Send output to:
Browser Blue - Charts White
Browser Black/White
CSV
Data X:
NA 26 NA 51 57 NA NA 37 67 NA 43 NA 52 NA NA 52 43 NA 84 NA 67 NA 49 NA 70 NA 52 NA NA 58 NA 68 NA 62 43 NA NA 56 56 NA NA 74 65 NA 63 NA NA 58 57 NA 63 NA 53 NA 57 NA NA 51 64 NA NA 53 NA 29 NA 54 51 NA 58 NA 43 NA 51 NA 53 NA NA 54 56 NA 61 NA NA 47 39 NA 48 NA 50 NA 35 NA 30 NA NA 68 49 NA 61 NA NA 67 47 NA 56 NA 50 NA 43 NA 67 NA 62 NA 57 NA NA 41 54 NA NA 45 48 NA 61 NA NA 56 NA 41 43 NA NA 53 44 NA NA 66 58 NA 46 NA NA 37 NA 51 NA 51 NA 56 66 NA 45 NA NA 37 59 NA NA 42 38 NA NA 66 NA 34 53 NA NA 49 NA 55 NA 49 59 NA NA 40 58 NA 60 NA NA 63 NA 56 NA 54 52 NA 34 NA 69 NA NA 32 48 NA NA 67 58 NA 57 NA 42 NA 64 NA 58 NA NA 66 26 NA 61 NA 52 NA NA 51 NA 55 NA 50 NA 60 NA 56 NA 63 61 NA 52 NA 16 NA 46 NA 56 NA NA 52 55 NA 50 NA NA 59 60 NA NA 52 NA 44 67 NA 52 NA 55 NA 37 NA 54 NA 72 NA 51 NA 48 NA NA 60 50 NA 63 NA 33 NA 67 NA 46 NA 54 NA NA 59 61 NA 33 NA 47 NA 69 NA 52 NA NA 55 NA 55 NA 41 73 NA NA 51 NA 52 NA 50 51 NA NA 60 56 NA 56 NA NA 29 66 NA 66 NA 73 NA NA 55 NA 64 NA 40 NA 46 58 NA NA 43 61 NA NA 51 50 NA NA 52 54 NA NA 66 NA 61 80 NA NA 51 56 NA 56 NA 56 NA 53 NA 47 NA NA 25 47 NA NA 46 NA 50 NA 39 51 NA NA 58 35 NA NA 58 NA 60 NA 62 NA 63 53 NA 46 NA 67 NA 59 NA NA 64 NA 38 50 NA NA 48 NA 48 NA 47 NA 66 47 NA 63 NA NA 58 NA 44 51 NA NA 43 55 NA 38 NA 56 NA NA 45 50 NA 54 NA 57 NA NA 60 NA 55 NA 56 49 NA 37 NA NA 43 59 NA 46 NA NA 51 NA 58 NA 64 53 NA 48 NA NA 51 NA 47 NA 59 62 NA 62 NA NA 51 NA 64 NA 52 67 NA 50 NA 54 NA 58 NA NA 56 63 NA 31 NA 65 NA NA 71 NA 50 57 NA NA 47 54 NA 47 NA 57 NA NA 43 41 NA NA 63 63 NA 56 NA NA 51 50 NA NA 22 41 NA NA 59 56 NA NA 66 NA 53 42 NA 52 NA NA 54 44 NA 62 NA NA 53 50 NA NA 36 NA 76 66 NA 62 NA NA 59 47 NA NA 55 NA 58 60 NA NA 44 NA 57 45 NA 58 NA 51 NA NA 57 30 NA 46 NA 51 NA 56 NA NA 58 44 NA NA 14 NA 53 42 NA NA 49 44 NA NA 62 NA 30 46 NA NA 56 50 NA 54 NA NA 48 NA 55 NA 35 55 NA NA 41 59 NA 54 NA 66 NA 55 NA NA 45 51 NA NA 47 42 NA NA 53 NA 53 NA 41 NA 55 NA 55 NA 46 63 NA 43 NA 65 NA NA 59 NA 39 NA 44 NA 60 NA 57 67 NA 52 NA 52 NA 69 NA NA 46 46 NA NA 53 40 NA 70 NA NA 54 77 NA NA 45 NA 60 NA 47 NA 50 NA 66 NA 60 41 NA NA 53 NA 34 51 NA 69 NA 60 NA 45 NA NA 58 39 NA 51 NA NA 52 NA 49 NA 63 NA 44 51 NA NA 52 NA 60 NA 53 NA 53 NA 52 NA 31 51 NA 65 NA 51 NA NA 49 NA 61 58 NA NA 62 54 NA 52 NA 72 NA 50 NA 65 NA NA 53 NA 56 NA 63 NA 62 NA 66 50 NA NA 45 NA 58 52 NA NA 53 NA 68 59 NA NA 58 52 NA 45 NA NA 58 70 NA NA 69 71 NA NA 46 58 NA 39 NA 46 NA NA 64 67 NA 44 NA NA 54 41 NA 68 NA 63 NA 57 NA NA 61 39 NA NA 69 NA 64 38 NA NA 59 51 NA 59 NA NA 51 NA 65 47 NA 50 NA 57 NA 21 NA NA 47 51 NA 37 NA 67 NA 43 NA NA 58 NA 51 40 NA NA 41 58 NA 64 NA NA 64 58 NA NA 50 59 NA NA 55 NA 59 58 NA 41 NA 56 NA 63 NA NA 77 NA 60 58 NA NA 64 47 NA NA 46 62 NA 60 NA 50 NA 46 NA 44 NA 58 NA 56 NA 43 NA NA 54 54 NA NA 56 NA 65 66 NA 62 NA 58 NA 67 NA 25 NA 56 NA 53 NA NA 56 59 NA 46 NA 49 NA NA 56 76 NA 33 NA 49 NA 53 NA NA 58 72 NA 51 NA NA 42 NA 69 51 NA 54 NA 52 NA 59 NA NA 51 67 NA NA 64 58 NA
Names of X columns:
M F
Column number of first sample
Column number of second sample
Confidence
Alternative
two.sided
two.sided
less
greater
Are observations paired?
unpaired
unpaired
paired
Null Hypothesis
Chart options
Title:
R Code
par1 <- as.numeric(par1) #column number of first sample par2 <- as.numeric(par2) #column number of second sample par3 <- as.numeric(par3) #confidence (= 1 - alpha) if (par5 == 'unpaired') paired <- FALSE else paired <- TRUE par6 <- as.numeric(par6) #H0 z <- t(y) if (par1 == par2) stop('Please, select two different column numbers') if (par1 < 1) stop('Please, select a column number greater than zero for the first sample') if (par2 < 1) stop('Please, select a column number greater than zero for the second sample') if (par1 > length(z[1,])) stop('The column number for the first sample should be smaller') if (par2 > length(z[1,])) stop('The column number for the second sample should be smaller') if (par3 <= 0) stop('The confidence level should be larger than zero') if (par3 >= 1) stop('The confidence level should be smaller than zero') (r.t <- t.test(z[,par1],z[,par2],var.equal=TRUE,alternative=par4,paired=paired,mu=par6,conf.level=par3)) (v.t <- var.test(z[,par1],z[,par2],conf.level=par3)) (r.w <- t.test(z[,par1],z[,par2],var.equal=FALSE,alternative=par4,paired=paired,mu=par6,conf.level=par3)) (w.t <- wilcox.test(z[,par1],z[,par2],alternative=par4,paired=paired,mu=par6,conf.level=par3)) (ks.t <- ks.test(z[,par1],z[,par2],alternative=par4)) m1 <- mean(z[,par1],na.rm=T) m2 <- mean(z[,par2],na.rm=T) mdiff <- m1 - m2 newsam1 <- z[!is.na(z[,par1]),par1] newsam2 <- z[,par2]+mdiff newsam2 <- newsam2[!is.na(newsam2)] (ks1.t <- ks.test(newsam1,newsam2,alternative=par4)) mydf <- data.frame(cbind(z[,par1],z[,par2])) colnames(mydf) <- c('Variable 1','Variable 2') bitmap(file='test1.png') boxplot(mydf, notch=TRUE, ylab='value',main=main) dev.off() bitmap(file='test2.png') qqnorm(z[,par1],main='Normal QQplot - Variable 1') qqline(z[,par1]) dev.off() bitmap(file='test3.png') qqnorm(z[,par2],main='Normal QQplot - Variable 2') qqline(z[,par2]) dev.off() load(file='createtable') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,paste('Two Sample t-test (',par5,')',sep=''),2,TRUE) a<-table.row.end(a) if(!paired){ a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Mean of Sample 1',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$estimate[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Mean of Sample 2',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$estimate[[2]]) a<-table.row.end(a) } else { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Difference: Mean1 - Mean2',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$estimate) a<-table.row.end(a) } a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'t-stat',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'df',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$parameter[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$p.value) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'H0 value',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$null.value[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Alternative',header=TRUE) a<-table.element(a,r.t$alternative) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI Level',header=TRUE) a<-table.element(a,attr(r.t$conf.int,'conf.level')) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI',header=TRUE) a<-table.element(a,paste('[',r.t$conf.int[1],',',r.t$conf.int[2],']',sep='')) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'F-test to compare two variances',2,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'F-stat',header=TRUE) a<-table.element(a,v.t$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'df',header=TRUE) a<-table.element(a,v.t$parameter[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,v.t$p.value) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'H0 value',header=TRUE) a<-table.element(a,v.t$null.value[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Alternative',header=TRUE) a<-table.element(a,v.t$alternative) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI Level',header=TRUE) a<-table.element(a,attr(v.t$conf.int,'conf.level')) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI',header=TRUE) a<-table.element(a,paste('[',v.t$conf.int[1],',',v.t$conf.int[2],']',sep='')) a<-table.row.end(a) a<-table.end(a) table.save(a,file='mytable.tab') a<-table.start() a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,paste('Welch Two Sample t-test (',par5,')',sep=''),2,TRUE) a<-table.row.end(a) if(!paired){ a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Mean of Sample 1',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$estimate[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Mean of Sample 2',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$estimate[[2]]) a<-table.row.end(a) } else { a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Difference: Mean1 - Mean2',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$estimate) a<-table.row.end(a) } a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'t-stat',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'df',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$parameter[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$p.value) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'H0 value',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$null.value[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Alternative',header=TRUE) a<-table.element(a,r.w$alternative) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI Level',header=TRUE) a<-table.element(a,attr(r.w$conf.int,'conf.level')) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'CI',header=TRUE) a<-table.element(a,paste('[',r.w$conf.int[1],',',r.w$conf.int[2],']',sep='')) 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,paste('Wicoxon rank sum test with continuity correction (',par5,')',sep=''),2,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'W',header=TRUE) a<-table.element(a,w.t$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,w.t$p.value) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'H0 value',header=TRUE) a<-table.element(a,w.t$null.value[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Alternative',header=TRUE) a<-table.element(a,w.t$alternative) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Kolmogorov-Smirnov Test to compare <i>Distributions</i> of two Samples',2,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'KS Statistic',header=TRUE) a<-table.element(a,ks.t$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,ks.t$p.value) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'Kolmogorov-Smirnov Test to compare <i>Distributional Shape</i> of two Samples',2,TRUE) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'KS Statistic',header=TRUE) a<-table.element(a,ks1.t$statistic[[1]]) a<-table.row.end(a) a<-table.row.start(a) a<-table.element(a,'p-value',header=TRUE) a<-table.element(a,ks1.t$p.value) 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