Repository of Reproducible Computations

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author

*The author of this computation has been verified*

R Software Module

rwasp_surveyscores.wasp

Title produced by software

Survey Scores

Date of computation

Wed, 10 Dec 2014 13:57:46 +0000

Cite this page as follows

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2014/Dec/10/t141821987749j263xen0ixp97.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 16:31:48 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198, Retrieved Sun, 19 May 2024 16:31:48 +0000

QR Codes:

Paste this QR Code to cite your computation.

Original text written by user:

IsPrivate?

No (this computation is public)

User-defined keywords

Estimated Impact

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)

-     [Survey Scores] [] [2014-12-10 12:34:32] [5efa6717cfe6505454df834acc87b53b]
- R     [Survey Scores] [] [2014-12-10 12:55:50] [5efa6717cfe6505454df834acc87b53b]
-    D    [Survey Scores] [] [2014-12-10 13:54:16] [5efa6717cfe6505454df834acc87b53b]
-    D        [Survey Scores] [] [2014-12-10 13:57:46] [4621f922aed0297f88122271e88ec2ef] [Current]

Feedback Forum

Post a new message

Dataseries X:

Download CSV

Histogram

Boxplots

4	5	1	2	3	4	4	5	2	4	4	4	1	1	1	4	2	2	4	4	1	1	1	4	1	1	4	1	4	4	5	1	2	1	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	3	2	3	3	4	2	4	4	4	5	4	4	2	2	2	4	4	3	5	4	3	2	4	4	3	3	5	1	4	3	2	3	2	4
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	4	4	2	4	4	4	4	4	4	4	4	3	3	4	4	4	4	4	3	2	2	4	2	2	4	4	4	4	4	4	4	3	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1	4	1	2	1	4	4	4	2	4	2	4	4	3	1	3	4	3	4	1	4	1	2	4	2	2	4	4	4	3	4	3	2	2	1
5	4	2	4	2	4	5	5	4	2	4	5	1	2	3	5	4	2	4	5	0	2	4	4	3	2	5	2	5	4	5	4	4	2	2
4	4	5	3	4	4	2	4	3	4	4	4	4	3	5	3	4	4	4	5	3	4	3	4	4	5	4	2	4	4	4	2	4	3	4
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	3	3	2	4	4	4	1	2	4	3	3	2	3	4	3	3	3	3	3	2	1	3	2	3	4	3	3	3	4	3	3	4	3
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	1	1	4	2	5	4	4	4	4	2	5	3	3	2	4	3	4	4	4	4	2	3	2	2	2	5	2	5	5	4	3	4	1	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	3	3	3	4	4	4	3	3	4	3	2	2	3	3	4	2	3	4	2	2	2	3	2	4	4	2	4	3	4	4	4	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	2	2	2	2	4	3	4	2	4	3	3	2	2	2	3	4	2	4	4	2	2	2	4	2	2	4	3	2	2	2	2	2	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	1	2	2	4	4	4	1	3	2	3	2	2	2	4	3	3	2	3	2	2	1	2	2	2	4	3	4	3	4	2	2	1	1
4	2	2	2	3	4	4	4	1	1	4	2	1	1	1	4	2	1	2	1	1	1	1	1	1	1	5	1	3	1	2	2	2	1	1
4	4	4	3	2	2	4	4	2	4	4	2	2	2	2	3	4	2	2	4	2	4	2	3	3	4	4	2	3	2	4	2	3	2	4
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5	5	2	4	2	4	4	5	2	4	4	4	1	2	2	4	2	3	4	4	4	1	2	2	4	2	4	2	4	3	4	2	2	3	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	5	1	3	2	5	4	5	2	4	2	3	3	4	3	3	2	4	4	1	4	1	4	5	4	1	4	4	3	4	3	2	3	3	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5	5	3	3	2	5	3	5	4	4	4	3	2	3	2	4	2	3	3	3	2	2	2	3	2	2	4	2	4	3	4	2	3	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
5	5	3	5	5	5	5	5	5	5	4	5	5	5	4	4	4	5	5	4	5	3	3	5	5	4	5	5	5	4	5	2	2	5	5
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	5	3	2	2	4	4	5	1	4	4	3	1	2	2	4	4	3	4	4	4	2	2	4	2	4	4	2	4	3	5	2	2	4	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	4	1	2	3	2	4	4	2	3	2	3	2	2	1	4	2	2	2	1	2	2	2	4	2	2	4	2	4	4	4	2	2	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	5	3	2	1	4	4	5	4	4	5	4	3	2	1	3	4	3	2	2	3	1	2	2	1	1	4	3	4	4	4	3	5	2	1
5	5	3	5	4	5	3	5	5	4	4	3	3	3	3	4	4	5	4	3	4	3	4	3	3	2	5	4	4	4	4	3	4	5	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	4	3	2	3	4	4	4	3	4	3	2	3	2	3	3	4	4	3	3	3	3	2	2	2	4	4	3	4	4	3	3	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	4	2	2	2	4	5	5	3	2	2	3	2	3	2	4	4	4	4	3	2	3	3	2	2	2	5	3	4	3	5	4	4	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	4	1	4	1	3	4	5	1	1	1	1	1	1	1	3	2	1	1	1	1	1	1	1	1	1	4	2	4	1	4	1	1	1	1
4	5	2	2	2	4	5	5	4	4	4	5	4	3	2	4	4	3	2	2	2	2	3	4	2	2	4	4	4	4	5	4	2	2	2
4	5	4	2	2	4	4	4	2	3	4	3	2	3	1	4	4	4	4	3	2	4	2	4	2	2	3	1	4	3	4	4	2	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	2	3	2	4	1	3	4	4	5	4	1	1	1	4	4	1	4	1	1	1	1	1	2	1	1	4	2	2	1	3	4	2	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	4	3	3	2	5	4	4	3	4	2	3	4	2	1	2	4	3	3	4	2	1	2	2	2	1	4	4	3	4	3	3	4	1	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	2	3	2	2	4	5	3	1	4	3	2	2	1	4	4	2	3	3	1	1	1	4	1	4	4	2	4	4	5	3	2	2	1
3	5	1	3	1	3	4	4	2	3	2	4	1	1	1	3	4	2	2	1	1	1	1	3	1	1	4	3	3	2	4	3	4	1	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	3	2	4	1	4	4	4	3	3	1	4	3	2	1	4	3	3	3	2	2	1	1	3	2	1	4	3	4	4	3	3	3	2	1
2	4	1	3	1	3	3	4	1	2	3	2	2	1	1	3	2	2	3	2	1	1	3	2	2	1	4	2	4	2	4	2	2	3	1
2	4	1	2	2	5	5	5	2	2	5	3	3	4	2	5	2	4	3	2	3	1	2	4	2	2	5	2	5	3	5	2	2	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1	2	3	3	3	4	3	2	4	4	3	3	4	4	4	4	3	3	3	2	3	4	3	2	3	3	4	4	3	4	4	3	3	3	3
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	5	2	4	2	4	5	5	5	2	4	5	3	2	4	3	4	5	5	4	2	5	2	4	3	4	5	4	5	3	5	2	4	2	5
4	4	3	2	1	2	4	4	3	2	4	1	2	2	1	3	2	2	1	2	2	2	1	4	2	4	4	2	4	2	4	3	3	2	1
4	4	1	4	1	3	3	4	4	3	5	4	3	3	1	4	3	4	2	3	3	1	2	3	2	1	4	4	3	3	3	4	4	2	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
3	3	2	3	2	3	3	3	2	2	4	2	2	1	2	4	2	2	2	2	1	2	2	3	1	3	3	2	2	2	3	2	3	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	1	2	2	3	4	4	2	2	4	2	2	2	2	3	3	2	2	3	2	3	2	2	2	4	4	2	3	2	4	2	2	2	3
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
2	3	2	2	2	3	4	4	2	3	4	2	2	2	2	2	4	2	2	2	2	3	2	2	2	2	4	2	3	2	3	2	2	2	2
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4	4	3	3	4	4	4	4	4	2	2	3	3	4	4	4	3	4	2	3	4	3	2	4	3	4	4	2	4	3	4	2	2	1	1
3	5	3	4	3	3	3	5	3	3	2	4	3	3	2	3	3	3	3	2	3	2	3	2	2	2	3	3	3	4	3	3	5	1	2
4	4	2	3	2	4	3	4	4	4	4	3	3	3	2	3	2	3	4	4	2	2	3	3	2	2	3	2	3	4	4	3	3	3	2
2	4	1	2	1	4	5	4	2	2	1	2	1	1	1	4	2	1	2	1	2	1	2	2	2	1	5	3	4	2	4	3	4	2	1
3	4	2	3	1	5	4	4	3	4	4	4	3	3	2	4	2	4	3	2	3	1	2	4	2	2	4	3	4	4	4	3	2	3	1
NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	9 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

\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 & 9 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&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]9 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	9 seconds
R Server	'Gwilym Jenkins' @ jenkins.wessa.net

Summary of survey scores (median of Likert score was subtracted)
Question	mean	Sum ofpositives (Ps)	Sum ofnegatives (Ns)	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	Count ofpositives (Pc)	Count ofnegatives (Nc)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
1	0.42	31	12	0.44	26	10	0.44
2	1	50	5	0.82	37	4	0.8
3	-0.78	6	41	-0.74	5	28	-0.7
4	-0.07	13	16	-0.1	11	16	-0.19
5	-0.87	5	44	-0.8	4	34	-0.79
6	0.8	40	4	0.82	32	4	0.78
7	0.8	40	4	0.82	33	3	0.83
8	1.27	58	1	0.97	42	1	0.95
9	-0.16	19	26	-0.16	16	20	-0.11
10	0.11	22	17	0.13	21	14	0.2
11	0.4	34	16	0.36	29	13	0.38
12	0.27	23	11	0.35	18	9	0.33
13	-0.53	9	33	-0.57	8	24	-0.5
14	-0.62	6	34	-0.7	5	26	-0.68
15	-0.98	6	50	-0.79	5	34	-0.74
16	0.56	28	3	0.81	26	3	0.79
17	0.16	21	14	0.2	21	14	0.2
18	-0.07	18	21	-0.08	15	17	-0.06
19	0.07	20	17	0.08	18	15	0.09
20	-0.2	18	27	-0.2	15	19	-0.12
21	-0.58	10	36	-0.57	9	26	-0.49
22	-0.96	6	49	-0.78	5	32	-0.73
23	-0.87	3	42	-0.87	3	32	-0.83
24	0.04	21	19	0.05	19	16	0.09
25	-0.78	6	41	-0.74	5	34	-0.74
26	-0.71	11	43	-0.59	10	31	-0.51
27	1.02	48	2	0.92	39	1	0.95
28	-0.22	15	25	-0.25	13	22	-0.26
29	0.62	33	5	0.74	28	4	0.75
30	0.16	21	14	0.2	20	12	0.25
31	0.87	43	4	0.83	34	3	0.84
32	-0.36	7	23	-0.53	7	21	-0.5
33	-0.07	17	20	-0.08	15	19	-0.12
34	-0.8	6	42	-0.75	4	33	-0.78
35	-1.13	7	58	-0.78	5	37	-0.76

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of survey scores (median of Likert score was subtracted) \tabularnewline
Question & mean & Sum ofpositives (Ps) & Sum ofnegatives (Ns) & (Ps-Ns)/(Ps+Ns) & Count ofpositives (Pc) & Count ofnegatives (Nc) & (Pc-Nc)/(Pc+Nc) \tabularnewline
1 & 0.42 & 31 & 12 & 0.44 & 26 & 10 & 0.44 \tabularnewline
2 & 1 & 50 & 5 & 0.82 & 37 & 4 & 0.8 \tabularnewline
3 & -0.78 & 6 & 41 & -0.74 & 5 & 28 & -0.7 \tabularnewline
4 & -0.07 & 13 & 16 & -0.1 & 11 & 16 & -0.19 \tabularnewline
5 & -0.87 & 5 & 44 & -0.8 & 4 & 34 & -0.79 \tabularnewline
6 & 0.8 & 40 & 4 & 0.82 & 32 & 4 & 0.78 \tabularnewline
7 & 0.8 & 40 & 4 & 0.82 & 33 & 3 & 0.83 \tabularnewline
8 & 1.27 & 58 & 1 & 0.97 & 42 & 1 & 0.95 \tabularnewline
9 & -0.16 & 19 & 26 & -0.16 & 16 & 20 & -0.11 \tabularnewline
10 & 0.11 & 22 & 17 & 0.13 & 21 & 14 & 0.2 \tabularnewline
11 & 0.4 & 34 & 16 & 0.36 & 29 & 13 & 0.38 \tabularnewline
12 & 0.27 & 23 & 11 & 0.35 & 18 & 9 & 0.33 \tabularnewline
13 & -0.53 & 9 & 33 & -0.57 & 8 & 24 & -0.5 \tabularnewline
14 & -0.62 & 6 & 34 & -0.7 & 5 & 26 & -0.68 \tabularnewline
15 & -0.98 & 6 & 50 & -0.79 & 5 & 34 & -0.74 \tabularnewline
16 & 0.56 & 28 & 3 & 0.81 & 26 & 3 & 0.79 \tabularnewline
17 & 0.16 & 21 & 14 & 0.2 & 21 & 14 & 0.2 \tabularnewline
18 & -0.07 & 18 & 21 & -0.08 & 15 & 17 & -0.06 \tabularnewline
19 & 0.07 & 20 & 17 & 0.08 & 18 & 15 & 0.09 \tabularnewline
20 & -0.2 & 18 & 27 & -0.2 & 15 & 19 & -0.12 \tabularnewline
21 & -0.58 & 10 & 36 & -0.57 & 9 & 26 & -0.49 \tabularnewline
22 & -0.96 & 6 & 49 & -0.78 & 5 & 32 & -0.73 \tabularnewline
23 & -0.87 & 3 & 42 & -0.87 & 3 & 32 & -0.83 \tabularnewline
24 & 0.04 & 21 & 19 & 0.05 & 19 & 16 & 0.09 \tabularnewline
25 & -0.78 & 6 & 41 & -0.74 & 5 & 34 & -0.74 \tabularnewline
26 & -0.71 & 11 & 43 & -0.59 & 10 & 31 & -0.51 \tabularnewline
27 & 1.02 & 48 & 2 & 0.92 & 39 & 1 & 0.95 \tabularnewline
28 & -0.22 & 15 & 25 & -0.25 & 13 & 22 & -0.26 \tabularnewline
29 & 0.62 & 33 & 5 & 0.74 & 28 & 4 & 0.75 \tabularnewline
30 & 0.16 & 21 & 14 & 0.2 & 20 & 12 & 0.25 \tabularnewline
31 & 0.87 & 43 & 4 & 0.83 & 34 & 3 & 0.84 \tabularnewline
32 & -0.36 & 7 & 23 & -0.53 & 7 & 21 & -0.5 \tabularnewline
33 & -0.07 & 17 & 20 & -0.08 & 15 & 19 & -0.12 \tabularnewline
34 & -0.8 & 6 & 42 & -0.75 & 4 & 33 & -0.78 \tabularnewline
35 & -1.13 & 7 & 58 & -0.78 & 5 & 37 & -0.76 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Summary of survey scores (median of Likert score was subtracted)[/C][/ROW]
[ROW][C]Question[/C][C]mean[/C][C]Sum ofpositives (Ps)[/C][C]Sum ofnegatives (Ns)[/C][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C]Count ofpositives (Pc)[/C][C]Count ofnegatives (Nc)[/C][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]0.42[/C][C]31[/C][C]12[/C][C]0.44[/C][C]26[/C][C]10[/C][C]0.44[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]1[/C][C]50[/C][C]5[/C][C]0.82[/C][C]37[/C][C]4[/C][C]0.8[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]-0.78[/C][C]6[/C][C]41[/C][C]-0.74[/C][C]5[/C][C]28[/C][C]-0.7[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]-0.07[/C][C]13[/C][C]16[/C][C]-0.1[/C][C]11[/C][C]16[/C][C]-0.19[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]-0.87[/C][C]5[/C][C]44[/C][C]-0.8[/C][C]4[/C][C]34[/C][C]-0.79[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0.8[/C][C]40[/C][C]4[/C][C]0.82[/C][C]32[/C][C]4[/C][C]0.78[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0.8[/C][C]40[/C][C]4[/C][C]0.82[/C][C]33[/C][C]3[/C][C]0.83[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]1.27[/C][C]58[/C][C]1[/C][C]0.97[/C][C]42[/C][C]1[/C][C]0.95[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]-0.16[/C][C]19[/C][C]26[/C][C]-0.16[/C][C]16[/C][C]20[/C][C]-0.11[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0.11[/C][C]22[/C][C]17[/C][C]0.13[/C][C]21[/C][C]14[/C][C]0.2[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0.4[/C][C]34[/C][C]16[/C][C]0.36[/C][C]29[/C][C]13[/C][C]0.38[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0.27[/C][C]23[/C][C]11[/C][C]0.35[/C][C]18[/C][C]9[/C][C]0.33[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]-0.53[/C][C]9[/C][C]33[/C][C]-0.57[/C][C]8[/C][C]24[/C][C]-0.5[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]-0.62[/C][C]6[/C][C]34[/C][C]-0.7[/C][C]5[/C][C]26[/C][C]-0.68[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]-0.98[/C][C]6[/C][C]50[/C][C]-0.79[/C][C]5[/C][C]34[/C][C]-0.74[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0.56[/C][C]28[/C][C]3[/C][C]0.81[/C][C]26[/C][C]3[/C][C]0.79[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]0.16[/C][C]21[/C][C]14[/C][C]0.2[/C][C]21[/C][C]14[/C][C]0.2[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]-0.07[/C][C]18[/C][C]21[/C][C]-0.08[/C][C]15[/C][C]17[/C][C]-0.06[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0.07[/C][C]20[/C][C]17[/C][C]0.08[/C][C]18[/C][C]15[/C][C]0.09[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]-0.2[/C][C]18[/C][C]27[/C][C]-0.2[/C][C]15[/C][C]19[/C][C]-0.12[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]-0.58[/C][C]10[/C][C]36[/C][C]-0.57[/C][C]9[/C][C]26[/C][C]-0.49[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]-0.96[/C][C]6[/C][C]49[/C][C]-0.78[/C][C]5[/C][C]32[/C][C]-0.73[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]-0.87[/C][C]3[/C][C]42[/C][C]-0.87[/C][C]3[/C][C]32[/C][C]-0.83[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0.04[/C][C]21[/C][C]19[/C][C]0.05[/C][C]19[/C][C]16[/C][C]0.09[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]-0.78[/C][C]6[/C][C]41[/C][C]-0.74[/C][C]5[/C][C]34[/C][C]-0.74[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]-0.71[/C][C]11[/C][C]43[/C][C]-0.59[/C][C]10[/C][C]31[/C][C]-0.51[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]1.02[/C][C]48[/C][C]2[/C][C]0.92[/C][C]39[/C][C]1[/C][C]0.95[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]-0.22[/C][C]15[/C][C]25[/C][C]-0.25[/C][C]13[/C][C]22[/C][C]-0.26[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0.62[/C][C]33[/C][C]5[/C][C]0.74[/C][C]28[/C][C]4[/C][C]0.75[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0.16[/C][C]21[/C][C]14[/C][C]0.2[/C][C]20[/C][C]12[/C][C]0.25[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0.87[/C][C]43[/C][C]4[/C][C]0.83[/C][C]34[/C][C]3[/C][C]0.84[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]-0.36[/C][C]7[/C][C]23[/C][C]-0.53[/C][C]7[/C][C]21[/C][C]-0.5[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]-0.07[/C][C]17[/C][C]20[/C][C]-0.08[/C][C]15[/C][C]19[/C][C]-0.12[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]-0.8[/C][C]6[/C][C]42[/C][C]-0.75[/C][C]4[/C][C]33[/C][C]-0.78[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]-1.13[/C][C]7[/C][C]58[/C][C]-0.78[/C][C]5[/C][C]37[/C][C]-0.76[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Summary of survey scores (median of Likert score was subtracted)
Question	mean	Sum ofpositives (Ps)	Sum ofnegatives (Ns)	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	Count ofpositives (Pc)	Count ofnegatives (Nc)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
1	0.42	31	12	0.44	26	10	0.44
2	1	50	5	0.82	37	4	0.8
3	-0.78	6	41	-0.74	5	28	-0.7
4	-0.07	13	16	-0.1	11	16	-0.19
5	-0.87	5	44	-0.8	4	34	-0.79
6	0.8	40	4	0.82	32	4	0.78
7	0.8	40	4	0.82	33	3	0.83
8	1.27	58	1	0.97	42	1	0.95
9	-0.16	19	26	-0.16	16	20	-0.11
10	0.11	22	17	0.13	21	14	0.2
11	0.4	34	16	0.36	29	13	0.38
12	0.27	23	11	0.35	18	9	0.33
13	-0.53	9	33	-0.57	8	24	-0.5
14	-0.62	6	34	-0.7	5	26	-0.68
15	-0.98	6	50	-0.79	5	34	-0.74
16	0.56	28	3	0.81	26	3	0.79
17	0.16	21	14	0.2	21	14	0.2
18	-0.07	18	21	-0.08	15	17	-0.06
19	0.07	20	17	0.08	18	15	0.09
20	-0.2	18	27	-0.2	15	19	-0.12
21	-0.58	10	36	-0.57	9	26	-0.49
22	-0.96	6	49	-0.78	5	32	-0.73
23	-0.87	3	42	-0.87	3	32	-0.83
24	0.04	21	19	0.05	19	16	0.09
25	-0.78	6	41	-0.74	5	34	-0.74
26	-0.71	11	43	-0.59	10	31	-0.51
27	1.02	48	2	0.92	39	1	0.95
28	-0.22	15	25	-0.25	13	22	-0.26
29	0.62	33	5	0.74	28	4	0.75
30	0.16	21	14	0.2	20	12	0.25
31	0.87	43	4	0.83	34	3	0.84
32	-0.36	7	23	-0.53	7	21	-0.5
33	-0.07	17	20	-0.08	15	19	-0.12
34	-0.8	6	42	-0.75	4	33	-0.78
35	-1.13	7	58	-0.78	5	37	-0.76

Pearson correlations of survey scores (and p-values)
	mean	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
mean	1 (0)	0.986 (0)	0.984 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.986 (0)	1 (0)	0.998 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.984 (0)	0.998 (0)	1 (0)

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Pearson correlations of survey scores (and p-values) \tabularnewline
 & mean & (Ps-Ns)/(Ps+Ns) & (Pc-Nc)/(Pc+Nc) \tabularnewline
mean & 1 (0) & 0.986 (0) & 0.984 (0) \tabularnewline
(Ps-Ns)/(Ps+Ns) & 0.986 (0) & 1 (0) & 0.998 (0) \tabularnewline
(Pc-Nc)/(Pc+Nc) & 0.984 (0) & 0.998 (0) & 1 (0) \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Pearson correlations of survey scores (and p-values)[/C][/ROW]
[ROW][C][/C][C]mean[/C][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]1 (0)[/C][C]0.986 (0)[/C][C]0.984 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C]0.986 (0)[/C][C]1 (0)[/C][C]0.998 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][C]0.984 (0)[/C][C]0.998 (0)[/C][C]1 (0)[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Pearson correlations of survey scores (and p-values)
	mean	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
mean	1 (0)	0.986 (0)	0.984 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.986 (0)	1 (0)	0.998 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.984 (0)	0.998 (0)	1 (0)

Kendall tau rank correlations of survey scores (and p-values)
	mean	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
mean	1 (0)	0.96 (0)	0.921 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.96 (0)	1 (0)	0.954 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.921 (0)	0.954 (0)	1 (0)

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Kendall tau rank correlations of survey scores (and p-values) \tabularnewline
 & mean & (Ps-Ns)/(Ps+Ns) & (Pc-Nc)/(Pc+Nc) \tabularnewline
mean & 1 (0) & 0.96 (0) & 0.921 (0) \tabularnewline
(Ps-Ns)/(Ps+Ns) & 0.96 (0) & 1 (0) & 0.954 (0) \tabularnewline
(Pc-Nc)/(Pc+Nc) & 0.921 (0) & 0.954 (0) & 1 (0) \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Kendall tau rank correlations of survey scores (and p-values)[/C][/ROW]
[ROW][C][/C][C]mean[/C][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][/ROW]
[ROW][C]mean[/C][C]1 (0)[/C][C]0.96 (0)[/C][C]0.921 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C]0.96 (0)[/C][C]1 (0)[/C][C]0.954 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][C]0.921 (0)[/C][C]0.954 (0)[/C][C]1 (0)[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=265198&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:

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

Kendall tau rank correlations of survey scores (and p-values)
	mean	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
mean	1 (0)	0.96 (0)	0.921 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.96 (0)	1 (0)	0.954 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.921 (0)	0.954 (0)	1 (0)

Parameters (Session):

par1 = 1 2 3 4 5 ;

Parameters (R input):

par1 = 1 2 3 4 5 ;

R code (references can be found in the software module):

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
load(file='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='mytable.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='mytable1.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)
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='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,1],myresult[,4],method='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,1],myresult[,7],method='kendall'),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='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,4],method='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,4],myresult[,7],method='kendall'),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='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,4],method='kendall'),align='right')
a<-table.element(a,docor(myresult[,7],myresult[,7],method='kendall'),align='right')
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')

Free Statistics

Description of Statistical Computation

Tree of Dependent Computations

Dataset

Tables (Output of Computation)

Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code