Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
NA NA NA NA NA NA 139 57 62 22 8 8 NA NA NA NA NA NA 158 67 71 18 16 13 128 43 54 23 14 11 224 52 65 12 13 10 NA NA NA NA NA NA 105 43 52 22 13 10 159 84 84 21 20 15 167 67 42 19 17 12 165 49 66 22 15 12 159 70 65 15 16 10 119 52 78 20 12 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 163 43 66 20 16 14 NA NA NA NA NA NA 137 56 61 21 13 8 NA NA NA NA NA NA 153 65 71 16 19 15 148 63 69 23 16 13 NA NA NA NA NA NA 188 57 72 18 10 12 149 63 68 25 15 7 244 53 70 9 14 11 148 57 68 30 14 7 NA NA NA NA NA NA 150 64 67 23 15 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 132 58 72 25 15 12 161 43 69 18 16 15 105 51 71 23 16 12 97 53 62 21 10 6 NA NA NA NA NA NA 131 56 64 14 17 13 166 61 58 22 14 11 NA NA NA NA NA NA 111 39 52 23 14 12 145 48 59 23 12 10 162 50 68 24 16 6 163 35 76 24 16 12 59 30 65 18 16 11 NA NA NA NA NA NA 109 49 59 15 16 12 90 61 69 19 15 12 NA NA NA NA NA NA 83 47 63 25 13 10 116 56 75 23 14 11 42 50 63 17 13 7 148 43 60 19 16 12 155 67 73 21 19 13 125 62 63 18 19 14 116 57 70 27 14 12 NA NA NA NA NA NA 138 54 66 13 13 14 NA NA NA NA NA NA 96 48 63 29 16 12 164 61 64 28 15 11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 202 43 61 19 16 12 NA NA NA NA NA NA 66 44 62 20 12 12 NA NA NA NA NA NA 214 58 61 19 14 10 188 46 66 17 13 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 99 66 56 23 9 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 108 38 59 24 12 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 110 53 71 24 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 97 59 71 20 13 10 NA NA NA NA NA NA 106 58 64 23 16 11 80 60 66 17 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 74 52 62 21 12 6 114 34 65 20 12 9 140 69 68 20 19 15 NA NA NA NA NA NA 98 48 60 19 13 11 NA NA NA NA NA NA 126 58 65 26 15 12 98 57 68 23 12 12 95 42 64 24 8 11 110 64 74 21 10 9 70 58 69 21 16 11 NA NA NA NA NA NA 86 26 68 8 10 12 130 61 72 17 18 14 96 52 67 20 12 8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 99 61 66 19 7 11 48 52 51 23 16 9 50 16 56 22 16 11 150 46 67 21 16 12 154 56 69 25 16 12 NA NA NA NA NA NA 68 55 56 17 15 12 194 50 55 27 14 12 NA NA NA NA NA NA 159 60 67 23 16 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 39 67 76 23 17 15 100 52 64 19 15 10 111 55 68 15 18 15 138 37 64 20 16 9 101 54 65 16 20 15 131 72 71 24 16 12 101 51 63 25 17 13 114 48 60 25 16 12 NA NA NA NA NA NA 114 50 72 19 13 8 111 63 70 16 16 9 75 33 61 19 16 15 82 67 61 19 16 12 121 46 62 23 17 12 32 54 71 21 20 15 NA NA NA NA NA NA 117 61 51 19 17 12 71 33 56 20 6 6 165 47 70 20 16 14 154 69 73 3 15 12 126 52 76 23 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 120 73 52 15 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 172 51 57 24 14 12 NA NA NA NA NA NA 114 56 60 24 16 8 156 56 60 24 16 12 NA NA NA NA NA NA 68 66 62 25 16 11 89 66 59 20 16 10 167 73 61 28 18 11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 87 58 69 21 17 10 NA NA NA NA NA NA 2 61 59 23 18 11 NA NA NA NA NA NA 49 50 66 22 15 12 NA NA NA NA NA NA 96 54 67 25 15 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 100 80 75 28 20 15 NA NA NA NA NA NA 141 56 69 29 12 8 165 56 58 25 15 11 165 56 60 25 15 11 110 53 74 20 15 11 118 47 55 20 16 13 NA NA NA NA NA NA 146 47 63 20 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 155 51 68 25 15 11 NA NA NA NA NA NA 147 35 62 19 14 7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 61 53 72 19 16 8 60 46 62 26 14 8 109 67 75 10 16 11 68 59 58 17 14 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 73 50 47 30 16 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 220 47 19 23 16 14 65 63 50 22 15 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 122 51 79 20 11 13 NA NA NA NA NA NA 44 55 71 16 18 13 52 38 48 23 13 8 NA NA NA NA NA NA 101 50 74 18 7 8 42 54 66 25 17 12 152 57 71 23 18 11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 103 49 53 11 13 12 96 37 60 18 15 10 175 59 70 23 18 13 57 46 69 24 16 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 110 53 59 29 16 11 131 48 72 16 12 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 86 62 71 23 15 12 121 62 74 23 19 14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 88 67 80 24 17 13 168 50 73 20 16 13 94 54 67 4 20 15 51 58 61 24 16 11 NA NA NA NA NA NA 145 63 74 16 13 10 66 31 32 3 15 11 85 65 69 15 19 14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 102 57 64 20 16 12 NA NA NA NA NA NA 86 47 59 26 11 13 114 57 78 23 14 9 NA NA NA NA NA NA 119 41 60 20 13 13 NA NA NA NA NA NA 132 63 68 19 15 11 142 56 73 24 15 13 NA NA NA NA NA NA 94 50 67 23 16 12 NA NA NA NA NA NA 166 41 65 27 12 9 NA NA NA NA NA NA 64 56 74 22 17 13 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 105 42 55 15 16 11 49 52 49 22 15 12 NA NA NA NA NA NA 95 44 53 10 16 12 102 62 64 20 16 12 NA NA NA NA NA NA 63 50 57 23 14 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 117 66 67 27 16 11 57 62 70 23 18 12 NA NA NA NA NA NA 73 47 75 25 20 7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 105 60 65 20 16 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Names of X columns:
LFM_mannen intrinsiek_voor_mannen extrinsiek_voor_mannen numeracy_mannen conf_statistiek_mannen conf_software_mannen
Type of Correlation
kendall
pearson
spearman
kendall
Chart options
Title:
R Code
panel.tau <- function(x, y, digits=2, prefix='', cex.cor) { usr <- par('usr'); on.exit(par(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) rr <- cor.test(x, y, method=par1) r <- round(rr$p.value,2) txt <- format(c(r, 0.123456789), digits=digits)[1] txt <- paste(prefix, txt, sep='') if(missing(cex.cor)) cex <- 0.5/strwidth(txt) text(0.5, 0.5, txt, cex = cex) } panel.hist <- function(x, ...) { usr <- par('usr'); on.exit(par(usr)) par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) ) h <- hist(x, plot = FALSE) breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks) y <- h$counts; y <- y/max(y) rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col='grey', ...) } bitmap(file='test1.png') pairs(t(y),diag.panel=panel.hist, upper.panel=panel.smooth, lower.panel=panel.tau, main=main) dev.off() load(file='createtable') n <- length(y[,1]) n a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,paste('Correlations for all pairs of data series (method=',par1,')',sep=''),n+1,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,' ',header=TRUE) for (i in 1:n) { a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE) } a<-table.row.end(a) for (i in 1:n) { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,dimnames(t(x))[[2]][i],header=TRUE) for (j in 1:n) { r <- cor.test(y[i,],y[j,],method=par1) a<-table.element(a,round(r$estimate,3)) } a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab') ncorrs <- (n*n -n)/2 mycorrs <- array(0, dim=c(10,3)) a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Correlations for all pairs of data series with p-values',4,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'pair',1,TRUE) a<-table.element(a,'Pearson r',1,TRUE) a<-table.element(a,'Spearman rho',1,TRUE) a<-table.element(a,'Kendall tau',1,TRUE) a<-table.row.end(a) cor.test(y[1,],y[2,],method=par1) for (i in 1:(n-1)) { for (j in (i+1):n) { a<-table.row.start(a) dum <- paste(dimnames(t(x))[[2]][i],';',dimnames(t(x))[[2]][j],sep='') a<-table.element(a,dum,header=TRUE) rp <- cor.test(y[i,],y[j,],method='pearson') a<-table.element(a,round(rp$estimate,4)) rs <- cor.test(y[i,],y[j,],method='spearman') a<-table.element(a,round(rs$estimate,4)) rk <- cor.test(y[i,],y[j,],method='kendall') a<-table.element(a,round(rk$estimate,4)) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=T) a<-table.element(a,paste('(',round(rp$p.value,4),')',sep='')) a<-table.element(a,paste('(',round(rs$p.value,4),')',sep='')) a<-table.element(a,paste('(',round(rk$p.value,4),')',sep='')) a<-table.row.end(a) for (iii in 1:10) { iiid100 <- iii / 100 if (rp$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 1] = mycorrs[iii, 1] + 1 if (rs$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 2] = mycorrs[iii, 2] + 1 if (rk$p.value < iiid100) mycorrs[iii, 3] = mycorrs[iii, 3] + 1 } } } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable1.tab') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Meta Analysis of Correlation Tests',4,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Number of significant by total number of Correlations',4,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Type I error',1,TRUE) a<-table.element(a,'Pearson r',1,TRUE) a<-table.element(a,'Spearman rho',1,TRUE) a<-table.element(a,'Kendall tau',1,TRUE) a<-table.row.end(a) for (iii in 1:10) { iiid100 <- iii / 100 a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,round(iiid100,2),header=T) a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,1]/ncorrs,2)) a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,2]/ncorrs,2)) a<-table.element(a,round(mycorrs[iii,3]/ncorrs,2)) a<-table.row.end(a) } a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable2.tab')
Compute
Summary of computational transaction
Raw Input
view raw input (R code)
Raw Output
view raw output of R engine
Computing time
0 seconds
R Server
Big Analytics Cloud Computing Center
Click here to blog (archive) this computation