-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
HA_Brain_load_indew.R
51 lines (40 loc) · 1.38 KB
/
HA_Brain_load_indew.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
library(psych)
library(GPArotation)
library(pwr)
df <- read.csv(
file = "BrainloadHA.csv",
sep = ";",
header = FALSE,
encoding = "UTF-8",
stringsAsFactors=FALSE,
dec = ",",
colClasses=c("numeric", "character", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "numeric", "numeric"
)
)
df[, ] <- as.numeric(df[, ])
summary(df[ , 1:5])
m <- t.test(V36~V55, mu = 0.1,
alternative = 'two.sided', data = df)
str(m)
pwr.t.test (d=0.2, sig.level = 0.5, power = 0.8)
cohen.d(df, group = df$V55)
?cohen.d
cor(df$V17, df$V36)
cor.test(df$V17, df$V36)
cor(df$V29, df$V36)
cor.test(df$V29, df$V36)
cor(df$V23, df$V36)
cor.test(df$V23, df$V36)
cor(df$V4, df$V36)
cor.test(df$V4, df$V36)
cor(df$V4, df$V36)
cor.test(df$V7, df$V36)