From ac9189d26a7d5fed730b07e81297778fedd1cb83 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: corentinchoisy <corentin.choisy@proton.me>
Date: Fri, 9 Feb 2024 15:45:55 +0100
Subject: [PATCH] DIF results obtained + restructured some files

---
 RProject/.Rhistory                            | 828 +++++++++---------
 RProject/Scripts/desc_analysis_dif.R          | 438 +++++++++
 .../desc_analysis_nodif.R}                    |   0
 RProject/{ => Scripts}/pcm.R                  | 105 +++
 4 files changed, 957 insertions(+), 414 deletions(-)
 create mode 100644 RProject/Scripts/desc_analysis_dif.R
 rename RProject/{desc_analysis.R => Scripts/desc_analysis_nodif.R} (100%)
 rename RProject/{ => Scripts}/pcm.R (96%)

diff --git a/RProject/.Rhistory b/RProject/.Rhistory
index 4546bc6..342327c 100644
--- a/RProject/.Rhistory
+++ b/RProject/.Rhistory
@@ -1,179 +1,409 @@
-muB=10
-kappa=1
-sd=10
-alpha=0.05
-beta=0.20
-(nB=(1+1/kappa)*(sd*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))/(muA-muB))^2)
-ceiling(nB) # 63
-z=(muA-muB)/(sd*sqrt((1+1/kappa)/nB))
-(Power=pnorm(z-qnorm(1-alpha/2))+pnorm(-z-qnorm(1-alpha/2)))
-muA=5
-muB=10
-kappa=1
-sd=10
-alpha=0.05
-beta=0.20
-(nB=(1+1/kappa)*(sd*(qnorm(1-alpha/2)+qnorm(1-beta))/(muA-muB))^2)
-ceiling(nB) # 63
-z=(muA-muB)/(sd*sqrt((1+1/kappa)/nB))
-(Power=pnorm(z-qnorm(1-alpha/2))+pnorm(-z-qnorm(1-alpha/2)))
--1*(-0.49-0.47)
--1*(-1.69-0.95)+(-0.49-0.47)
--1*(-0.49-0.47)-0.49
--1*(-0.49-0.47)-1.69
--1*(-0.49-0.47)-(1.69-0.49)
-3.35-1.69
-library(TAM)
-library(doMC)
-library(parallel)
-library(pbmcapply)
-library(funprog)
-library(dplyr)
-lastChar <- function(str){
-substr(str, nchar(str)-2, nchar(str))
-}
-pcm_analysis <- function(df=NULL,treatment='TT',irtmodel='PCM2',method='MML') {
-nbitems <- sum(sapply(1:20,function(x) paste0('item',x)) %in% colnames(df))
-resp <- df[,sapply(seq(1,nbitems),function(x) paste0('item',x))]
-if (method=='MML') {
-tam1 <-  tam.mml(resp=resp,Y=df[,treatment],irtmodel = irtmodel,est.variance = T,verbose=F)
-}
-if (method=='JML') {
-tam1 <- tam.jml(resp=resp,group=1+df[,treatment])
-}
-if (method!='MML' & method!='JML') {
-stop('Invalid method. Please choose among MML or JML')
-}
-return(tam1)
-}
-replicate_pcm_analysis_m4 <- function(df=NULL,treatment='TT',irtmodel='PCM2',method='MML',sequence='replication',eff.size=0,difsize=NA,nbdif=0) {
-nbitems <- sum(sapply(1:20,function(x) paste0('item',x)) %in% colnames(df))
-resp <- df[,sapply(seq(1,nbitems),function(x) paste0('item',x))]
-truebeta <- eff.size
-if (method=='MML') {
-n <- max(df[,sequence])
-print(n)
-tam1 <- lapply(seq(1,n),
-function(x) pcm_analysis(df=df[df[,sequence]==x,],treatment=treatment,irtmodel=irtmodel)
+zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+b <- data.frame(scenario=zz,
+scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
 )
+true.value.in.ci <- eff.size > s$beta+1.96*s$se_beta | eff.size < s$beta-1.96*s$se_beta
+z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+se.empirical.beta=sd(s$beta),
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ))
+d <- cbind(b,a,z)
+d$prop.
+return(d)
+}
+#### Compiled results
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
+}
+res.dat.dif
+#### Create data.frame
+results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
+results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
+results <- sort(results)
+results2 <- sort(results2)
+results <- c(results,results2)[61:396]
+#### Compiler function
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
+name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
 }
-listitems <- c(sapply(c('_1','_2','_3'),function(x) paste0(sapply(seq(1,nbitems),function(x) paste0('item',x)),x)))
-returndat <- data.frame(matrix(nrow=max(df[,sequence]),ncol=length(listitems)))
-colnames(returndat) <- listitems
-for (s in seq(1,max(df[,sequence]))) {
-for (k in seq(1,nbitems)) {
-returndat[s,paste0('item',k,'_1')] <- tam1[[s]]$item[k,'AXsi_.Cat1']
-returndat[s,paste0('item',k,'_2')] <- tam1[[s]]$item[k,'AXsi_.Cat2']-tam1[[s]]$item[k,'AXsi_.Cat1']
-returndat[s,paste0('item',k,'_3')] <- tam1[[s]]$item[k,'AXsi_.Cat3']-tam1[[s]]$item[k,'AXsi_.Cat2']
-}
-}
-returndat <- returndat[,sort_by(listitems, lastChar)]
-returndat$beta <- sapply(seq(1,max(df[,sequence])),function(k) tam1[[k]]$beta[2])
-returndat$se.beta <- 1.413612*sapply(seq(1,max(df[,sequence])),function(k) tam.se(tam1[[k]])$beta$se.Dim1[2] )
-returndat$low.ci.beta <- returndat$beta-1.96*returndat$se.beta
-returndat$high.ci.beta <- returndat$beta+1.96*returndat$se.beta
-returndat$true.value.in.ci <- 1*(truebeta>returndat$low.ci.beta & truebeta<returndat$high.ci.beta)
-returndat$h0.rejected <- 1*(0<returndat$low.ci.beta | 0>returndat$high.ci.beta)
-if (truebeta==0) {
-returndat$beta.same.sign.truebeta <- NA
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
+}
+J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+if (M==1) {M <- 2}
+nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+if (J==4) {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
 } else {
-returndat$beta.same.sign.truebeta <- 1*(sign(truebeta)==sign(returndat$beta))
-}
-returndat2 <- data.frame(J=rep(nbitems,max(df[,sequence])),
-M=1+max(df$item1),
-N=nrow(df[df$replication==1,])/2,
-eff.size=truebeta,
-dif.size= difsize,
-nb.dif= nbdif
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
 )
-returndat <- cbind(returndat2,returndat)
-return(returndat)
-}
-replicate_pcm_analysis_m2 <- function(df=NULL,treatment='TT',irtmodel='PCM2',method='MML',sequence='replication',eff.size=0,difsize=NA,nbdif=0) {
-truebeta <- eff.size
-nbitems <- sum(sapply(1:20,function(x) paste0('item',x)) %in% colnames(df))
-resp <- df[,sapply(seq(1,nbitems),function(x) paste0('item',x))]
-if (method=='MML') {
-n <- max(df[,sequence])
-print(n)
-tam1 <- lapply(seq(1,n),
-function(x) pcm_analysis(df=df[df[,sequence]==x,],treatment=treatment,irtmodel=irtmodel)
+}
+} else {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
+m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3),
+m.item5_1=mean(s$item5_1),m.item5_2=mean(s$item5_2),m.item5_3=mean(s$item5_3),
+m.item6_1=mean(s$item6_1),m.item6_2=mean(s$item6_2),m.item6_3=mean(s$item6_3),
+m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
+)
+}
+}
+zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+b <- data.frame(scenario=zz,
+scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
 )
+true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+se.empirical.beta=sd(s$beta),
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ))
+d <- cbind(b,a,z)
+d$prop.
+return(d)
+}
+#### Compiled results
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
+}
+res.dat.dif
+which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
+#### Create data.frame
+results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
+results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
+results <- sort(results)
+results2 <- sort(results2)
+results <- c(results,results2)[61:396]
+#### Compiler function
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
+name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
 }
-listitems <- sapply(seq(1,nbitems),function(x) paste0('item',x))
-returndat <- data.frame(matrix(nrow=max(df[,sequence]),ncol=length(listitems)))
-colnames(returndat) <- listitems
-for (s in seq(1,max(df[,sequence]))) {
-for (k in seq(1,nbitems)) {
-returndat[s,paste0('item',k)] <- tam1[[s]]$xsi$xsi[k]
-}
-}
-returndat$beta <- sapply(seq(1,max(df[,sequence])),function(k) tam1[[k]]$beta[2])
-returndat$se.beta <- 1.413612*sapply(seq(1,max(df[,sequence])),function(k) tam.se(tam1[[k]])$beta$se.Dim1[2] )
-returndat$low.ci.beta <- returndat$beta-1.96*returndat$se.beta
-returndat$high.ci.beta <- returndat$beta+1.96*returndat$se.beta
-returndat$true.value.in.ci <- 1*(truebeta>returndat$low.ci.beta & truebeta<returndat$high.ci.beta)
-returndat$h0.rejected <- 1*(0<returndat$low.ci.beta | 0>returndat$high.ci.beta)
-if (truebeta==0) {
-returndat$beta.same.sign.truebeta <- NA
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
+}
+J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+if (M==1) {M <- 2}
+nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+if (J==4) {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
 } else {
-returndat$beta.same.sign.truebeta <- 1*(sign(truebeta)==sign(returndat$beta))
-}
-returndat2 <- data.frame(J=rep(nbitems,max(df[,sequence])),
-M=1+max(df$item1),
-N=nrow(df[df$replication==1,])/2,
-eff.size=truebeta,
-dif.size= difsize,
-nb.dif= nbdif
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
 )
-returndat <- cbind(returndat2,returndat)
-return(returndat)
 }
-replicate_pcm_analysis<- function(df=NULL,treatment='TT',irtmodel='PCM2',method='MML',sequence='replication',eff.size=0,difsize=NA,nbdif=0) {
-j <- max(df$item1)
-if(j==1) {
-return(replicate_pcm_analysis_m2(df=df,treatment=treatment,irtmodel=irtmodel,method=method,sequence=sequence,eff.size=eff.size,difsize=difsize,nbdif=nbdif))
 } else {
-return(replicate_pcm_analysis_m4(df=df,treatment=treatment,irtmodel=irtmodel,method=method,sequence=sequence,eff.size=eff.size,difsize=difsize,nbdif=nbdif))
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
+m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3),
+m.item5_1=mean(s$item5_1),m.item5_2=mean(s$item5_2),m.item5_3=mean(s$item5_3),
+m.item6_1=mean(s$item6_1),m.item6_2=mean(s$item6_2),m.item6_3=mean(s$item6_3),
+m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
+)
+}
+}
+zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+b <- data.frame(scenario=zz,
+scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
+)
+true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+beta.same.sign.truebeta.p <- ifelse(eff.size==0,NA,eff.size/s$beta>0)
+num.reject <- which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
+z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+se.empirical.beta=sd(s$beta),
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci.p=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ),
+beta.same.sign.truebeta.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p),
+beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p[num.reject])
+)
+d <- cbind(b,a,z)
+d$prop.
+return(d)
 }
+#### Compiled results
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
 }
-registerDoMC(4)
-dat1 <- read.csv(file = '/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Data/DIF/N100/scenario_20A_100.csv')
-res_nodif <- pbmclapply(c('dat1'),function(x) replicate_pcm_analysis(get(x),nbdif = 1,difsize = 0.5))
-write.csv(res_nodif[[1]],'/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulation/Analysis/DIF/N100/scenario_20A_100_nodif.csv')
-res_nodif[[1]]
-write.csv(res_nodif[[1]],'/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulationss/Analysis/NoDIF/N100/scenario_20A_100_nodif.csv')
-write.csv(res_nodif[[1]],'/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N100/scenario_20A_100_nodif.csv')
+res.dat.dif
+ifelse(eff.size==0,NA,eff.size/s$beta>0)
+ifelse(0==0,NA,0/s$beta>0)
+s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',"5C_100",'.xls'))
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',"5C_100",'.xls'))
+s$beta
+0.2/s$beta
+0.2/s$beta>0
+mean(0.2/s$beta>0)
+#### Create data.frame
 results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
 results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
 results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
 results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
 results <- sort(results)
 results2 <- sort(results2)
-results <- c(results,results2)
+results <- c(results,results2)[61:396]
 #### Compiler function
-compile_simulation <- function(scenario) {
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
 name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
-if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name<=4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N100/scenario_',scenario,'.csv'))
-}
 if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N100/scenario_',scenario,'_nodif.csv'))
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
+}
+J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+if (M==1) {M <- 2}
+nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+if (J==4) {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
+)
+}
+} else {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
+m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3),
+m.item5_1=mean(s$item5_1),m.item5_2=mean(s$item5_2),m.item5_3=mean(s$item5_3),
+m.item6_1=mean(s$item6_1),m.item6_2=mean(s$item6_2),m.item6_3=mean(s$item6_3),
+m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
+)
+}
+}
+zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+b <- data.frame(scenario=zz,
+scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
+)
+true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+beta.same.sign.truebeta.p <- ifelse(eff.size==0,NA,(eff.size/s$beta)>0)
+num.reject <- which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
+z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+se.empirical.beta=sd(s$beta),
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci.p=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ),
+beta.same.sign.truebeta.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p),
+beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p[num.reject])
+)
+d <- cbind(b,a,z)
+d$prop.
+return(d)
+}
+#### Compiled results
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
 }
-if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name<=4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N200/scenario_',scenario,'.csv'))
+res.dat.dif
+#### Create data.frame
+results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
+results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
+results <- sort(results)
+results2 <- sort(results2)
+results <- c(results,results2)[61:396]
+#### Compiler function
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
+name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
 }
 if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N200/scenario_',scenario,'_nodif.csv'))
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
+}
+J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+if (M==1) {M <- 2}
+nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+if (J==4) {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
+)
+}
+} else {
+if (M==2) {
+a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
+m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
+} else {
+a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3),
+m.item5_1=mean(s$item5_1),m.item5_2=mean(s$item5_2),m.item5_3=mean(s$item5_3),
+m.item6_1=mean(s$item6_1),m.item6_2=mean(s$item6_2),m.item6_3=mean(s$item6_3),
+m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
+)
 }
-if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name<=4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N300/scenario_',scenario,'.csv'))
+}
+zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+b <- data.frame(scenario=zz,
+scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
+)
+true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+beta.same.sign.truebeta.p <- ifelse(eff.size==0,NA,(eff.size/s$beta)>0)
+print(beta.same.sign.truebeta.p)
+num.reject <- which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
+z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+se.empirical.beta=sd(s$beta),
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci.p=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ),
+beta.same.sign.truebeta.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p),
+beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p[num.reject])
+)
+d <- cbind(b,a,z)
+d$prop.
+return(d)
+}
+#### Compiled results
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
+}
+#### Create data.frame
+results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
+results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
+results <- sort(results)
+results2 <- sort(results2)
+results <- c(results,results2)[61:396]
+#### Compiler function
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
+name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
+}
+if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
 }
 if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
-s <- read.csv(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N300/scenario_',scenario,'_nodif.csv'))
+s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
 }
-if (unique(s$J)==4) {
-if (unique(s$M)==2) {
+J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+if (M==1) {M <- 2}
+nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+if (J==4) {
+if (M==2) {
 a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
 } else {
 a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
@@ -183,7 +413,7 @@ m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
 )
 }
 } else {
-if (unique(s$M)==2) {
+if (M==2) {
 a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
 m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
 } else {
@@ -198,200 +428,65 @@ m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
 }
 }
 zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
 b <- data.frame(scenario=zz,
 scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
-N=substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario)),
-J=unique(s$J),
-M=unique(s$M),
-eff.size=unique(s$eff.size),
-nb.dif=unique(s$nb.dif),
-dif.size=unique(s$dif.size)
+N=N,
+J=J,
+M=M,
+eff.size=eff.size,
+nb.dif=nb.dif,
+dif.size=dif.size
 )
+true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+beta.same.sign.truebeta.p <- ifelse(rep(eff.size,nrow(s))==0,NA,(rep(eff.size,nrow(s))/s$beta)>0)
+num.reject <- which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
 z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
 se.empirical.beta=sd(s$beta),
-se.analytical.beta=mean(s$se.beta),
-m.low.ci.beta=mean(s$low.ci.beta),
-m.high.ci.beta=mean(s$high.ci.beta),
-true.value.in.ci.p=mean(s$true.value.in.ci),
-h0.rejected.p=mean(s$h0.rejected),
-beta.same.sign.truebeta.p=mean(s$beta.same.sign.truebeta,na.rm=T),
-beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(s[s$h0.rejected==1,]$beta.same.sign.truebeta,na.rm=T))
+se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+true.value.in.ci.p=mean(true.value.in.ci),
+h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ),
+beta.same.sign.truebeta.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p),
+beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p[num.reject])
+)
 d <- cbind(b,a,z)
 d$prop.
 return(d)
 }
 #### Compiled results
-res.dat <- compile_simulation('1A_100')
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
 for (x in results[seq(2,length(results))]) {
-y <- compile_simulation(x)
-res.dat <- bind_rows(res.dat,y)
-}
-res.dat[res.dat$scenario.type=='A','dif.size'] <- -res.dat[res.dat$scenario.type=='A','dif.size']
-res.dat[is.na(res.dat$dif.size),'dif.size'] <- 0
-res.dat[132:300,'nb.dif'] <- 2
-res.dat[300:396,'nb.dif'] <- 3
-res.dat.simple <- res.dat[,c(1:8,13,16:18)]
-res.dat.simple$m.beta <- round(res.dat.simple$m.beta,3)
-res.dat.simple
+y <- compile_simulation2(x)
+res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
+}
+res.dat.dif
 ## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,1),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$dif.size==0,]
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==0,]
 points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='gray',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$dif.size==-0.3,]
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
 points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$dif.size==-0.5,]
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
 points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
 par(mfrow=c(2,2))
 # 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==0,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
 ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
-# 1 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 3 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-par(mfrow=c(1,1))
 par(mfrow=c(2,2))
 # 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$J==4,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==0,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
 ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
-# 1 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$J==4,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$J==4,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-par(mfrow=c(1,1))
+res.null
 par(mfrow=c(2,2))
-# 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$J==7,]
-nrow(res.null)
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
-# 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$J==7,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 3 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$J==7,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-par(mfrow=c(1,1))
-par(mfrow=c(2,2))
-# 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
-# 1 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 3 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-par(mfrow=c(1,1))
-####### N=200
-par(mfrow=c(2,2))
-# 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==200,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
-# 1 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==200,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==200,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-# 3 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==200,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-par(mfrow=c(1,1))
-####### N=300
-par(mfrow=c(2,2))
-# 0 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==300,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
-ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
-points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
 # 1 item
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==300,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
 ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
 res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
@@ -399,7 +494,7 @@ points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
 res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
 points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
 # 2 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==300,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
 ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
 res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
@@ -407,7 +502,7 @@ points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
 res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
 points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
 # 3 items
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==300,]
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3,]
 boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
 ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
 res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
@@ -415,98 +510,3 @@ points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
 res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
 points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
 par(mfrow=c(1,1))
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0,]
-points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-####### N=100
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-####### N=300 // DIF à 0.5 - QUELS SONT LES SCENARIOS EN HAUT
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$N==300,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-############# By N // EFF SIZE NEGATIVE
-####### N=100
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$N==100,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==100,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-####### N=300 // DIF à 0.5 - QUELS SONT LES SCENARIOS EN HAUT
-res.null <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$N==300,]
-boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
-res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size<0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==300,]
-points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
-boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
-ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
-points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
-points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
-points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
-# Overall
-boxplot(beta.same.sign.truebeta.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
-ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
-# Overall // H0 rejected
-boxplot(beta.same.sign.truebeta.signif.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
-ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='When H0 rejected',ylim=c(0,1))
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
-res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
-points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
diff --git a/RProject/Scripts/desc_analysis_dif.R b/RProject/Scripts/desc_analysis_dif.R
new file mode 100644
index 0000000..c07bb54
--- /dev/null
+++ b/RProject/Scripts/desc_analysis_dif.R
@@ -0,0 +1,438 @@
+##############################################################################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+############################ BOXPLOTS H0 SCENARIOS ###########################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+##############################################################################
+
+## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,1),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==0,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='gray',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 1 item
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 3 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size (1 item) J=4
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 1 item
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1 & res.dat.dif$J==4,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2 & res.dat.dif$J==4,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+
+## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size (1 item) J=7
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2 & res.dat.dif$J==7,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 3 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3 & res.dat.dif$J==7,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+############# By N 
+
+####### N=100
+
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 1 item
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1 & res.dat.dif$N==100,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2 & res.dat.dif$N==100,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 3 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3 & res.dat.dif$N==100,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+
+####### N=200
+
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 1 item
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1 & res.dat.dif$N==200,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2 & res.dat.dif$N==200,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 3 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3 & res.dat.dif$N==200,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+
+####### N=300
+
+
+par(mfrow=c(2,2))
+
+# 1 item
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==1 & res.dat.dif$N==300,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 2 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==2 & res.dat.dif$N==300,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+# 3 items
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size==0 & res.dat.dif$nb.dif==3 & res.dat.dif$N==300,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+par(mfrow=c(1,1))
+
+##############################################################################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+############################ BOXPLOTS H1 SCENARIOS ###########################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+##############################################################################
+
+#### CALCULER LA PUISSANCE THEORIQUE AVEC RASCHPOWER
+
+## Proportion of rejected h0 per dif value in h1 scenarios by DIF size // eff.size positive
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+
+############# By N // EFF SIZE POSITIVE
+
+####### N=100
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$N==100,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.3 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.5 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+####### N=300 // DIF à 0.5 - QUELS SONT LES SCENARIOS EN HAUT
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$N==300,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.3 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size>0 & res.dat.dif$dif.size==0.5 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+
+############# By N // EFF SIZE NEGATIVE
+
+####### N=100
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$N==100,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==0 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5 & res.dat.dif$N==100,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+
+####### N=300 // DIF à 0.5 - QUELS SONT LES SCENARIOS EN HAUT
+
+res.null <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$N==300,]
+boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
+res.null0 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==0 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==-0.3 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null5 <- res.dat.dif[res.dat.dif$eff.size<0 & res.dat.dif$dif.size==-0.5 & res.dat.dif$N==300,]
+points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
+
+
+##############################################################################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+########################## SYSTEMATIC ERROR BOXPLOTS #########################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+##############################################################################
+
+# Overall
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif,col=c(2,3),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
+
+# J=4
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==4,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
+
+
+# J=7
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==7,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
+
+# J=4 / 1 DIF
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==4 & res.dat.dif$nb.dif==1,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+
+# J=4 / 2 DIF
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==4 & res.dat.dif$nb.dif==2,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+
+
+# J=7 / 2 DIF
+
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==7 & res.dat.dif$nb.dif==2,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+
+
+# J=7 / 3 DIF
+
+res.dat.dif.temp <- res.dat.dif[res.dat.dif$J==7 & res.dat.dif$nb.dif==3,]
+
+boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.dif.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif.temp[res.dat.dif.temp$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+
+
+##############################################################################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+########################## BETA SIGN CHANGE BOXPLOTS #########################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+##############################################################################
+
+# Overall
+
+boxplot(beta.same.sign.truebeta.p~dif.size,data=res.dat.dif,col=c(2,3),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
+
+# Overall // H0 rejected 
+
+boxplot(beta.same.sign.truebeta.signif.p~dif.size,data=res.dat.dif,col=c(2,3),xlab='DIF size',
+        ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='When H0 rejected',ylim=c(0,1))
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.5,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.5,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==-0.3,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0.3,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
+res.null3 <- res.dat.dif[res.dat.dif$dif.size==0,]
+points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
\ No newline at end of file
diff --git a/RProject/desc_analysis.R b/RProject/Scripts/desc_analysis_nodif.R
similarity index 100%
rename from RProject/desc_analysis.R
rename to RProject/Scripts/desc_analysis_nodif.R
diff --git a/RProject/pcm.R b/RProject/Scripts/pcm.R
similarity index 96%
rename from RProject/pcm.R
rename to RProject/Scripts/pcm.R
index 54b6b67..fbafc25 100644
--- a/RProject/pcm.R
+++ b/RProject/Scripts/pcm.R
@@ -2159,3 +2159,108 @@ res.dat.simple <- res.dat[,c(1:8,13,16:18)]
 res.dat.simple$m.beta <- round(res.dat.simple$m.beta,3)
 res.dat.simple
 
+##############################################################################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+########################### AGGREGATION DIF MATRICES #########################
+#----------------------------------------------------------------------------#
+##############################################################################
+
+#### Create data.frame
+
+results <- c(sapply(1:4,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E'))),sapply(5:9,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+
+results2 <- c(sapply(10:20,function(x) paste0(x,c('A','B','C','D','E','F','G'))))
+
+results <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results,'_',x)))
+
+results2 <- c(sapply(c(100,200,300),function(x) paste0(results2,'_',x)))
+
+results <- sort(results)
+
+results2 <- sort(results2)
+
+results <- c(results,results2)[61:396]
+
+
+#### Compiler function
+
+compile_simulation2 <- function(scenario) {
+  name <- as.numeric(gsub("[^0-9.-]", "", substr(scenario,start=0,stop=2)))
+  if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="100" & name>4) {
+    s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N100/',scenario,'.xls'))
+  }
+  if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="200" & name>4) {
+    s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N200/',scenario,'.xls'))
+  }
+  if (substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))=="300" & name>4) {
+    s <- read_excel(paste0('/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N300/',scenario,'.xls'))
+  }
+  J <- max(which(sapply(1:7,function(x) paste0('item',x) %in% colnames(s) | paste0('item',x,'_1') %in% colnames(s))))
+  M <- 1+sum(sapply(1:3,function(x) paste0('item1_',x) %in% colnames(s) ))
+  if (M==1) {M <- 2}
+  nb.dif <- max(which(sapply(1:3,function(x) paste0('dif',x) %in% colnames(s) | paste0('dif',x,'_1') %in% colnames(s))))
+  if (J==4) {
+    if (M==2) {
+      a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4))
+    } else {
+      a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+                      m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+                      m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+                      m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3)
+      )
+    }
+  } else {
+    if (M==2) {
+      a <- data.frame(m.item1=mean(s$item1),m.item2=mean(s$item2),m.item3=mean(s$item3),m.item4=mean(s$item4),
+                      m.item5=mean(s$item5),m.item6=mean(s$item6),m.item7=mean(s$item7))
+    } else {
+      a <- data.frame(m.item1_1=mean(s$item1_1),m.item1_2=mean(s$item1_2),m.item1_3=mean(s$item1_3),
+                      m.item2_1=mean(s$item2_1),m.item2_2=mean(s$item2_2),m.item2_3=mean(s$item2_3),
+                      m.item3_1=mean(s$item3_1),m.item3_2=mean(s$item3_2),m.item3_3=mean(s$item3_3),
+                      m.item4_1=mean(s$item4_1),m.item4_2=mean(s$item4_2),m.item4_3=mean(s$item4_3),
+                      m.item5_1=mean(s$item5_1),m.item5_2=mean(s$item5_2),m.item5_3=mean(s$item5_3),
+                      m.item6_1=mean(s$item6_1),m.item6_2=mean(s$item6_2),m.item6_3=mean(s$item6_3),
+                      m.item7_1=mean(s$item7_1),m.item7_2=mean(s$item7_2),m.item7_3=mean(s$item7_3)
+      )
+    }
+  }
+  zz <- substr(scenario,start=0,stop=nchar(scenario)-4)
+  N <- substr(scenario,start=nchar(scenario)-2,stop=nchar(scenario))
+  eff.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'eff.size'])
+  dif.size <- unique(res.dat[res.dat$scenario==zz & res.dat$N==N,'dif.size'])
+  b <- data.frame(scenario=zz,
+                  scenario.type=substr(zz,start=nchar(zz),stop=nchar(zz)),
+                  N=N,
+                  J=J,
+                  M=M,
+                  eff.size=eff.size,
+                  nb.dif=nb.dif,
+                  dif.size=dif.size
+  )
+  true.value.in.ci <- eff.size <= s$beta+1.96*s$se_beta & eff.size >= s$beta-1.96*s$se_beta
+  beta.same.sign.truebeta.p <- ifelse(rep(eff.size,nrow(s))==0,NA,(rep(eff.size,nrow(s))/s$beta)>0)
+  num.reject <- which((s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0)
+  z <- data.frame(m.beta=mean(s$beta),
+                  se.empirical.beta=sd(s$beta),
+                  se.analytical.beta=mean(s$se_beta),
+                  m.low.ci.beta=mean(s$beta-1.96*s$se_beta),
+                  m.high.ci.beta=mean(s$beta+1.96*s$se_beta),
+                  true.value.in.ci.p=mean(true.value.in.ci),
+                  h0.rejected.p=mean( (s$beta-1.96*s$se_beta)>0 | (s$beta+1.96*s$se_beta)<0 ),
+                  beta.same.sign.truebeta.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p),
+                  beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(beta.same.sign.truebeta.p[num.reject])
+  )
+  d <- cbind(b,a,z)
+  d$prop.
+  return(d)
+}
+
+
+#### Compiled results
+
+res.dat.dif <- compile_simulation2('5A_100')
+
+for (x in results[seq(2,length(results))]) {
+  y <- compile_simulation2(x)
+  res.dat.dif <- bind_rows(res.dat.dif,y)
+}