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Survey Scores

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Sun, 24 Dec 2017 11:04:18 +0100

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Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2017/Dec/24/t1514109897cxe03m33zn0ci0v.htm/, Retrieved Tue, 14 May 2024 18:41:25 +0000

Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888, Retrieved Tue, 14 May 2024 18:41:25 +0000

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Paper Sandrine Ponet en Jeremy Moras

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3	2	2	2	2	3	3	3	2	2	2	3	4	4	3	5	5	5	5	3	3	3	4	4	5	4	4	4	4	4	4	4	5	2	4	3	3	3	2	3	4	4	4	4
3	3	4	4	4	2	4	3	2	2	3	3	4	4	4	3	3	4	4	4	4	4	4	4	3	3	2	4	3	3	5	5	5	3	4	3	3	4	3	3	4	4	4	3
4	4	4	4	5	4	4	3	4	4	4	5	5	4	4	4	4	5	4	5	5	5	5	4	3	5	3	5	5	5	4	4	5	4	5	4	5	5	3	4	4	4	4	4
4	4	4	4	4	4	4	4	3	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4	3	4	3	4	4	4	4	3	3	4	4	4	4	5	4	4	3	3	3	3	3	3	3	3	3
4	4	4	4	4	4	4	4	3	3	3	4	4	4	4	3	3	4	4	4	4	3	3	3	3	3	3	3	4	4	4	4	4	4	4	3	3	3	2	3	4	3	4	3

Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	Big 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 time1 seconds \tabularnewline
R ServerBig Analytics Cloud Computing Center \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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]

1 seconds[/C][/ROW] [ROW]

R Server[/C]

Big Analytics Cloud Computing Center[/C][/ROW] [/TABLE] Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&T=0

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Summary of computational transaction
Raw Input	view raw input (R code)
Raw Output	view raw output of R engine
Computing time	1 seconds
R Server	Big Analytics Cloud Computing Center

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	0.69	356	50	0.75	307	42	0.76
2	0.61	328	57	0.7	269	53	0.67
3	0.72	353	33	0.83	289	31	0.81
4	0.42	261	74	0.56	222	70	0.52
5	0.59	311	50	0.72	268	48	0.7
6	0.55	323	79	0.61	262	72	0.57
7	0.5	306	82	0.58	240	73	0.53
8	0.41	257	75	0.55	209	66	0.52
9	-0.33	84	231	-0.47	71	178	-0.43
10	0.13	161	102	0.22	147	91	0.24
11	0.31	219	81	0.46	201	74	0.46
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13	0.2	199	109	0.29	182	98	0.3
14	0.38	242	73	0.54	215	65	0.54
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19	0.72	359	39	0.8	306	36	0.79
20	0.51	373	147	0.43	258	108	0.41
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32	1.04	490	24	0.91	352	22	0.88
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34	0.69	356	50	0.75	305	43	0.75
35	1.04	474	8	0.97	336	7	0.96
36	0.94	435	15	0.93	330	15	0.91
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38	0.76	356	18	0.9	286	18	0.88
39	0.07	169	136	0.11	142	114	0.11
40	0.72	354	33	0.83	287	30	0.81
41	0.62	324	48	0.74	257	44	0.71
42	0.49	301	84	0.56	239	71	0.54
43	0.61	334	62	0.69	251	51	0.66
44	0.78	377	28	0.86	291	25	0.84

\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 & 0.69 & 356 & 50 & 0.75 & 307 & 42 & 0.76 \tabularnewline
2 & 0.61 & 328 & 57 & 0.7 & 269 & 53 & 0.67 \tabularnewline
3 & 0.72 & 353 & 33 & 0.83 & 289 & 31 & 0.81 \tabularnewline
4 & 0.42 & 261 & 74 & 0.56 & 222 & 70 & 0.52 \tabularnewline
5 & 0.59 & 311 & 50 & 0.72 & 268 & 48 & 0.7 \tabularnewline
6 & 0.55 & 323 & 79 & 0.61 & 262 & 72 & 0.57 \tabularnewline
7 & 0.5 & 306 & 82 & 0.58 & 240 & 73 & 0.53 \tabularnewline
8 & 0.41 & 257 & 75 & 0.55 & 209 & 66 & 0.52 \tabularnewline
9 & -0.33 & 84 & 231 & -0.47 & 71 & 178 & -0.43 \tabularnewline
10 & 0.13 & 161 & 102 & 0.22 & 147 & 91 & 0.24 \tabularnewline
11 & 0.31 & 219 & 81 & 0.46 & 201 & 74 & 0.46 \tabularnewline
12 & 0.31 & 231 & 94 & 0.42 & 203 & 84 & 0.41 \tabularnewline
13 & 0.2 & 199 & 109 & 0.29 & 182 & 98 & 0.3 \tabularnewline
14 & 0.38 & 242 & 73 & 0.54 & 215 & 65 & 0.54 \tabularnewline
15 & 0.57 & 314 & 59 & 0.68 & 258 & 51 & 0.67 \tabularnewline
16 & 0.3 & 246 & 110 & 0.38 & 210 & 88 & 0.41 \tabularnewline
17 & 0.28 & 225 & 98 & 0.39 & 191 & 83 & 0.39 \tabularnewline
18 & 0.81 & 391 & 28 & 0.87 & 314 & 26 & 0.85 \tabularnewline
19 & 0.72 & 359 & 39 & 0.8 & 306 & 36 & 0.79 \tabularnewline
20 & 0.51 & 373 & 147 & 0.43 & 258 & 108 & 0.41 \tabularnewline
21 & 0.72 & 378 & 59 & 0.73 & 293 & 46 & 0.73 \tabularnewline
22 & 0.54 & 341 & 98 & 0.55 & 266 & 75 & 0.56 \tabularnewline
23 & 0.44 & 302 & 105 & 0.48 & 236 & 78 & 0.5 \tabularnewline
24 & 0.63 & 325 & 43 & 0.77 & 274 & 38 & 0.76 \tabularnewline
25 & 0.53 & 324 & 87 & 0.58 & 253 & 75 & 0.54 \tabularnewline
26 & 1.05 & 487 & 17 & 0.93 & 353 & 13 & 0.93 \tabularnewline
27 & 0.45 & 295 & 93 & 0.52 & 212 & 73 & 0.49 \tabularnewline
28 & 0.78 & 413 & 63 & 0.74 & 301 & 52 & 0.71 \tabularnewline
29 & 0.62 & 311 & 35 & 0.8 & 266 & 33 & 0.78 \tabularnewline
30 & 0.63 & 312 & 33 & 0.81 & 266 & 32 & 0.79 \tabularnewline
31 & 0.6 & 345 & 79 & 0.63 & 277 & 70 & 0.6 \tabularnewline
32 & 1.04 & 490 & 24 & 0.91 & 352 & 22 & 0.88 \tabularnewline
33 & 1.13 & 524 & 22 & 0.92 & 357 & 19 & 0.9 \tabularnewline
34 & 0.69 & 356 & 50 & 0.75 & 305 & 43 & 0.75 \tabularnewline
35 & 1.04 & 474 & 8 & 0.97 & 336 & 7 & 0.96 \tabularnewline
36 & 0.94 & 435 & 15 & 0.93 & 330 & 15 & 0.91 \tabularnewline
37 & 0.77 & 366 & 22 & 0.89 & 294 & 20 & 0.87 \tabularnewline
38 & 0.76 & 356 & 18 & 0.9 & 286 & 18 & 0.88 \tabularnewline
39 & 0.07 & 169 & 136 & 0.11 & 142 & 114 & 0.11 \tabularnewline
40 & 0.72 & 354 & 33 & 0.83 & 287 & 30 & 0.81 \tabularnewline
41 & 0.62 & 324 & 48 & 0.74 & 257 & 44 & 0.71 \tabularnewline
42 & 0.49 & 301 & 84 & 0.56 & 239 & 71 & 0.54 \tabularnewline
43 & 0.61 & 334 & 62 & 0.69 & 251 & 51 & 0.66 \tabularnewline
44 & 0.78 & 377 & 28 & 0.86 & 291 & 25 & 0.84 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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]0.69[/C][C]356[/C][C]50[/C][C]0.75[/C][C]307[/C][C]42[/C][C]0.76[/C][/ROW]
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[/TABLE]
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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	0.69	356	50	0.75	307	42	0.76
2	0.61	328	57	0.7	269	53	0.67
3	0.72	353	33	0.83	289	31	0.81
4	0.42	261	74	0.56	222	70	0.52
5	0.59	311	50	0.72	268	48	0.7
6	0.55	323	79	0.61	262	72	0.57
7	0.5	306	82	0.58	240	73	0.53
8	0.41	257	75	0.55	209	66	0.52
9	-0.33	84	231	-0.47	71	178	-0.43
10	0.13	161	102	0.22	147	91	0.24
11	0.31	219	81	0.46	201	74	0.46
12	0.31	231	94	0.42	203	84	0.41
13	0.2	199	109	0.29	182	98	0.3
14	0.38	242	73	0.54	215	65	0.54
15	0.57	314	59	0.68	258	51	0.67
16	0.3	246	110	0.38	210	88	0.41
17	0.28	225	98	0.39	191	83	0.39
18	0.81	391	28	0.87	314	26	0.85
19	0.72	359	39	0.8	306	36	0.79
20	0.51	373	147	0.43	258	108	0.41
21	0.72	378	59	0.73	293	46	0.73
22	0.54	341	98	0.55	266	75	0.56
23	0.44	302	105	0.48	236	78	0.5
24	0.63	325	43	0.77	274	38	0.76
25	0.53	324	87	0.58	253	75	0.54
26	1.05	487	17	0.93	353	13	0.93
27	0.45	295	93	0.52	212	73	0.49
28	0.78	413	63	0.74	301	52	0.71
29	0.62	311	35	0.8	266	33	0.78
30	0.63	312	33	0.81	266	32	0.79
31	0.6	345	79	0.63	277	70	0.6
32	1.04	490	24	0.91	352	22	0.88
33	1.13	524	22	0.92	357	19	0.9
34	0.69	356	50	0.75	305	43	0.75
35	1.04	474	8	0.97	336	7	0.96
36	0.94	435	15	0.93	330	15	0.91
37	0.77	366	22	0.89	294	20	0.87
38	0.76	356	18	0.9	286	18	0.88
39	0.07	169	136	0.11	142	114	0.11
40	0.72	354	33	0.83	287	30	0.81
41	0.62	324	48	0.74	257	44	0.71
42	0.49	301	84	0.56	239	71	0.54
43	0.61	334	62	0.69	251	51	0.66
44	0.78	377	28	0.86	291	25	0.84

Pearson correlations of survey scores (and p-values)
	mean	(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	(Pc-Nc)/(Pc+Nc)
mean	1 (0)	0.947 (0)	0.948 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.947 (0)	1 (0)	0.998 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.948 (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) & 0.947 (0) & 0.948 (0) \tabularnewline
(Ps-Ns)/(Ps+Ns) & 0.947 (0) & 1 (0) & 0.998 (0) \tabularnewline
(Pc-Nc)/(Pc+Nc) & 0.948 (0) & 0.998 (0) & 1 (0) \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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]0.947 (0)[/C][C]0.948 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C]0.947 (0)[/C][C]1 (0)[/C][C]0.998 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][C]0.948 (0)[/C][C]0.998 (0)[/C][C]1 (0)[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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)	0.947 (0)	0.948 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.947 (0)	1 (0)	0.998 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.948 (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)	0.869 (0)	0.867 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.869 (0)	1 (0)	0.963 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.867 (0)	0.963 (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) & 0.869 (0) & 0.867 (0) \tabularnewline
(Ps-Ns)/(Ps+Ns) & 0.869 (0) & 1 (0) & 0.963 (0) \tabularnewline
(Pc-Nc)/(Pc+Nc) & 0.867 (0) & 0.963 (0) & 1 (0) \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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]0.869 (0)[/C][C]0.867 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Ps-Ns)/(Ps+Ns)[/C][C]0.869 (0)[/C][C]1 (0)[/C][C]0.963 (0)[/C][/ROW]
[ROW][C](Pc-Nc)/(Pc+Nc)[/C][C]0.867 (0)[/C][C]0.963 (0)[/C][C]1 (0)[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=310888&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)	0.869 (0)	0.867 (0)
(Ps-Ns)/(Ps+Ns)	0.869 (0)	1 (0)	0.963 (0)
(Pc-Nc)/(Pc+Nc)	0.867 (0)	0.963 (0)	1 (0)

Parameters (Session):

par1 = 50 ; par2 = 50 ; par3 = 0 ; par4 = 0 ; par5 = 0 ; par6 = Y ; par7 = Y ; par8 = terrain.colors ;

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)
}
print(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')

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