Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_Two Factor ANOVA.wasp
Title produced by softwareTwo-Way ANOVA
Date of computationFri, 22 Dec 2017 12:45:13 +0100
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2017/Dec/22/t1513943591v810ohxhjleozky.htm/, Retrieved Wed, 15 May 2024 22:37:36 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765, Retrieved Wed, 15 May 2024 22:37:36 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact91
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-       [Two-Way ANOVA] [] [2017-12-22 11:45:13] [767bae2faba658f23149559b7968621e] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
10 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Niet duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Niet duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
4 "'Niet duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Niet duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Niet duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Niet duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
2 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Niet duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Niet duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
3 "'Niet duidelijk'" "'M'"
2 "'Niet duidelijk'" "'M'"
3 "'Niet duidelijk'" "'M'"
4 "'Duidelijk'" "'M'"
2 "'Niet duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
5 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Niet duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
3 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Niet duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Niet duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
3 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Niet duidelijk'" "'M'"
10 "'Duidelijk'" "'F'"
2 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Niet duidelijk'" "'F'"
4 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Niet duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
4 "'Niet duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
2 "'Niet duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
4 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
5 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Niet duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'M'"
9 "'Duidelijk'" "'M'"
8 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'M'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
7 "'Duidelijk'" "'F'"
8 "'Duidelijk'" "'F'"
10 "'Duidelijk'" "'M'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"
6 "'Duidelijk'" "'F'"




Summary of computational transaction
Raw Input view raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Outputview raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time4 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=0

[TABLE]
[ROW]
Summary of computational transaction[/C][/ROW] [ROW]Raw Input[/C] view raw input (R code) [/C][/ROW] [ROW]Raw Output[/C]view raw output of R engine [/C][/ROW] [ROW]Computing time[/C]4 seconds[/C][/ROW] [ROW]R Server[/C]Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&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 Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center







ANOVA Model
Response ~ Treatment_A * Treatment_B
means6.974-0.1560.89-2.308

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
ANOVA Model \tabularnewline
Response ~ Treatment_A * Treatment_B \tabularnewline
means & 6.974 & -0.156 & 0.89 & -2.308 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=1

[TABLE]
[ROW][C]ANOVA Model[/C][/ROW]
[ROW][C]Response ~ Treatment_A * Treatment_B[/C][/ROW]
[ROW][C]means[/C][C]6.974[/C][C]-0.156[/C][C]0.89[/C][C]-2.308[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

ANOVA Model
Response ~ Treatment_A * Treatment_B
means6.974-0.1560.89-2.308







ANOVA Statistics
DfSum SqMean SqF valuePr(>F)
1
Treatment_A130.72830.7288.7650.003
Treatment_B117.17417.1744.8990.028
Treatment_A:Treatment_B124.64124.6417.0290.009
Residuals175613.4913.506

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
ANOVA Statistics \tabularnewline
  & Df & Sum Sq & Mean Sq & F value & Pr(>F) \tabularnewline
 & 1 &  &  &  &  \tabularnewline
Treatment_A & 1 & 30.728 & 30.728 & 8.765 & 0.003 \tabularnewline
Treatment_B & 1 & 17.174 & 17.174 & 4.899 & 0.028 \tabularnewline
Treatment_A:Treatment_B & 1 & 24.641 & 24.641 & 7.029 & 0.009 \tabularnewline
Residuals & 175 & 613.491 & 3.506 &   &   \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=2

[TABLE]
[ROW][C]ANOVA Statistics[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]Df[/C][C]Sum Sq[/C][C]Mean Sq[/C][C]F value[/C][C]Pr(>F)[/C][/ROW]
[ROW][C][/C][C]1[/C][C][/C][C][/C][C][/C][C][/C][/ROW]
[ROW][C]Treatment_A[/C][C]1[/C][C]30.728[/C][C]30.728[/C][C]8.765[/C][C]0.003[/C][/ROW]
[ROW][C]Treatment_B[/C][C]1[/C][C]17.174[/C][C]17.174[/C][C]4.899[/C][C]0.028[/C][/ROW]
[ROW][C]Treatment_A:Treatment_B[/C][C]1[/C][C]24.641[/C][C]24.641[/C][C]7.029[/C][C]0.009[/C][/ROW]
[ROW][C]Residuals[/C][C]175[/C][C]613.491[/C][C]3.506[/C][C] [/C][C] [/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

ANOVA Statistics
DfSum SqMean SqF valuePr(>F)
1
Treatment_A130.72830.7288.7650.003
Treatment_B117.17417.1744.8990.028
Treatment_A:Treatment_B124.64124.6417.0290.009
Residuals175613.4913.506







Tukey Honest Significant Difference Comparisons
difflwruprp adj
'Niet,duidelijk'-'Duidelijk'-1.288-2.146-0.4290.003
'M'-'F'0.6190.0671.1720.028
'Niet,duidelijk':'F'-'Duidelijk':'F'-0.156-1.7211.410.994
'Duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'0.890.1171.6630.017
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'-1.574-3.2070.0580.063
'Duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'1.046-0.5152.6070.307
'Niet,duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'-1.418-3.540.7040.309
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'M'-2.464-4.092-0.8360.001

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Tukey Honest Significant Difference Comparisons \tabularnewline
  & diff & lwr & upr & p adj \tabularnewline
'Niet,duidelijk'-'Duidelijk' & -1.288 & -2.146 & -0.429 & 0.003 \tabularnewline
'M'-'F' & 0.619 & 0.067 & 1.172 & 0.028 \tabularnewline
'Niet,duidelijk':'F'-'Duidelijk':'F' & -0.156 & -1.721 & 1.41 & 0.994 \tabularnewline
'Duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F' & 0.89 & 0.117 & 1.663 & 0.017 \tabularnewline
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F' & -1.574 & -3.207 & 0.058 & 0.063 \tabularnewline
'Duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F' & 1.046 & -0.515 & 2.607 & 0.307 \tabularnewline
'Niet,duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F' & -1.418 & -3.54 & 0.704 & 0.309 \tabularnewline
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'M' & -2.464 & -4.092 & -0.836 & 0.001 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Tukey Honest Significant Difference Comparisons[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]diff[/C][C]lwr[/C][C]upr[/C][C]p adj[/C][/ROW]
[ROW][C]'Niet,duidelijk'-'Duidelijk'[/C][C]-1.288[/C][C]-2.146[/C][C]-0.429[/C][C]0.003[/C][/ROW]
[ROW][C]'M'-'F'[/C][C]0.619[/C][C]0.067[/C][C]1.172[/C][C]0.028[/C][/ROW]
[ROW][C]'Niet,duidelijk':'F'-'Duidelijk':'F'[/C][C]-0.156[/C][C]-1.721[/C][C]1.41[/C][C]0.994[/C][/ROW]
[ROW][C]'Duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'[/C][C]0.89[/C][C]0.117[/C][C]1.663[/C][C]0.017[/C][/ROW]
[ROW][C]'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'[/C][C]-1.574[/C][C]-3.207[/C][C]0.058[/C][C]0.063[/C][/ROW]
[ROW][C]'Duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'[/C][C]1.046[/C][C]-0.515[/C][C]2.607[/C][C]0.307[/C][/ROW]
[ROW][C]'Niet,duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'[/C][C]-1.418[/C][C]-3.54[/C][C]0.704[/C][C]0.309[/C][/ROW]
[ROW][C]'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'M'[/C][C]-2.464[/C][C]-4.092[/C][C]-0.836[/C][C]0.001[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Tukey Honest Significant Difference Comparisons
difflwruprp adj
'Niet,duidelijk'-'Duidelijk'-1.288-2.146-0.4290.003
'M'-'F'0.6190.0671.1720.028
'Niet,duidelijk':'F'-'Duidelijk':'F'-0.156-1.7211.410.994
'Duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'0.890.1171.6630.017
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'F'-1.574-3.2070.0580.063
'Duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'1.046-0.5152.6070.307
'Niet,duidelijk':'M'-'Niet,duidelijk':'F'-1.418-3.540.7040.309
'Niet,duidelijk':'M'-'Duidelijk':'M'-2.464-4.092-0.8360.001







Levenes Test for Homogeneity of Variance
DfF valuePr(>F)
Group35.4220.001
175

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Levenes Test for Homogeneity of Variance \tabularnewline
  & Df & F value & Pr(>F) \tabularnewline
Group & 3 & 5.422 & 0.001 \tabularnewline
  & 175 &   &   \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=4

[TABLE]
[ROW][C]Levenes Test for Homogeneity of Variance[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]Df[/C][C]F value[/C][C]Pr(>F)[/C][/ROW]
[ROW][C]Group[/C][C]3[/C][C]5.422[/C][C]0.001[/C][/ROW]
[ROW][C] [/C][C]175[/C][C] [/C][C] [/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310765&T=4

As an alternative you can also use a QR Code:  

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

Levenes Test for Homogeneity of Variance
DfF valuePr(>F)
Group35.4220.001
175



Parameters (Session):
par1 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = 3 ; par4 = TRUE ;
Parameters (R input):
par1 = 1 ; par2 = 2 ; par3 = 3 ; par4 = TRUE ;
R code (references can be found in the software module):
cat1 <- as.numeric(par1) #
cat2<- as.numeric(par2) #
cat3 <- as.numeric(par3)
intercept<-as.logical(par4)
x <- t(x)
x1<-as.numeric(x[,cat1])
f1<-as.character(x[,cat2])
f2 <- as.character(x[,cat3])
xdf<-data.frame(x1,f1, f2)
(V1<-dimnames(y)[[1]][cat1])
(V2<-dimnames(y)[[1]][cat2])
(V3 <-dimnames(y)[[1]][cat3])
names(xdf)<-c('Response', 'Treatment_A', 'Treatment_B')
if(intercept == FALSE) (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment_A * Treatment_B- 1, data = xdf) ) else (lmxdf<-lm(Response ~ Treatment_A * Treatment_B, data = xdf) )
(aov.xdf<-aov(lmxdf) )
(anova.xdf<-anova(lmxdf) )
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'ANOVA Model', length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, lmxdf$call['formula'],length(lmxdf$coefficients)+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'means',,TRUE)
for(i in 1:length(lmxdf$coefficients)){
a<-table.element(a, round(lmxdf$coefficients[i], digits=3),,FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'ANOVA Statistics', 5+1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, ' ',,TRUE)
a<-table.element(a, 'Df',,FALSE)
a<-table.element(a, 'Sum Sq',,FALSE)
a<-table.element(a, 'Mean Sq',,FALSE)
a<-table.element(a, 'F value',,FALSE)
a<-table.element(a, 'Pr(>F)',,FALSE)
a<-table.row.end(a)
for(i in 1 : length(rownames(anova.xdf))-1){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,rownames(anova.xdf)[i] ,,TRUE)
a<-table.element(a, anova.xdf$Df[1],,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[i], digits=3),,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[i], digits=3),,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'F value'[i], digits=3),,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Pr(>F)'[i], digits=3),,FALSE)
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, 'Residuals',,TRUE)
a<-table.element(a, anova.xdf$'Df'[i+1],,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Sum Sq'[i+1], digits=3),,FALSE)
a<-table.element(a, round(anova.xdf$'Mean Sq'[i+1], digits=3),,FALSE)
a<-table.element(a, ' ',,FALSE)
a<-table.element(a, ' ',,FALSE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
bitmap(file='anovaplot.png')
boxplot(Response ~ Treatment_A + Treatment_B, data=xdf, xlab=V2, ylab=V1, main='Boxplots of ANOVA Groups')
dev.off()
bitmap(file='designplot.png')
xdf2 <- xdf # to preserve xdf make copy for function
names(xdf2) <- c(V1, V2, V3)
plot.design(xdf2, main='Design Plot of Group Means')
dev.off()
bitmap(file='interactionplot.png')
interaction.plot(xdf$Treatment_A, xdf$Treatment_B, xdf$Response, xlab=V2, ylab=V1, trace.label=V3, main='Possible Interactions Between Anova Groups')
dev.off()
if(intercept==TRUE){
thsd<-TukeyHSD(aov.xdf)
names(thsd) <- c(V2, V3, paste(V2, ':', V3, sep=''))
bitmap(file='TukeyHSDPlot.png')
layout(matrix(c(1,2,3,3), 2,2))
plot(thsd, las=1)
dev.off()
}
if(intercept==TRUE){
ntables<-length(names(thsd))
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Tukey Honest Significant Difference Comparisons', 5,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a, ' ', 1, TRUE)
for(i in 1:4){
a<-table.element(a,colnames(thsd[[1]])[i], 1, TRUE)
}
a<-table.row.end(a)
for(nt in 1:ntables){
for(i in 1:length(rownames(thsd[[nt]]))){
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,rownames(thsd[[nt]])[i], 1, TRUE)
for(j in 1:4){
a<-table.element(a,round(thsd[[nt]][i,j], digits=3), 1, FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
}
} # end nt
a<-table.end(a)
table.save(a,file='hsdtable.tab')
}#end if hsd tables
if(intercept==FALSE){
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'TukeyHSD Message', 1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Must Include Intercept to use Tukey Test ', 1, FALSE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}
library(car)
lt.lmxdf<-levene.test(lmxdf)
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Levenes Test for Homogeneity of Variance', 4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,' ', 1, TRUE)
for (i in 1:3){
a<-table.element(a,names(lt.lmxdf)[i], 1, FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Group', 1, TRUE)
for (i in 1:3){
a<-table.element(a,round(lt.lmxdf[[i]][1], digits=3), 1, FALSE)
}
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,' ', 1, TRUE)
a<-table.element(a,lt.lmxdf[[1]][2], 1, FALSE)
a<-table.element(a,' ', 1, FALSE)
a<-table.element(a,' ', 1, FALSE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')