.crit[/C][C]0.05[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.lower[/C][C]11.6407407407407[/C][/ROW]
[ROW][C]ci.upper[/C][C]99.7185185185185[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=163431&T=4

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Factor.AB
con.num1
psihat55.6777777777778
p.value0.018
p.crit0.05
ci.lower11.6407407407407
ci.upper99.7185185185185


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
Parameters (R input):
R code (references can be found in the software module):
rm2mcp<-function(J,K,x,est=tmean,alpha=.05,grp=NA,dif=T,nboot=NA,
plotit=FALSE,BA=F,hoch=F,...){
JK <- J * K
if(is.matrix(x))
x <- listm(x)
if(!is.na(grp[1])) {
yy <- x
for(j in 1:length(grp))
x[[j]] <- yy[[grp[j]]]
}
if(!is.list(x))
stop('Data must be stored in list mode or a matrix.')
for(j in 1:JK) {
xx <- x[[j]]
x[[j]] <- xx[!is.na(xx)]
}
temp<-con2way(J,K)
conA<-temp$conA
conB<-temp$conB
conAB<-temp$conAB
ncon <- max(nrow(conA), nrow(conB), nrow(conAB))
FacA<-rmmcppb(x,con=conA,est=est,plotit=plotit,dif=dif,grp=grp,
nboot=nboot,BA=T,hoch=F,...)
FacB<-rmmcppb(x,con=conB,est=est,plotit=plotit,dif=dif,grp=grp,
nboot=nboot,BA=T,hoch=F,...)
FacAB<-rmmcppb(x,con=conAB,est=est,plotit=plotit,dif=dif,grp=grp,
nboot=nboot,BA=T,hoch=F,...)
list(Factor.A=FacA,Factor.B=FacB,Factor.AB=FacAB)
}
listm<-function(x){
if(is.null(dim(x)))stop('The argument x must be a matrix or data frame')
y<-list()
for(j in 1:ncol(x))y[[j]]<-x[,j]
y
}
con2way<-function(J,K){
JK <- J * K
Ja<-(J^2-J)/2
Ka<-(K^2-K)/2
JK<-J*K
conA<-matrix(0,nrow=JK,ncol=Ja)
ic<-0
for(j in 1:J){
for(jj in 1:J){
if(j < jj){
ic<-ic+1
mat<-matrix(0,nrow=J,ncol=K)
mat[j,]<-1
mat[jj,]<-0-1
conA[,ic]<-t(mat)
}}}
conB<-matrix(0,nrow=JK,ncol=Ka)
ic<-0
for(k in 1:K){
for(kk in 1:K){
if(kic<-ic+1
mat<-matrix(0,nrow=J,ncol=K)
mat[,k]<-1
mat[,kk]<-0-1
conB[,ic]<-t(mat)
}}}
conAB<-matrix(0,nrow=JK,ncol=Ka*Ja)
ic<-0
for(j in 1:J){
for(jj in 1:J){
if(j < jj){
for(k in 1:K){
for(kk in 1:K){
if(kic<-ic+1
mat<-matrix(0,nrow=J,ncol=K)
mat[j,k]<-1
mat[j,kk]<-0-1
mat[jj,k]<-0-1
mat[jj,kk]<-1
}
conAB[,ic]<-t(mat)
}}}}}
list(conA=conA,conB=conB,conAB=conAB)
}
rmmcppbd<-function(x,y=NULL,alpha=.05,con=0,est=onestep,plotit=TRUE,grp=NA,nboot=NA,
hoch=T,SEED=TRUE,...){
if(!is.null(y[1]))x<-cbind(x,y)
if(!is.list(x) && !is.matrix(x))stop('Data must be stored in a matrix or in list mode.')
if(is.list(x)){
if(is.matrix(con)){
if(length(x)!=nrow(con))stop('The number of rows in con is not equal to the number of groups.')
}}
if(is.list(x)){
mat<-matl(x)
}
if(is.matrix(x) && is.matrix(con)){
if(ncol(x)!=nrow(con))stop('The number of rows in con is not equal to the number of groups.')
mat<-x
}
if(is.matrix(x))mat<-x
if(!is.na(sum(grp)))mat<-mat[,grp]
x<-mat
mat<-elimna(mat) # Remove rows with missing values.
x<-mat
J<-ncol(mat)
n=nrow(mat)
if(n>=80)hoch=T
Jm<-J-1
if(sum(con^2)==0){
d<-(J^2-J)/2
con<-matrix(0,J,d)
id<-0
for (j in 1:Jm){
jp<-j+1
for (k in jp:J){
id<-id+1
con[j,id]<-1
con[k,id]<-0-1
}}}
d<-ncol(con)
if(is.na(nboot)){
nboot<-5000
if(d<=10)nboot<-3000
if(d<=6)nboot<-2000
if(d<=4)nboot<-1000
}
n<-nrow(mat)
crit.vec<-alpha/c(1:d)
connum<-ncol(con)
xx<-x%*%con
xx<-as.matrix(xx)
if(SEED)set.seed(2) # set seed of random number generator so that
psihat<-matrix(0,connum,nboot)
bvec<-matrix(NA,ncol=connum,nrow=nboot)
data<-matrix(sample(n,size=n*nboot,replace=T),nrow=nboot)
if(ncol(xx)==1){
for(ib in 1:nboot)psihat[1,ib]<-est(xx[data[ib,]],...)
}
if(ncol(xx)>1){
for(ib in 1:nboot)psihat[,ib]<-apply(xx[data[ib,],],2,est,...)
}
test<-1
for (ic in 1:connum){
test[ic]<-(sum(psihat[ic,]>0)+.5*sum(psihat[ic,]==0))/nboot
test[ic]<-min(test[ic],1-test[ic])
}
test<-2*test
ncon<-ncol(con)
if(alpha==.05){
dvec<-c(.025,.025,.0169,.0127,.0102,.00851,.0073,.00639,.00568,.00511)
if(ncon > 10){
avec<-.05/c(11:ncon)
dvec<-c(dvec,avec)
}}
if(alpha==.01){
dvec<-c(.005,.005,.00334,.00251,.00201,.00167,.00143,.00126,.00112,.00101)
if(ncon > 10){
avec<-.01/c(11:ncon)
dvec<-c(dvec,avec)
}}
if(alpha != .05 && alpha != .01){
dvec<-alpha/c(1:ncon)
dvec[2]<-alpha/2
}
if(hoch)dvec<-alpha/(2*c(1:ncon))
dvec<-2*dvec
if(plotit && connum==1){
plot(c(psihat[1,],0),xlab='',ylab='Est. Difference')
points(psihat[1,])
abline(0,0)
}
temp2<-order(0-test)
ncon<-ncol(con)
zvec<-dvec[1:ncon]
sigvec<-(test[temp2]>=zvec)
output<-matrix(0,connum,6)
dimnames(output)<-list(NULL,c('con.num','psihat','p.value','p.crit','ci.lower','ci.upper'))
tmeans<-apply(xx,2,est,...)
psi<-1
icl<-round(dvec[ncon]*nboot/2)+1
icu<-nboot-icl-1
for (ic in 1:ncol(con)){
output[ic,2]<-tmeans[ic]
output[ic,1]<-ic
output[ic,3]<-test[ic]
output[temp2,4]<-zvec
temp<-sort(psihat[ic,])
output[ic,5]<-temp[icl]
output[ic,6]<-temp[icu]
}
num.sig<-sum(output[,3]<=output[,4])
list(output=output,con=con,num.sig=num.sig)
}
rmmcppb<-function(x,y=NULL,alpha=.05,con=0,est=onestep,plotit=TRUE,dif=T,grp=NA,nboot=NA,BA=F,hoch=F,xlab='Group 1',ylab='Group 2',pr=TRUE,SEED=TRUE,...){
if(dif){
if(pr)print('dif=T, so analysis is done on difference scores')
temp<-rmmcppbd(x,y=y,alpha=.05,con=con,est,plotit=plotit,grp=grp,nboot=nboot,
hoch=T,...)
output<-temp$output
con<-temp$con
}
if(!dif){
if(pr){
print('dif=F, so analysis is done on marginal distributions')
if(!BA)print('With M-estimator or MOM, suggest using BA=T and hoch=T')
}
if(!is.null(y[1]))x<-cbind(x,y)
if(!is.list(x) && !is.matrix(x))stop('Data must be stored in a matrix or in list mode.')
if(is.list(x)){
if(is.matrix(con)){
if(length(x)!=nrow(con))stop('The number of rows in con is not equal to the number of groups.')
}}
if(is.list(x)){
mat<-matl(x)
}
if(is.matrix(x) && is.matrix(con)){
if(ncol(x)!=nrow(con))stop('The number of rows in con is not equal to the number of groups.')
mat<-x
}
if(is.matrix(x))mat<-x
if(!is.na(sum(grp)))mat<-mat[,grp]
mat<-elimna(mat) # Remove rows with missing values.
x<-mat
J<-ncol(mat)
xcen<-x
for(j in 1:J)xcen[,j]<-x[,j]-est(x[,j])
Jm<-J-1
if(sum(con^2)==0){
d<-(J^2-J)/2
con<-matrix(0,J,d)
id<-0
for (j in 1:Jm){
jp<-j+1
for (k in jp:J){
id<-id+1
con[j,id]<-1
con[k,id]<-0-1
}}}
d<-ncol(con)
if(is.na(nboot)){
if(d<=4)nboot<-1000
if(d>4)nboot<-5000
}
n<-nrow(mat)
crit.vec<-alpha/c(1:d)
connum<-ncol(con)
if(SEED)set.seed(2) # set seed of random number generator so that
xbars<-apply(mat,2,est)
psidat<-NA
for (ic in 1:connum)psidat[ic]<-sum(con[,ic]*xbars)
psihat<-matrix(0,connum,nboot)
psihatcen<-matrix(0,connum,nboot)
bvec<-matrix(NA,ncol=J,nrow=nboot)
bveccen<-matrix(NA,ncol=J,nrow=nboot)
if(pr)print('Taking bootstrap samples. Please wait.')
data<-matrix(sample(n,size=n*nboot,replace=T),nrow=nboot)
for(ib in 1:nboot){
bvec[ib,]<-apply(x[data[ib,],],2,est,...)
bveccen[ib,]<-apply(xcen[data[ib,],],2,est,...)
}
test<-1
bias<-NA
for (ic in 1:connum){
psihat[ic,]<-apply(bvec,1,bptdpsi,con[,ic])
psihatcen[ic,]<-apply(bveccen,1,bptdpsi,con[,ic])
bias[ic]<-sum((psihatcen[ic,]>0))/nboot-.5
ptemp<-(sum(psihat[ic,]>0)+.5*sum(psihat[ic,]==0))/nboot
if(BA)test[ic]<-ptemp-.1*bias[ic]
if(!BA)test[ic]<-ptemp
test[ic]<-min(test[ic],1-test[ic])
test[ic]<-max(test[ic],0)
}
test<-2*test
ncon<-ncol(con)
if(alpha==.05){
dvec<-c(.025,.025,.0169,.0127,.0102,.00851,.0073,.00639,.00568,.00511)
dvecba<-c(.05,.025,.0169,.0127,.0102,.00851,.0073,.00639,.00568,.00511)
if(ncon > 10){
avec<-.05/c(11:ncon)
dvec<-c(dvec,avec)
}}
if(alpha==.01){
dvec<-c(.005,.005,.00334,.00251,.00201,.00167,.00143,.00126,.00112,.00101)
dvecba<-c(.01,.005,.00334,.00251,.00201,.00167,.00143,.00126,.00112,.00101)
if(ncon > 10){
avec<-.01/c(11:ncon)
dvec<-c(dvec,avec)
}}
if(alpha != .05 && alpha != .01){
dvec<-alpha/c(1:ncon)
dvecba<-dvec
dvec[2]<-alpha
}
if(hoch)dvec<-alpha/c(1:ncon)
dvec<-2*dvec
dvecba<-dvec
if(plotit && ncol(bvec)==2){
z<-c(0,0)
one<-c(1,1)
plot(rbind(bvec,z,one),xlab=xlab,ylab=ylab,type='n')
points(bvec)
totv<-apply(x,2,est,...)
cmat<-var(bvec)
dis<-mahalanobis(bvec,totv,cmat)
temp.dis<-order(dis)
ic<-round((1-alpha)*nboot)
xx<-bvec[temp.dis[1:ic],]
xord<-order(xx[,1])
xx<-xx[xord,]
temp<-chull(xx)
lines(xx[temp,])
lines(xx[c(temp[1],temp[length(temp)]),])
abline(0,1)
}
temp2<-order(0-test)
ncon<-ncol(con)
zvec<-dvec[1:ncon]
if(BA)zvec<-dvecba[1:ncon]
sigvec<-(test[temp2]>=zvec)
output<-matrix(0,connum,6)
dimnames(output)<-list(NULL,c('con.num','psihat','p.value','p.sig','ci.lower','ci.upper'))
tmeans<-apply(mat,2,est,...)
psi<-1
output[temp2,4]<-zvec
for (ic in 1:ncol(con)){
output[ic,2]<-sum(con[,ic]*tmeans)
output[ic,1]<-ic
output[ic,3]<-test[ic]
temp<-sort(psihat[ic,])
icl<-round(output[ic,4]*nboot/2)+1
icu<-nboot-(icl-1)
output[ic,5]<-temp[icl]
output[ic,6]<-temp[icu]
}
}
num.sig<-sum(output[,3]<=output[,4])
list(output=output,con=con,num.sig=num.sig)
}
matl<-function(x){
J=length(x)
nval=NA
for(j in 1:J)nval[j]=length(x[[j]])
temp<-matrix(NA,ncol=J,nrow=max(nval))
for(j in 1:J)temp[1:nval[j],j]<-x[[j]]
temp
}
Aband<-function(x,alpha=.05,plotit=TRUE,sm=T,SEED=TRUE,nboot=500,grp=c(1:4),
xlab='X (First Factor)',ylab='Delta',crit=NA,print.all=F,plot.op=F){
if(!is.list(x) && !is.matrix(x))stop('store data in list mode or a matrix')
if(SEED)set.seed(2)
if(is.matrix(x))x<-listm(x)
for(j in 1:length(x))x[[j]]=elimna(x[[j]])/2
if(length(grp)<4)stop('There must be at least 4 groups')
if(length(x)!=4)stop('The argument grp must have 4 values')
x<-x[grp]
n<-c(length(x[[1]]),length(x[[2]]),length(x[[3]]),length(x[[4]]))
vals<-NA
y<-list()
if(is.na(crit)){
print('Approximating critical value. Please wait.')
for(i in 1:nboot){
for(j in 1:4)
y[[j]]<-rnorm(n[j])
temp<-ks.test(outer(y[[1]],y[[2]],FUN='+'),outer(y[[3]],y[[4]],FUN='+'))
vals[i]<-temp[1]$statistic
}
vals<-sort(vals)
ic<-(1-alpha)*nboot
crit<-vals[ic]
}
if(plot.op){
plotit<-F
g2plot(v1,v2)
}
output<-sband(outer(x[[1]],x[[2]],FUN='+'),outer(x[[3]],x[[4]],FUN='+'),
plotit=plotit,crit=crit,flag=F,sm=sm,xlab=xlab,ylab=ylab)
if(!print.all){
numsig<-output$numsig
ks.test.stat<-ks.test(outer(x[[1]],x[[2]],FUN='+'),
outer(x[[3]],x[[4]],FUN='+'))$statistic
output<-matrix(c(numsig,crit,ks.test.stat),ncol=1)
dimnames(output)<-list(c('number sig','critical value','KS test statistics'),
NULL)
}
output
}
elimna<-function(m){
if(is.null(dim(m)))m<-as.matrix(m)
ikeep<-c(1:nrow(m))
for(i in 1:nrow(m))if(sum(is.na(m[i,])>=1))ikeep[i]<-0
elimna<-m[ikeep[ikeep>=1],]
elimna
}
tmean<-function(x,tr=.2,na.rm=FALSE){
if(na.rm)x<-x[!is.na(x)]
val<-mean(x,tr)
val
}
bptdpsi<-function(x,con){
bptdpsi<-sum(con*x)
bptdpsi
}
bptdsub<-function(isub,x,tr,con){
h1 <- nrow(x) - 2 * floor(tr * nrow(x))
se<-0
for(j in 1:ncol(x)){
for(k in 1:ncol(x)){
djk<-(nrow(x) - 1) * wincor(x[isub,j],x[isub,k], tr)$cov
se<-se+con[j]*con[k]*djk
}
}
se/(h1*(h1-1))
}
y<-t(y)
head(y)
dimnames(y)
bitmap(file='test1.png')
boxplot(y)
dev.off()
bitmap(file='test2.png')
layout(matrix(c(1,2,3,4), 2, 2))
(rmout<-rm2mcp(2,2,y, plotit=TRUE) )
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Information on data table  format.',3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'For this repeated measures design you must')
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'have only one participant /subject on each row.')
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'The order of factors is also constrained so that')
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'for factors A B each with two levels the column order is.')
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'A1B1 A1B2 A2B1 A2B2 as given in the default example.')
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='myinfo1.tab')
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,names(rmout)[1],3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][1],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][2],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][3],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][4],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[4])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][5],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[5])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.A$output)[[2]][6],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.A$output[6])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,names(rmout)[2],3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][1],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][2],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][3],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][4],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[4])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][5],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[5])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.B$output)[[2]][6],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.B$output[6])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,names(rmout)[3],3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][1],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][2],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][3],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][4],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[4])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][5],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[5])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,dimnames(rmout$Factor.AB$output)[[2]][6],header=TRUE)
a<-table.element(a,rmout$Factor.AB$output[6])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')