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https://github.com/crepeia/MBRP
require(foreign) # Read data stored SPSS## Loading required package: foreignrequire(car) #Recode Variables## Loading required package: car## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'car'require(psych) #Psychometrics## Loading required package: psych## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'psych'require(lavaan) #Confirmatory and SEM## Loading required package: lavaan## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'lavaan'require(semPlot) # Plots for SEM## Loading required package: semPlot## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'semPlot'require(semTools) # Comparing SEM models## Loading required package: semTools## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'semTools'require(ggplot2) # Plots## Loading required package: ggplot2## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'ggplot2'require(Hmisc)## Loading required package: Hmisc## Warning in library(package, lib.loc = lib.loc, character.only = TRUE,
## logical.return = TRUE, : there is no package called 'Hmisc'#Setting Directory
setwd("~/MBRP_R")
#Importing SPSS file .sav
base.dat <- read.spss("Base.sav", to.data.frame = T, use.missings = T)## Warning in read.spss("Base.sav", to.data.frame = T, use.missings = T):
## Base.sav: Unrecognized record type 7, subtype 14 encountered in system file## Warning in read.spss("Base.sav", to.data.frame = T, use.missings = T):
## Base.sav: Unrecognized record type 7, subtype 18 encountered in system file## Warning in read.spss("Base.sav", to.data.frame = T, use.missings = T):
## Base.sav: Unrecognized record type 7, subtype 22 encountered in system file## re-encoding from latin1#Checking the base
#View(base.dat)
#Variable List
#names(base.dat)
#Recode Missing Data 888
for (i in c(1:350)) {
base.dat[,c(i)]<-sub("888", "NA", base.dat[,c(i)], ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = F, useBytes = FALSE)
}
#Recode Missing Data 777
for (i in c(1:350)) {
base.dat[,c(i)]<-sub("777", "NA", base.dat[,c(i)], ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = F, useBytes = FALSE)
}
#Creating a subset for analysis without cases excluded in our baseline
MBRP <- base.dat[grep("CORRI", base.dat$ETAPA), ]
#Selecting variable for this work
MBRP_baseline <- MBRP[ ,c(9,11,12,19,24,245:252,265,266,295:298,299:311,325,326,347:350)]
#Descriptive
#FFMQ Groups (High and Low based on median cut off)
as.factor(MBRP_baseline$FFMQgroup)## factor(0)
## Levels:summary(as.factor(MBRP_baseline$FFMQgroup))## integer(0)cbind(round(prop.table(sort(table(MBRP_baseline$FFMQgroup), decreasing = TRUE)),2))## [,1]##Gender
as.factor(MBRP_baseline$X.1Gênero)## [1] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino
## [8] Feminino Feminino Masculino Feminino Feminino Feminino Feminino
## [15] Feminino Masculino Feminino Masculino Masculino Masculino Feminino
## [22] Feminino Feminino Feminino Feminino Masculino Feminino Feminino
## [29] Feminino Feminino Feminino Masculino Feminino Masculino Masculino
## [36] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino
## [43] Masculino Feminino Masculino Feminino Feminino Masculino Feminino
## [50] Feminino Feminino Feminino Masculino Masculino Feminino Feminino
## [57] Feminino Feminino Masculino Masculino Feminino Feminino Feminino
## [64] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Masculino Feminino
## [71] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino
## [78] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Masculino Feminino
## [85] Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino Feminino
## [92] Feminino Feminino Feminino Masculino Feminino Feminino Feminino
## [99] Feminino Feminino Masculino Feminino Feminino
## Levels: Feminino Masculinosummary(MBRP_baseline$X.1Gênero)## Length Class Mode
## 103 character charactercbind(round(prop.table(sort(table(MBRP_baseline$X.1Gênero), decreasing = TRUE)),2))## [,1]
## Feminino 0.81
## Masculino 0.19##Educational Study
as.factor(MBRP_baseline$X.7.1RECODEEscolaridade)## [1] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [3] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [5] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [7] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS NA
## [9] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [11] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [13] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [15] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [17] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [19] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [21] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [23] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [25] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [27] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [29] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [31] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [33] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [35] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [37] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [39] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [41] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [43] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [45] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [47] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [49] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [51] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [53] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [55] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [57] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [59] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [61] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [63] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [65] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [67] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [69] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [71] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [73] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [75] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS
## [77] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [79] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [81] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [83] 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [85] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [87] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS
## [89] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO
## [91] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [93] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [95] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [97] 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [99] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [101] SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## [103] 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS
## 5 Levels: 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS ...summary(MBRP_baseline$X.7.1RECODEEscolaridade)## Length Class Mode
## 103 character charactercbind(round(prop.table(sort(table(MBRP_baseline$X.7.1RECODEEscolaridade), decreasing = TRUE)),2))## [,1]
## 9 ANOS DE ESTUDO ATÉ 11 ANOS 0.43
## 0 ANOS DE ESTUDO ATÉ 4 ANOS 0.22
## SUPERIOR INCOMPLETO OU COMPLETO 0.17
## 5 ANOS DE ESTUDO ATÉ 8 ANOS 0.17
## NA 0.01##Meditation
as.factor(MBRP_baseline$X.11.1Vocêpraticameditação)## [1] Não Não Não Não Não Não Não Não Sim Não Não Não Não Não
## [15] Não Não Não NA Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não
## [29] Não Não Sim Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não
## [43] Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não
## [57] Não Não Não Não Não Não Não Não Sim Não Não Não Não Sim
## [71] Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não
## [85] Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não Não
## [99] Não Não Não Não Não
## Levels: NA Não Simsummary(MBRP_baseline$X.11.1Vocêpraticameditação)## Length Class Mode
## 103 character charactercbind(round(prop.table(sort(table(MBRP_baseline$X.11.1Vocêpraticameditação), decreasing = TRUE)),2))## [,1]
## Não 0.95
## Sim 0.04
## NA 0.01#Age
as.numeric(MBRP_baseline$X.2Idade)## [1] 64 33 54 52 43 68 57 60 50 35 62 45 33 50 55 50 43 60 71 56 53 49 52
## [24] 66 46 48 54 32 35 48 69 54 48 70 37 65 51 41 65 52 38 35 43 62 48 46
## [47] 43 48 53 47 57 53 30 57 35 51 58 50 19 59 55 42 53 49 45 31 56 38 42
## [70] 36 57 58 53 56 65 39 57 33 31 70 70 46 47 48 53 50 55 38 60 52 61 45
## [93] 47 23 37 54 59 26 48 29 47 43 42summary(MBRP_baseline$X.2Idade)## Length Class Mode
## 103 character character#Recode Mindfulness FFMQ into High and Low
MBRP_baseline$FFMQgroup[MBRP_baseline$FFMQTOTAL< 120] <- "Baixo"
MBRP_baseline$FFMQgroup[MBRP_baseline$FFMQTOTAL>= 120] <- "Altos"
as.factor(MBRP_baseline$FFMQgroup)## [1] Baixo Altos Baixo Altos Altos Altos Altos Altos Baixo Altos Altos
## [12] Baixo Altos Altos Altos Altos Baixo Altos Altos Baixo <NA> Altos
## [23] Altos Altos Altos Altos Altos Altos Baixo Baixo Altos Baixo Altos
## [34] Altos Altos Baixo Altos Altos Baixo Altos Altos Altos Baixo <NA>
## [45] Altos Baixo Altos Altos <NA> Baixo Baixo Altos Baixo Baixo Altos
## [56] Altos Altos Altos Baixo Altos Altos Altos Baixo Baixo Altos Baixo
## [67] Baixo Baixo Altos Altos Altos Baixo Baixo Baixo Altos Baixo Altos
## [78] Altos Altos Altos Baixo Altos Altos Altos Altos Baixo Altos Altos
## [89] Baixo Baixo Altos Baixo Baixo Baixo Baixo Altos <NA> Baixo <NA>
## [100] Altos Altos Altos Altos
## Levels: Altos Baixo#Dataframe
MBRP_baseline <- MBRP_baseline[,c(39,1,14,33,34,16,17,20,21,22:32,35:38,6:13)]
#Removing NA from FFMQ Total
MBRP_baseline <- subset(MBRP_baseline, !is.na(MBRP_baseline$FFMQgroup))
#As factor
MBRP_baseline[,c(1)]<-as.factor(MBRP_baseline[,c(1)])
#As dataframe
MBRP_baseline<-as.data.frame(MBRP_baseline)
#As numeric
for (i in c(2:32)) {
MBRP_baseline[,c(i)]<-as.numeric(MBRP_baseline[,c(i)])
}## Warning: NAs introduzidos por coerção#Checking the base
#View(MBRP_baseline)
#Variable List
#names(MBRP_baseline)
# x for correlation matrix
x<-MBRP_baseline[25:32]#Comparing Means
## Multiple t-tests for time, age, frail between genders.
#Tobacco Variables
lapply(MBRP_baseline[,c(2,3)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $Escore
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -1.3979, df = 84.236, p-value = 0.1658
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -4.2294579 0.7376546
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 14.7541 16.5000
##
##
## $FAGERTRONTOTAL
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -2.0645, df = 87.225, p-value = 0.04194
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.70948260 -0.03245288
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 6.129032 7.000000cor(x,MBRP_baseline[2:3],use="complete.obs", method="pearson")## Escore FAGERTRONTOTAL
## FFMQ1 0.11029437 -0.00649303
## FFMQ2 0.06243573 -0.21375025
## FFMQ3 -0.24436758 -0.21213777
## FFMQ4 -0.05217223 -0.26327611
## FFMQ5 0.02356828 -0.17774309
## FFMQ6 -0.15041974 -0.06641729
## FFMQ7 0.19465532 -0.02393483
## FFMQTOTAL -0.07569779 -0.31138105#Urge Variables
lapply(MBRP_baseline[,c(4,5)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $QSU1
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.45442, df = 71.965, p-value = 0.6509
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -12.425912 7.812537
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 65.84483 68.15152
##
##
## $QSU2
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -1.466, df = 80.349, p-value = 0.1465
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -11.292125 1.711866
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 56.47458 61.26471cor(x,MBRP_baseline[4:5],use="complete.obs", method="pearson")## QSU1 QSU2
## FFMQ1 -0.06689344 -0.12057634
## FFMQ2 -0.14729004 -0.28453512
## FFMQ3 -0.06155143 -0.16015523
## FFMQ4 -0.14648701 -0.10243991
## FFMQ5 -0.16343781 -0.04843322
## FFMQ6 0.10811308 -0.02866445
## FFMQ7 -0.13776912 -0.23159974
## FFMQTOTAL -0.17063742 -0.30534493#HAD e HAS
lapply(MBRP_baseline[,c(6,7)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $HADansiedade
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -1.4321, df = 84.139, p-value = 0.1558
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.6817728 0.4362531
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 11.01613 12.13889
##
##
## $HADdepressao
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -2.2418, df = 69.618, p-value = 0.02817
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -3.6305097 -0.2117842
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 7.967742 9.888889cor(x,MBRP_baseline[6:7],use="complete.obs", method="pearson")## HADansiedade HADdepressao
## FFMQ1 -0.04201908 0.1234141
## FFMQ2 -0.35144069 -0.2038173
## FFMQ3 -0.03220990 -0.1930248
## FFMQ4 -0.17893893 -0.4167428
## FFMQ5 -0.22654033 -0.2414975
## FFMQ6 -0.10814475 -0.3263869
## FFMQ7 -0.27298233 -0.2987652
## FFMQTOTAL -0.32394104 -0.4523605#PANAS - Positive and Negative
lapply(MBRP_baseline[,c(8,9)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $AfetoPositivo
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 1.2714, df = 82.24, p-value = 0.2072
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.007281 4.575320
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 25.89831 24.11429
##
##
## $AfetoNegativo
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -1.5998, df = 79.101, p-value = 0.1136
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -4.6973421 0.5110676
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 20.08333 22.17647cor(x,MBRP_baseline[8:9],use="complete.obs", method="pearson")## AfetoPositivo AfetoNegativo
## FFMQ1 -0.28836986 -0.1193797
## FFMQ2 0.09538635 -0.3562399
## FFMQ3 0.39129617 0.1045162
## FFMQ4 0.57141511 -0.1491413
## FFMQ5 0.07696832 -0.3301144
## FFMQ6 0.43576646 -0.2421025
## FFMQ7 0.26295155 -0.3659163
## FFMQTOTAL 0.49458219 -0.3695372#PANAS - Sub-escales
lapply(MBRP_baseline[,c(10:20)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $Medo
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -1.6153, df = 75.916, p-value = 0.1104
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.7288639 0.2847506
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 10.86885 12.09091
##
##
## $Hostilidade
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.73769, df = 87.181, p-value = 0.4627
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.596671 1.190888
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 13.35593 14.05882
##
##
## $Culpa
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.72496, df = 67.07, p-value = 0.471
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.391755 1.117246
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 9.833333 10.470588
##
##
## $Tristeza
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 0.27513, df = 75.654, p-value = 0.784
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.863234 2.460469
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 11.61290 11.31429
##
##
## $Jovialidade
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 0.73071, df = 80.355, p-value = 0.4671
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.723267 3.723267
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 20.41667 19.41667
##
##
## $AutoAfirmacao
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 0.074486, df = 82.943, p-value = 0.9408
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.610551 1.735872
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 14.30508 14.24242
##
##
## $Atentividade
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 1.6579, df = 76.471, p-value = 0.1014
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.2347679 2.5681013
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 12.08333 10.91667
##
##
## $Timidez
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.65889, df = 60.233, p-value = 0.5125
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.8309396 0.9235505
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 7.603448 8.057143
##
##
## $Fadiga
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.31418, df = 87.741, p-value = 0.7541
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -1.607903 1.168923
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 9.836066 10.055556
##
##
## $Serenidade
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 1.9836, df = 86.687, p-value = 0.05046
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.001803822 1.756767503
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 7.220339 6.342857
##
##
## $Supresa
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 0.23765, df = 78.559, p-value = 0.8128
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.8099613 1.0295691
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 5.433333 5.323529cor(x,MBRP_baseline[10:20],use="complete.obs", method="pearson")## Medo Hostilidade Culpa Tristeza Jovialidade
## FFMQ1 -0.09392891 -0.23227537 -0.17448124 -0.1055304 -0.1684455
## FFMQ2 -0.30537023 -0.36800296 -0.22609128 -0.2749554 0.1428863
## FFMQ3 0.11643212 0.09098056 0.08048257 0.1071336 0.3343948
## FFMQ4 -0.12204375 -0.09583871 -0.20015083 -0.2305542 0.4398862
## FFMQ5 -0.30934192 -0.36242187 -0.29269740 -0.2323539 0.1393205
## FFMQ6 -0.13545982 -0.15596218 -0.13009080 -0.1655959 0.3506983
## FFMQ7 -0.33704920 -0.50699282 -0.20427205 -0.3915585 0.1825282
## FFMQTOTAL -0.27440922 -0.41451226 -0.30271999 -0.3197637 0.4588493
## AutoAfirmacao Atentividade Timidez Fadiga Serenidade
## FFMQ1 -0.3097024 -0.27155266 -0.03553265 0.005651316 -0.05051857
## FFMQ2 -0.0440066 0.15551259 -0.20221014 -0.336362824 0.22244386
## FFMQ3 0.2614154 0.35237597 0.01051958 0.058840984 0.21688112
## FFMQ4 0.3999015 0.52472122 -0.37150178 -0.044855559 0.39115279
## FFMQ5 0.1279300 0.04701064 -0.27843773 -0.299076115 0.16719703
## FFMQ6 0.2913241 0.38920470 -0.10859830 -0.155270753 0.25455478
## FFMQ7 -0.0170683 0.33203519 -0.18652721 -0.220757348 0.27644312
## FFMQTOTAL 0.2326681 0.47889839 -0.31068775 -0.218204779 0.44850358
## Supresa
## FFMQ1 -0.10215781
## FFMQ2 -0.18837560
## FFMQ3 0.13811947
## FFMQ4 -0.04758507
## FFMQ5 -0.23319251
## FFMQ6 0.03279815
## FFMQ7 -0.09181205
## FFMQTOTAL -0.08881273#CESD
lapply(MBRP_baseline[,c(21:24)], function(x) t.test(x ~ MBRP_baseline$FFMQgroup))## $CESD1
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.095985, df = 62.615, p-value = 0.9238
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.074865 1.884701
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 6.704918 6.800000
##
##
## $CESD2
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.80797, df = 65.461, p-value = 0.422
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.804641 1.188822
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 5.525424 6.333333
##
##
## $CESD3
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = -0.82525, df = 62.227, p-value = 0.4124
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -2.072270 0.861159
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 5.366667 5.972222
##
##
## $CESD4
##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: x by MBRP_baseline$FFMQgroup
## t = 1.5466, df = 67.462, p-value = 0.1266
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.2474468 1.9513683
## sample estimates:
## mean in group Altos mean in group Baixo
## 5.116667 4.264706cor(x,MBRP_baseline[21:24],use="complete.obs", method="pearson")## CESD1 CESD2 CESD3 CESD4
## FFMQ1 -0.1063216 -0.10247504 -0.16591587 -0.05200624
## FFMQ2 -0.3122688 -0.34105175 -0.43181423 0.24105799
## FFMQ3 0.1295347 0.05602288 0.11449787 0.21439533
## FFMQ4 -0.2223337 -0.29215202 -0.07751685 0.39578372
## FFMQ5 -0.2696229 -0.32437907 -0.25320322 0.20920252
## FFMQ6 -0.1623471 -0.18599511 -0.06891732 0.30840464
## FFMQ7 -0.2594183 -0.34964793 -0.30952877 0.33311091
## FFMQTOTAL -0.2976340 -0.40248854 -0.29260173 0.49053961