ĐĎॹá>ţ˙  ţ˙˙˙ţ˙˙˙ ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙Root Entry˙˙˙˙˙˙˙˙pž–D$<Čţ˙˙˙Contents˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ůßę˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ţ˙˙˙ý˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙Root Entry˙˙˙˙˙˙˙˙0PÁ˛=Čţ˙˙˙Contents˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙F˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ţ˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ Ą˘Ł¤ĽŚ§¨ŠŞŤŹ­ŽŻ°ą˛ł´ľśˇ¸šşťź˝žżŔÁÂĂÄĹĆÇČÉĘËĚÍÎĎĐŃŇÓÔŐÖ×ŘŮÚŰÜÝŢßŕáâăäĺćçčéęëěíîďđńňo˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙pqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ Ą˘Ł¤ĽŚ§¨ŠŞŤŹ­ŽŻ°ą˛ł´ľśˇ¸šşťź˝žżŔÁÂĂÄĹĆÇČÉĘËĚÍÎĎĐŃŇÓÔŐÖ×ŘŮÚŰÜÝŢßŕáâăäĺćçčéęëěíîďđńňóôőö÷řůúűüýţ˙      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ Ą˘Ł¤ĽŚ§¨ŠŞŤŹ­ŽŻ°ą˛ł´ľśˇ¸šşťź˝žżŔÁÂĂÄĹĆÇČÉĘËĚÍÎĎĐŃŇÓÔŐÖ×ŘŮÚŰÜÝŢßŕáâăäĺćçčéęëěíîďđńňóôőö÷řůúűüýţ˙      !"#$%&'()*+,-ţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙SPSS Output Documentc˙˙NavPivotČç˙˙‚ç˙˙˙˙ DspSimpleText˙˙ DspString(Paired Samples Test˙˙NavTreeViewItem T-Test˙˙PTPivotControllerdddd˙˙ PVPivotView˙˙ PMPivotModel˙˙NDimensional__DspCell˙˙IndexedCollection€˙˙DspCell€˙˙ DspNumber(€PÔŽDíJä?.634€€€(€ŔůœÁé?.805€€€€(€ZP—¸)@2.395€€€(€oŽÁäg @3.676€€€€(€\˛Až(ń×?.374€€€(€Ü7Ő˘^â?.574€€€€(€×ÝhŽ6żż-.122€€€(€Š=`¤˝Öż-.355€€€€(€-˘0+V>ö?1.390€€€(€Ş](´řp˙?1.965€€€€(€’N0€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User-defined missing values are treated as missing.€€€(QStatistics are based on all cases with valid data for all variables in the model.€€€(žGLM AIComAff1 AI2ComAff2 BY SASplit /WSFACTOR = time 2 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = time /DESIGN = SASplit . €€€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03€€€ €üŠńŇMb? 0:00:00.02Notes GLM_NotesM€O€Q€Řt€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€t€€(Missing Value HandlingO€Q€ćt€€(Definition of MissingO€Q€Őt€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time  %)-19=   ü iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ó˙˙NavText0˙˙˙ł˙˙˙€€(Active Dataset€]GLMó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €ýţ˙˙Ísţ˙˙€€(Within-Subjects Factors€ aGLM €dddd € €€€€€€€€( AIComAff1€€€€( AI2ComAff2Within Subjects FactorsGLM_Table_WithinSubjectsFactorsM€O€Q€ęt€€(DepVarO€Q€çt€€(Dependent VariablexM€O€Q€˙˙˙˙€€(timeO€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1O€Q€˙˙˙˙€€(€@2…M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1ŽKš€s]]š€|KK2€š€‰^^€€(Within-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€e€Qţ˙˙ĺęý˙˙€€(Between-Subjects Factors€ ŻGLM €dddd € €€€€€€€(€€D@41€€€€(€J@52Between Subjects Factors GLM_Table_BetweenSubjectsFactorsM€O€Q€t€€( PropertiesO€Q€?t€€( Value LabelO€Q€t€€(NĹÉM€O€Q€ţt€€( Factor LevelsO€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€˙˙˙˙€€(€0O€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1ÖÚKš€ŔWKWš€ÍKK2€€(Between-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ł€Čý˙˙˜Łü˙˙€€(Multivariate Tests€ úGLM €dddd € €€€€€€€€(€şT¤A0?.000€€€(€v|Ë÷üýď?1.000€€€(€ƒqçžD0?.000€€€(€ƒqçžD0?.000€€€€(€n…źr7˘?.036€€€(€řŚ7ԈÜî?.964€€€(€3řžÔ}ă˘?.037€€€(€3řžÔ}ă˘?.037€€€€€€(€gqżíă–?.022€€€€(€@qżíă–?.022€€€€(€fqżíă–?.022€€€€(€fqżíă–?.022€€€€€(€éRęvŰ @3.357€€€€(€űRęvŰ @3.357€€€€(€éRęvŰ @3.357€€€€(€éRęvŰ @3.357€€€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€€(€mtƒ5ě?.881€€€(€–tƒ5ě?.881€€€(€mtƒ5ě?.881€€€(€mtƒ5ě?.881€€€€(€Šho3—÷ą?.070€€€(€jho3—÷ą?.070€€€(€Šho3—÷ą?.070€€€(€Šho3—÷ą?.070Default Multivariate Tests"GLM_Table_DefaultMultivariateTestsM€O€Q€2t€€(TestO€Q€t€€(Pillai's TraceO€Q€Ct€€( Wilks' LambdaO€Q€t€€(Hotelling's TraceO€Q€$t€€(Roy's Largest Root—›ŸŁM€O€Q€ôt€€(EffectO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitʰM€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€>t€€(ValueO€Q€ýt€€(FO€Q€t€€( Hypothesis dfO€Q€řt€€(Error dfO€Q€%t€€(Sig.š˝ÁĹÉ’€”€€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time€€€(Multivariate Tests’€”€€(Exact statistic0!%)-26:>Kš€’\gsš€§K``š€´KKaKKaĐ€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ţ€ü˙˙hű˙˙€€(Mauchly's Test of Sphericity€ ńGLM €dddd € €€€€€€€€(€đ?1.000€€€€€(€.000€€€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€€((€đ?1.000€€€€€((€đ?1.000€€€€€((€đ?1.000 Mauchly TestGLM_Table_MauchlyTestM€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1"M€O€Q€Et€€(Within Subjects EffectO€Q€Gt€€(time+M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€t€€( Mauchly's WO€Q€Ět€€(Approx. Chi-SquareO€Q€ît€€(dfO€Q€%t€€(Sig.O€Q€őt€€€(EpsilonO€Q€t€€(Greenhouse-GeisserO€Q€t€€( Huynh-FeldtO€Q€ t€€( Lower-bound48<@IMQ’€”€€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: timeh€€€(Mauchly's Test of Sphericity’€”€€(ĄMay be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. disFŚ€¨€Ȁ€€€€˙Kš€^^š€&KŽ€š€/Y[KKWX__X€^€(˜Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix.€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ő€Fű˙˙ľţů˙˙€€( Tests of Within-Subjects Effects€ {GLM €dddd € €€€€€€€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€€€((€ňčo{łz@427.218€€€((€ňčo{łz@427.218€€€((€ňčo{łz@427.218€€€((€ňčo{łz@427.218€€€€€€(€đ?1€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€(€đ?1€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€(€ŔV@91€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€((€3*šŚÝş?.105€€€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€€€((€tÔŁ@_Ç@4.695€€€((€tÔŁ@_Ç@4.695€€€((€tÔŁ@_Ç@4.695€€€((€tÔŁ@_Ç@4.695€€€€€€(€gqżíă–?.022€€€(€gqżíă–?.022€€€(€gqżíă–?.022€€€(€gqżíă–?.022€€€€€(€éRęvŰ @3.357€€€(€éRęvŰ @3.357€€€(€éRęvŰ @3.357€€€(€éRęvŰ @3.357€€€€€€(€mtƒ5ě?.881€€€(€mtƒ5ě?.881€€€(€mtƒ5ě?.881€€€(€mtƒ5ě?.881€€€€€(€Šho3—÷ą?.070€€€(€Šho3—÷ą?.070€€€(€Šho3—÷ą?.070€€€(€Šho3—÷ą?.070 Tests of Within Subjects Effects&GLM_Table_TestsofWithinSubjectsEffectsM€O€Q€öt€€(Epsilon CorrectionsO€Q€+t€€(Sphericity AssumedO€Q€t€€(Greenhouse-GeisserO€Q€t€€( Huynh-FeldtO€Q€ t€€( Lower-boundDHLPM€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1YM€O€Q€(t€€(SourceO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitO€Q€€€( Error(time)bfjM€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig.sw{ƒKš€?…X_š€T^^š€]K`P`š€n\K_KK_€€( Tests of Within-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€€Üů˙˙_?ů˙˙€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€ ĽGLM €dddd € €€€€€€€€€((€€*šŚÝş?.105€€€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€€€((€ňčo{łz@427.218€€€€€€(€đ?1€€€€€(€đ?1€€€€€(€ŔV@91€€€€€€((€€*šŚÝş?.105€€€€€((€Ż‘1B…/@15.761€€€€€((€tÔŁ@_Ç@4.695€€€€€€(€¨qżíă–?.022€€€€€(€éRęvŰ @3.357€€€€€€(€gtƒ5ě?.881€€€€€(€Šho3—÷ą?.070"Tests of Within Subjects Contrasts(GLM_Table_TestsofWithinSubjectsContrastsM€O€Q€˙˙˙˙€€(timeO€Q€Űt€€(LinearůM€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1M€O€Q€(t€€(SourceO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitO€Q€€€( Error(time) M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig. $(,Kš€ôK7š€ý^^š€K`P`š€\K_KK_€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Š€ů˙˙ mř˙˙€€(!Tests of Between-Subjects Effects€ NGLM €dddd € €€€€€€€€€((€(!+2ä@ 41361.347€€€€€((€‚žSI@@32.573€€€€€((€E¤‚0ďȗ@1522.234€€€€€€(€đ?1€€€€€(€đ?1€€€€€(€ŔV@91€€€€€€((€(!+2ä@ 41361.347€€€€€((€‚žSI@@32.573€€€€€((€YÓSş0@16.728€€€€€€(€°uäÔ5QŁ@2472.605€€€€€(€Z™™3Ő'˙?1.947€€€€€€(€ڕ~ÁVÉ2.000€€€€€(€ľl#źHĹ?.166&Test of Between Subjects Fixed Effects+GLM_Table_TestofBetweenSubjectsFixedEffectsM€O€Q€5t€€(Transformed VariableO€Q€€€(Average˘M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1ŤM€O€Q€(t€€(SourceO€Q€ t€€( InterceptO€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€÷t€€(Error´¸źM€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig.ĹÉÍŃŐKš€K€š€Ś^^š€ŻKKKDš€Ŕ\K_KK_€€(!Tests of Between-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Rż€Kř˙˙łÖ÷˙˙€€(Log€÷ó˙˙˙"Courier Newr NewPa{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 GLM\par AIExpSea1 AI2ExpSea2 BY SASplit\par /WSFACTOR = time 2 Polynomial\par /METHOD = SSTYPE(3)\par /CRITERIA = ALPHA(.05)\par /WSDESIGN = time\par /DESIGN = SASplit .\par } Ā€€(General Linear Model€űGLMɀ´÷˙˙÷˙˙€€(Title€˙GLMí˙˙˙ź"ArialalPś{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 General Linear Model\par } ΀Nţ˙˙€€(Notes€GLM €dddd € €€€ €€€€žŸD;ýB10-DEC-2007 08:31:36€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User-defined missing values are treated as missing.€€€(QStatistics are based on all cases with valid data for all variables in the model.€€€(žGLM AIExpSea1 AI2ExpSea2 BY SASplit /WSFACTOR = time 2 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = time /DESIGN = SASplit . €€€ €üŠńŇMb ? 0:00:00.03€€€ €¸…ëQ¸Ž? 0:00:00.02Notes GLM_NotesM€O€Q€Řt€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€t€€(Missing Value HandlingO€Q€ćt€€(Definition of MissingO€Q€Őt€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time 59AEIMQY]aemq   0 iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€\{÷˙˙łj÷˙˙€€(Active Dataset€GLMó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €H÷˙˙Ížö˙˙€€(Within-Subjects Factors€ ”GLM €dddd € €€€€€€€€( AIExpSea1€€€€( AI2ExpSea2Within Subjects FactorsGLM_Table_WithinSubjectsFactorsM€O€Q€ęt€€(DepVarO€Q€çt€€(Dependent VariableŤM€O€Q€˙˙˙˙€€(timeO€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1O€Q€˙˙˙˙€€(€@2´¸M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1ÁKš€Ś]]š€ŻKK2€š€ź^^€€(Within-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€˜€œö˙˙ĺ5ö˙˙€€(Between-Subjects Factors€ âGLM €dddd € €€€€€€€(€€D@41€€€€(€J@52Between Subjects Factors GLM_Table_BetweenSubjectsFactorsM€O€Q€t€€( PropertiesO€Q€?t€€( Value LabelO€Q€t€€(NřüM€O€Q€ţt€€( Factor LevelsO€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€˙˙˙˙€€(€0O€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1  Kš€óWKWš€KK2€€(Between-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ć€ö˙˙˜îô˙˙€€(Multivariate Tests€ -GLM €dddd € €€€€€€€€(€ÝMԝ$GŚ?.044€€€(€#ť"ś›î?.956€€€(€Ě| •J§?.045€€€(€Ě| •J§?.045€€€€(€ELŚ1\iá>.000€€€(€ZÎŁ–î˙ď?1.000€€€(€şNřŞeiá>.000€€€(€şNřŞeiá>.000€€€€€€(€š–GR@4.140€€€€(€°–GR@4.140€€€€(€š–GR@4.140€€€€(€š–GR@4.140€€€€€(€đÜÁH?.001€€€€(€đŸÜÁH?.001€€€€(€đÜÁH?.001€€€€(€đÜÁH?.001€€€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€(€V—”ŸńďŚ?.045€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€€(€Ds†ÚLď?.978€€€(€¤Es†ÚLď?.978€€€(€Ds†ÚLď?.978€€€(€Ds†ÚLď?.978Default Multivariate Tests"GLM_Table_DefaultMultivariateTestsM€O€Q€2t€€(TestO€Q€t€€(Pillai's TraceO€Q€Ct€€( Wilks' LambdaO€Q€t€€(Hotelling's TraceO€Q€$t€€(Roy's Largest RootĘÎŇÖM€O€Q€ôt€€(EffectO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitßăM€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€>t€€(ValueO€Q€ýt€€(FO€Q€t€€( Hypothesis dfO€Q€řt€€(Error dfO€Q€%t€€(Sig.ěđôřü’€”€€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time[%1:€€€(Multivariate Tests’€”€€(Exact statistic TX\`eimqKš€Ĺ\gsš€ÚK``š€çKKaKKa€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€1€Ěô˙˙łó˙˙€€(Mauchly's Test of Sphericity€ $GLM €dddd € €€€€€€€€(€đ?1.000€€€€€(€.000€€€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€€((€đ?1.000€€€€€((€đ?1.000€€€€€((€đ?1.000 Mauchly TestGLM_Table_MauchlyTestM€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1UM€O€Q€Et€€(Within Subjects EffectO€Q€Gt€€(time^M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€t€€( Mauchly's WO€Q€Ět€€(Approx. Chi-SquareO€Q€ît€€(dfO€Q€%t€€(Sig.O€Q€őt€€€(EpsilonO€Q€t€€(Greenhouse-GeisserO€Q€t€€( Huynh-FeldtO€Q€ t€€( Lower-boundgkos|€„’€”€€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time\: [€€€(Mauchly's Test of Sphericity’€”€€(ĄMay be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table.!yŚ€¨€Ȁ€€€€˙Kš€P^^š€YKŽ€š€bY[KKWX__‹€‘€(˜Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix.€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€(€‘ó˙˙ľIň˙˙€€( Tests of Within-Subjects Effects€ ŽGLM €dddd € €€€€€€€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€€€((€ĺÝę{†÷„@670.941€€€((€ĺÝę{†÷„@670.941€€€((€ĺÝę{†÷„@670.941€€€((€ĺÝę{†÷„@670.941€€€€€€(€đ?1€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€(€đ?1€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€((€đ?1.000€€€€€(€ŔV@91€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€((€ŔV@91.000€€€€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€((€ Ž…>@30.522€€€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€((€ÀŃv?.006€€€€€((€,ýě}@7.373€€€((€,ýě}@7.373€€€((€,ýě}@7.373€€€((€,ýě}@7.373€€€€€€(€š–GR@4.140€€€(€š–GR@4.140€€€(€š–GR@4.140€€€(€š–GR@4.140€€€€€(€đÜÁH?.001€€€(€đÜÁH?.001€€€(€đÜÁH?.001€€€(€đÜÁH?.001€€€€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€€€(€Ds†ÚLď?.978€€€(€Ds†ÚLď?.978€€€(€Ds†ÚLď?.978€€€(€Ds†ÚLď?.978 Tests of Within Subjects Effects&GLM_Table_TestsofWithinSubjectsEffectsM€O€Q€öt€€(Epsilon CorrectionsO€Q€+t€€(Sphericity AssumedO€Q€t€€(Greenhouse-GeisserO€Q€t€€( Huynh-FeldtO€Q€ t€€( Lower-boundw {  ƒ M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1Œ M€O€Q€(t€€(SourceO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitO€Q€€€( Error(time)• ™  M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig.Ś Ş Ž ˛ ś Kš€r …X_š€‡ ^^š€ K`P`š€Ą \K_KK_€€( Tests of Within-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€˛€'ň˙˙_Šń˙˙€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€ Ř GLM €dddd € €€€€€€€€€((€ Ž…>@30.522€€€€€((€ÀŃv?.006€€€€€((€ĺÝę{†÷„@670.941€€€€€€(€đ?1€€€€€(€đ?1€€€€€(€ŔV@91€€€€€€((€ Ž…>@30.522€€€€€((€ÀŃv?.006€€€€€((€,ýě}@7.373€€€€€€(€š–GR@4.140€€€€€(€ńÜÁH?.001€€€€€€(€1—”ŸńďŚ?.045€€€€€(€Ds†ÚLď?.978"Tests of Within Subjects Contrasts(GLM_Table_TestsofWithinSubjectsContrastsM€O€Q€˙˙˙˙€€(timeO€Q€Űt€€(Linear, M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_15 M€O€Q€(t€€(SourceO€Q€Gt€€(timeO€Q€Ft€€(time * SASplitO€Q€€€( Error(time)> B F M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig.O S W [ _ Kš€' K7š€0 ^^š€9 K`P`š€J \K_KK_€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ü €hń˙˙ ¸đ˙˙€€(!Tests of Between-Subjects Effects€  GLM €dddd € €€€€€€€€€((€Ŕ_7żFŰ@ 27930.988€€€€€((€¨ÇÝĄRN@60.128€€€€€((€č -]F٘@1576.819€€€€€€(€đ?1€€€€€(€đ?1€€€€€(€ŔV@91€€€€€€((€Ŕ_7żFŰ@ 27930.988€€€€€((€¨ÇÝĄRN@60.128€€€€€((€ŻˇâS1@17.328€€€€€€(€ÓĺdWˇ/™@1611.929€€€€€(€7}֝ @3.470€€€€€€(€jlöä˛3.000€€€€€(€f8A2ÉҰ?.066&Test of Between Subjects Fixed Effects+GLM_Table_TestofBetweenSubjectsFixedEffectsM€O€Q€5t€€(Transformed VariableO€Q€€€(AverageŐ M€O€Q€t€€(MeasureO€Q€t€€( MEASURE_1Ţ M€O€Q€(t€€(SourceO€Q€ t€€( InterceptO€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€÷t€€(Errorç ë ď M€O€Q€,t€€( StatisticsO€Q€;t€€(Type III Sum of SquaresO€Q€ît€€(dfO€Q€t€€( Mean SquareO€Q€ýt€€(FO€Q€%t€€(Sig.ř ü   Kš€Đ K€š€Ů ^^š€â KKKDš€ó \K_KK_€€(!Tests of Between-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€… Ā€€(T-Test€* T-Testɀ!đ˙˙ đ˙˙€€(Title€ . T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } ΀Nţ˙˙€€(Notes€2 T-Test €dddd € €€€ €€€€ÂŮBýB10-DEC-2007 08:35:39€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User defined missing values are treated as missing.€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.€€€(rT-TEST GROUPS = Group('0' '1') /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 /CRITERIA = CI(.95) . €€€ € 0:00:00.00€€€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesM€O€Q€V$t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€T$t€€(Missing Value HandlingO€Q€W$t€€(Definition of MissingO€Q€U$t€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time d h p t x | € ˆ Œ  ” œ     _ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€6 \čď˙˙ł×ď˙˙€€(Active Dataset€ż T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ˙˙ NavWarningľď˙˙ tď˙˙€€(Warnings€Ä T-Test €dddd € €€€€€€(.The Independent Samples table is not produced.WarningsT_Test_WarningM€O€Q€!t€€(ERRORO€Q€˙˙˙˙€€(€đ?Ő ôš€Đ K€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Č €Rď˙˙ôŸî˙˙€€(Group Statistics€ ô T-Test €dddd € €€€€€€€€€(€0€€€€(€0€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€€€(€0€€€€(€0€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsM€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1@ D M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€h$t€€(MeanO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanM Q U Y M€O€Q€˙˙˙˙€€(GroupO€Q€˙˙˙˙€€(0 O€Q€˙˙˙˙€€(1 b f ’€”€€(At cannot be computed because at least one of the groups is empty.pute   # Kš€; NPPš€H KKaKaš€] KK6€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ř Ā€€(T-Test€Š T-TestɀŹď˙˙•ď˙˙€€(Title€ Ž T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } ΀^ţ˙˙€€(Notes€’ T-Test €dddd € €€€ €€€€TăÝEýB10-DEC-2007 08:37:15€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User defined missing values are treated as missing.€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.€€€(hT-TEST GROUPS = Group('0' '1') /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 /CRITERIA = CI(.95) . €€€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03€€€ €œÄ °rh‘? 0:00:00.02Notes T_Test_NotesM€O€Q€V$t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€T$t€€(Missing Value HandlingO€Q€W$t€€(Definition of MissingO€Q€U$t€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time Ä Č Đ Ô Ř Ü ŕ č ě đ ô ü   ż iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€– \sď˙˙łbď˙˙€€(Active Dataset€ T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } Ë@ď˙˙ ˙î˙˙€€(Warnings€# T-Test €dddd € €€€€€€(.The Independent Samples table is not produced.WarningsT_Test_WarningM€O€Q€!t€€(ERRORO€Q€˙˙˙˙€€(€đ?4 ôš€/ K€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€' €Ýî˙˙ňPî˙˙€€(Group Statistics€ S T-Test €dddd € €€€€€€€€€(€0€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€€€(€0€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsM€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1… M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€h$t€€(MeanO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanŽ ’ – š M€O€Q€˙˙˙˙€€(GroupO€Q€˙˙˙˙€€(0 O€Q€˙˙˙˙€€(1 Ł § ’€”€€(At cannot be computed because at least one of the groups is empty.is e_ q Kš€€ NNš€‰ KKaKaš€ž KK6€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€W ż€–đ˙˙ł!đ˙˙€€(Log€Ë ó˙˙˙"Courier Newr NewP[{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SPLIT FILE\par OFF.\par T-TEST\par GROUPS = SASplit(0 1)\par /MISSING = ANALYSIS\par /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2\par /CRITERIA = CI(.95) .\par } Ā€€(T-Test€Ď T-Testɀ˙ď˙˙čď˙˙€€(Title€Ó T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } ΀Nţ˙˙€€(Notes€× T-Test €dddd € €€€ €€€€Ý$†IýB10-DEC-2007 08:39:12€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User defined missing values are treated as missing.€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.€€€(†T-TEST GROUPS = SASplit(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 /CRITERIA = CI(.95) . €€€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03€€€ €üŠńŇMb? 0:00:00.02Notes T_Test_NotesM€O€Q€V$t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€T$t€€(Missing Value HandlingO€Q€W$t€€(Definition of MissingO€Q€U$t€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time   !%-159AE    iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ű \Ćď˙˙łľď˙˙€€(Active Dataset€dT-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €“ď˙˙Şî˙˙€€(Group Statistics€ hT-Test €dddd € €€€€€€€€(€€H@49€€€(€€H@49€€€(€F@44€€€(€F@44€€€€(€ćźœ‚—/@15.80€€€(€x9/§ŕ'@11.94€€€(€F]tŃE.@15.14€€€(€F]tŃĹ&@11.39€€€€(€e8źĺÉ@2.723€€€(€ďđčs @3.125€€€(€ÔY ”KP@2.914€€€(€|ú ˜ž @3.718€€€€(€*Žűá×ĺŘ?.389€€€(€[€œÍ’Ü?.446€€€(€Ů[œíÜ?.439€€€(€ĐăpÝĹďá?.561€€€€€(€€S@78€€€(€€S@78€€€(€€M@59€€€(€€M@59€€€€(€ć[žĺ[ž,@14.37€€€(€¤A¤A*@13.05€€€(€.@15.00€€€(€qR÷ĺą)@12.54€€€€(€Lš5G¨Ý@3.858€€€(€ŢŮ MŐ@3.854€€€(€cŰ3’Ő— @3.449€€€(€Ž6~†]| @3.436€€€€(€]@ťú}őŰ?.437€€€(€°ś‡7ěíŰ?.436€€€(€U%™(˝Ü?.449€€€(€ŽC4t Ü?.447Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsM€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2ŕäčěM€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€h$t€€(MeanO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanőůýM€O€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€˙˙˙˙€€(€0O€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1 Kš€ŰNPVXXš€đKKaKaš€KK<€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€l€ˆî˙˙ťŮě˙˙€€(Independent Samples Test€ /T-Test €dddd € €€€ €€€€€(€zM2â+@3.771€€€€(€KťšĐüÚ?.407€€€€(€ó]âüô?1.251€€€€(€L;@MÔdŐ?.334€€€€€(€n­aKŘŤ?.054€€€€(€ř'âĽĺËŕ?.525€€€€(€* góŃ?.266€€€€(€~Ă `Ţâ?.564€€€€€(€yO1w@2.254€€€(€ ĺćęy@2.435€€€€(€ńłodĘ/űż-1.699€€€(€Űéübí‚üż-1.782€€€€(€1ŮőQË?.212€€€(€a2ŻRÔČË?.217€€€€(€˝YţÇÜúż-1.631€€€(€*ŻyßĘůż-1.612€€€€€(€@_@125€€€(€í4iĺŔÎ^@123.231€€€€(€@_@125€€€(€äВ[V>]@116.974€€€€(€@Y@101€€€(€gČűĆŠ×X@99.370€€€€(€@Y@101€€€(€aó 4ą$V@88.573€€€€€(€G š2k•š?.026€€€(€bBƒíˆź?.016€€€€(€“ň>‰‘~ˇ?.092€€€(€ŕ¸ţŠ/Íł?.077€€€€(€f—üŽbĽę?.833€€€(€Ľ9şçƒę?.829€€€€(€܈ Œ%ť?.106€€€(€l—č ›Jź?.111€€€€€(€Číˇ5Éö?1.424€€€(€Číˇ5Éö?1.424€€€€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113€€€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113€€€€(€€ŃE]tÁ?.136€€€(€€ŃE]tÁ?.136€€€€(€XŮьňż-1.156€€€(€XŮьňż-1.156€€€€€(€¨?°8ä?.632€€€(€Ä]b̸â?.585€€€€(€—Z—P™óä?.655€€€(€wĹ–búă?.624€€€€(€ qÎ8;šä?.644€€€(€̡sˇOä?.628€€€€(€läŽć?.709€€€(€1~fߙňć?.717€€€€€(€ó\kdq4Ć?.173€€€(€†iäý Ń?.266€€€€(€Šěši8DŔ-2.408€€€(€÷9šœĘŔ-2.349€€€€(€Ő#\Č@ňż-1.141€€€(€6¤/ëÂńż-1.110€€€€(€‹rŽ›UŔ-2.562€€€(€Ř ŕĽŔ-2.581€€€€€(€1§Ąîe@2.675€€€(€Ďşjűő§@2.582€€€€(€Ÿ˛LvÇ?.183€€€(€ے"šż?.124€€€€(€5˜ÔĄßö?1.414€€€(€xŞuu ö?1.383€€€€(€›ÉäuĐ?.250€€€(€¸ő˙™č6Ń?.269Independent Samples Test#T_Test_Table_IndependentSamplesTestM€O€Q€d$t€€( AssumptionsO€Q€X$t€€(Equal variances assumedO€Q€Y$t€€(Equal variances not assumed*.M€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea27;?CM€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€p$t€€('Levene's Test for Equality of VariancesO€Q€q$t€€(FO€Q€g$t€€(Sig.O€Q€Z$t€€(t-test for Equality of MeansO€Q€[$t€€(tO€Q€\$t€€(dfO€Q€]$t€€(Sig. (2-tailed)O€Q€^$t€€(Mean DifferenceO€Q€_$t€€(Std. Error DifferenceO€Q€a$t€€()95% Confidence Interval of the DifferenceO€Q€b$t€€(LowerO€Q€c$t€€(Upper PT\`dhltx Kš€%rrrš€2NPVXXš€G KKKK_RRKK_€€(Independent Samples Test€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€3ż€ˇě˙˙łdě˙˙€€(Log€™ó˙˙˙"Courier Newr NewP>{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 T-TEST\par GROUPS = SASplit(0 1)\par /MISSING = ANALYSIS\par /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2\par /CRITERIA = CI(.9) .\par } Ā€€(T-Test€T-TestɀXë˙˙Aë˙˙€€(Title€ ĄT-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } ΀Nţ˙˙€€(Notes€ĽT-Test €dddd € €€€ €€€€+‡2NýB10-DEC-2007 08:41:42€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User defined missing values are treated as missing.€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.€€€(…T-TEST GROUPS = SASplit(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 /CRITERIA = CI(.9) . €€€ € 0:00:00.00€€€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesM€O€Q€V$t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€T$t€€(Missing Value HandlingO€Q€W$t€€(Definition of MissingO€Q€U$t€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time ×Űăçëďóű˙  áš€Ň iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Š\ë˙˙łë˙˙€€(Active Dataset€2T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €ěę˙˙ę˙˙€€(Group Statistics€ 6T-Test €dddd € €€€€€€€€(€€H@49€€€(€€H@49€€€(€F@44€€€(€F@44€€€€(€ćźœ‚—/@15.80€€€(€x9/§ŕ'@11.94€€€(€F]tŃE.@15.14€€€(€F]tŃĹ&@11.39€€€€(€e8źĺÉ@2.723€€€(€ďđčs @3.125€€€(€ÔY ”KP@2.914€€€(€|ú ˜ž @3.718€€€€(€*Žűá×ĺŘ?.389€€€(€[€œÍ’Ü?.446€€€(€Ů[œíÜ?.439€€€(€ĐăpÝĹďá?.561€€€€€(€€S@78€€€(€€S@78€€€(€€M@59€€€(€€M@59€€€€(€ć[žĺ[ž,@14.37€€€(€¤A¤A*@13.05€€€(€.@15.00€€€(€qR÷ĺą)@12.54€€€€(€Lš5G¨Ý@3.858€€€(€ŢŮ MŐ@3.854€€€(€cŰ3’Ő— @3.449€€€(€Ž6~†]| @3.436€€€€(€]@ťú}őŰ?.437€€€(€°ś‡7ěíŰ?.436€€€(€U%™(˝Ü?.449€€€(€ŽC4t Ü?.447Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsM€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2ޞśşM€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€h$t€€(MeanO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanĂÇËĎM€O€Q€˙˙˙˙€€(SASplitO€Q€˙˙˙˙€€(€0O€Q€˙˙˙˙€€(€đ?1ŘÜKš€ŠNPVXXš€žKKaKaš€ÓKK<€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€:€áé˙˙ť2č˙˙€€(Independent Samples Test€ ýT-Test €dddd € €€€ €€€€€(€zM2â+@3.771€€€€(€KťšĐüÚ?.407€€€€(€ó]âüô?1.251€€€€(€L;@MÔdŐ?.334€€€€€(€n­aKŘŤ?.054€€€€(€ř'âĽĺËŕ?.525€€€€(€* góŃ?.266€€€€(€~Ă `Ţâ?.564€€€€€(€yO1w@2.254€€€(€ ĺćęy@2.435€€€€(€ńłodĘ/űż-1.699€€€(€Űéübí‚üż-1.782€€€€(€1ŮőQË?.212€€€(€a2ŻRÔČË?.217€€€€(€˝YţÇÜúż-1.631€€€(€*ŻyßĘůż-1.612€€€€€(€@_@125€€€(€í4iĺŔÎ^@123.231€€€€(€@_@125€€€(€äВ[V>]@116.974€€€€(€@Y@101€€€(€gČűĆŠ×X@99.370€€€€(€@Y@101€€€(€aó 4ą$V@88.573€€€€€(€G š2k•š?.026€€€(€bBƒíˆź?.016€€€€(€“ň>‰‘~ˇ?.092€€€(€ŕ¸ţŠ/Íł?.077€€€€(€f—üŽbĽę?.833€€€(€Ľ9şçƒę?.829€€€€(€܈ Œ%ť?.106€€€(€l—č ›Jź?.111€€€€€(€Číˇ5Éö?1.424€€€(€Číˇ5Éö?1.424€€€€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113€€€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113€€€€(€€ŃE]tÁ?.136€€€(€€ŃE]tÁ?.136€€€€(€XŮьňż-1.156€€€(€XŮьňż-1.156€€€€€(€¨?°8ä?.632€€€(€Ä]b̸â?.585€€€€(€—Z—P™óä?.655€€€(€wĹ–búă?.624€€€€(€ qÎ8;šä?.644€€€(€̡sˇOä?.628€€€€(€läŽć?.709€€€(€1~fߙňć?.717€€€€€(€yŰěäŘ?.377€€€(€ƆçpďÝ?.455€€€€(€!Ż*w”Ŕ-2.197€€€(€ËČkN.Ŕ-2.148€€€€(€ďďlńŽÖíż-.932€€€(€S+&Şíż-.907€€€€(€ƒ¨”Ů{ŠŔ-2.333€€€(€ęŹ[hÁČŔ-2.348€€€€€(€ßXR9Ĺ@2.471€€€(€'×ĐÉ&@2.394€€€€(€€"ü>.œż-.028€€€(€(Éгż-.077€€€€(€X쇾^Hó?1.205€€€(€ Šä×Ţň?1.179€€€€(€f•ga&<•?.021€€€(€`ätâvo˘?.036Independent Samples Test#T_Test_Table_IndependentSamplesTestM€O€Q€d$t€€( AssumptionsO€Q€X$t€€(Equal variances assumedO€Q€Y$t€€(Equal variances not assumedřüM€O€Q€e$t€€(Dependent variablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2  M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€p$t€€('Levene's Test for Equality of VariancesO€Q€q$t€€(FO€Q€g$t€€(Sig.O€Q€Z$t€€(t-test for Equality of MeansO€Q€[$t€€(tO€Q€\$t€€(dfO€Q€]$t€€(Sig. (2-tailed)O€Q€^$t€€(Mean DifferenceO€Q€_$t€€(Std. Error DifferenceO€Q€a$t€€()90% Confidence Interval of the DifferenceO€Q€b$t€€(LowerO€Q€c$t€€(Upper "*.26:BF Kš€órrrš€NPVXXš€ KKKK_RRKK_€€(Independent Samples Test€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ż€Bě˙˙łÍë˙˙€€(Log€gó˙˙˙"Courier Newr NewPu{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SORT CASES BY SASplit .\par SPLIT FILE\par SEPARATE BY SASplit .\par T-TEST\par PAIRS = AIComAff1 AIExpSea1 WITH AI2ComAff2 AI2ExpSea2 (PAIRED)\par /CRITERIA = CI(.95)\par /MISSING = ANALYSIS.\par } Ā€€(T-Test€kT-TestɀŤë˙˙”ë˙˙€€(Title€oT-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } ΀Nţ˙˙€€(Notes€sT-Test €dddd € €€€ €€€€+öVýB10-DEC-2007 08:46:22€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(SASplit€€€(€ d@161€€€(3User defined missing values are treated as missing.€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.€€€(wT-TEST PAIRS = AIComAff1 AIExpSea1 WITH AI2ComAff2 AI2ExpSea2 (PAIRED) /CRITERIA = CI(.95) /MISSING = ANALYSIS. €€€ € 0:00:00.00€€€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesM€O€Q€V$t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€T$t€€(Missing Value HandlingO€Q€W$t€€(Definition of MissingO€Q€U$t€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time ĽŠąľš˝ÁÉÍŃŐÝá  áš€  iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€w\rë˙˙łaë˙˙€€(Active Dataset€T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } Ë?ë˙˙ Ëę˙˙€€(Warnings€T-Test €dddd € €€€€€€(sNo statistics are computed for a split file in the Paired Samples Correlations table. The split file is: SASplit=..€€€(kNo statistics are computed for a split file in the Paired Samples Test table. The split file is: SASplit=..WarningsT_Test_WarningM€O€Q€!t€€(ERRORO€Q€˙˙˙˙€€(€đ?O€Q€˙˙˙˙€€(€@ôš€KK€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ā€€( SASplit = .€;ɀŠę˙˙’ę˙˙€€(Title€?T-Testí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = .\par } €pę˙˙ř—é˙˙€€(Paired Samples Statistics€ CT-Test €dddd € €€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€€(€0€€€€(€0€€€€(€0€€€€(€0€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsM€O€Q€k$t€€( VariablesO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2‘™M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€h$t€€(MeanO€Q€u$t€€(NO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanŚŞŽ˛’€”€€(JThe correlation and t cannot be computed because there are no valid pairs.n's [_cg’€”€€( SASplit = .l€€€(Paired Samples StatisticsKš€„NVPXXš€ĄKKaKaꀀ(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€GĀ€€( SASplit = 0€Ůɀué˙˙^é˙˙€€(Title€ÝT-Testí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = 0\par } €<é˙˙ř‰č˙˙€€(Paired Samples Statistics€ áT-Test €dddd € €€€€€€€(€ƒó18ƒ/@15.76€€€(€>çcp>.@15.12€€€(€W˘v%jW(@12.17€€€(€ťľ+Qť&@11.37€€€€(€€D@41€€€(€€D@41€€€(€€D@41€€€(€€D@41€€€€(€ť„–„ö@2.870€€€(€h˜É۞m@2.804€€€(€Q#ÎÍĂJ @3.162€€€(€fcí@ů @3.747€€€€(€&nƒă°Ü?.448€€€(€ÓĘü†Ü?.438€€€(€HÄ2Ё™ß?.494€€€(€ ˛š‹qšâ?.585Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsM€O€Q€k$t€€( VariablesO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2'+37M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€h$t€€(MeanO€Q€u$t€€(NO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error Mean@DHL’€”€–0€€€(Paired Samples StatisticsKš€NVPXXš€;KKaKaR€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ĺ€gč˙˙íęç˙˙€€(Paired Samples Correlations€ oT-Test €dddd € €€€€€€€(€€D@41€€€(€€D@41€€€€(€íţUżť™ä?.644€€€(€ܚ;úŐlÜ?.444€€€€(€˜*Mđ!„×>.000€€€(€š™RD"´m?.004Paired Samples Correlations&T_Test_Table_PairedSamplesCorrelationsM€O€Q€l$t€€(PairsO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€v$t€€(AIComAff1 & AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€v$t€€(AIExpSea1 & AI2ExpSea2–žM€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€o$t€€( CorrelationO€Q€g$t€€(Sig.§ŤŻ’€”€–0€€€(Paired Samples CorrelationsKš€ ¤¤š€˘KSKSľ€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€sĀ€€( SASplit = 1€Ňɀăć˙˙Ěć˙˙€€(Title€ÖT-Testí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = 1\par } €Şć˙˙ř÷ĺ˙˙€€(Paired Samples Statistics€ ÚT-Test €dddd € €€€€€€€(€vb'vb§,@14.33€€€(€ą;ąť-@14.87€€€(€vb'vb§*@13.33€€€(€)@12.50€€€€(€J@52€€€(€J@52€€€(€J@52€€€(€J@52€€€€(€žÚ÷čúi @3.677€€€(€ˇ ŃőÍ @3.476€€€(€Ź÷ÔĘT @3.666€€€(€>Ŕ/őnv @3.433€€€€(€\PžŚáPŕ?.510€€€(€ ůŞŘŢ?.482€€€(€aTłCżDŕ?.508€€€(€6q|ːwŢ?.476Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsM€O€Q€k$t€€( VariablesO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2 $,0M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€h$t€€(MeanO€Q€u$t€€(NO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error Mean9=AE’€”€€( SASplit = 1€€€(Paired Samples StatisticsKš€NVPXXš€4KKaKaL€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ţ€Őĺ˙˙íXĺ˙˙€€(Paired Samples Correlations€ iT-Test €dddd € €€€€€€€(€J@52€€€(€J@52€€€€(€ éâu`ľŕ?.522€€€(€ՔőîB.Ř?.378€€€€(€vëBüŽÔ?.000€€€(€z…Ę̑w?.006Paired Samples Correlations&T_Test_Table_PairedSamplesCorrelationsM€O€Q€l$t€€(PairsO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€v$t€€(AIComAff1 & AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€v$t€€(AIExpSea1 & AI2ExpSea2˜˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙úűüýţ˙      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ Ą˘Ł¤ĽŚ§¨ŠŞŤŹ­ŽŻ°ą˛ł´ľśˇ¸šşťź˝žżŔÁÂĂÄĹĆÇČÉĘËĚÍÎĎĐŃŇÓÔŐÖ×ŘŮÚŰÜÝŢßŕáâăäĺćçčéęëěíîďđńňóôőö÷řůúűüýţ˙      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†‡ˆ‰Š‹ŒŽ‘’“”•–—˜™š›œžŸ Ą˘Ł¤ĽŚ§¨ŠŞŤŹ­ŽŻ°ą˛ł´ľśˇ¸šşťź˝žżŔÁÂĂÄĹĆÇČÉĘËĚÍÎĎĐŃŇÓÔŐÖ×ŘŮÚŰÜÝŢßŕáâăäĺćçčéęëěíîďđńňóôőö÷řůúűüýţ˙      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙SPSS Output Documentc˙˙NavHead˙˙ DspSimpleText˙˙ DspString( SASplit = .˙˙NavTreeViewItemŢ˙˙˙((ÔŸ,4!ř*ööööđ (Continued)ł{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0\deflang1033{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\qc\cf1\f0\fs20 &[PageTitle]\par } ł{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0\deflang1033{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\qr\cf1\f0\fs20 Page &[Page]\par } Z˙˙NavRoot€€(Output€ ˙˙NavLogł‹˙˙˙€€(Log€ó˙˙˙"Courier Newr NewPa{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 GLM\par AIComAff1 AI2ComAff2 BY SASplit\par /WSFACTOR = time 2 Polynomial\par /METHOD = SSTYPE(3)\par /CRITERIA = ALPHA(.05)\par /WSDESIGN = time\par /DESIGN = SASplit .\par } €€€(General Linear Model€GLM˙˙NavTitlei˙˙˙R˙˙˙€€(Title€GLMí˙˙˙ź"ArialalPś{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 General Linear Model\par } ˙˙NavNoteNţ˙˙€€(Notes€GLM˙˙PTPivotControllerdddd˙˙ PVPivotView˙˙ PMPivotModel˙˙NDimensional__DspCell˙˙IndexedCollection ˙˙DspCell€˙˙ DspNumber€ôýN9ýB10-DEC-2007 08:30:33+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(QStatistics are based on all cases with valid data for all variables in the model.+€€€(žGLM AIComAff1 AI2ComAff2 BY SASplit /WSFACTOR = time 2 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = time /DESIGN = SASplit . +€€.€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03+€€.€ €üŠńŇMb? 0:00:00.02Notes GLM_Notes˙˙PMPivotItemTree˙˙AbstractTreeBranch˙˙PMModelItemInfoŘt€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€t€€(Missing Value HandlingS€U€ćt€€(Definition of MissingS€U€Őt€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time Y]eimqu}…‰‘•  á˙˙PVViewDimensionR iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(˙˙ PTTableLook6˙˙PVSeparatorStyleŁ€˙˙ PVCellStyle˙˙˙˙˙ PVTextStyleČx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x˙˙PVPrintManager"˙˙NavText0˙˙˙ł˙˙˙€€(Active Dataset€ťGLMó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ˙˙NavPivotýţ˙˙Ísţ˙˙€€(Within-Subjects Factors€ ŔGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€€( AIComAff1)€+€€€( AI2ComAff2Within Subjects FactorsGLM_Table_WithinSubjectsFactorsQ€S€U€ęt€€(DepVarS€U€çt€€(Dependent Variable×Q€S€U€˙˙˙˙€€(timeS€U€˙˙˙˙€.€(€đ?1S€U€˙˙˙˙€.€(€@2ŕäQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1íK™€Ň]]™€ŰKK2€™€č^^€€(Within-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Äż€Qţ˙˙ĺęý˙˙€€(Between-Subjects Factors€ GLM!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€J@52Between Subjects Factors GLM_Table_BetweenSubjectsFactorsQ€S€U€t€€( PropertiesS€U€?t€€( Value LabelS€U€t€€(N$(Q€S€U€ţt€€( Factor LevelsS€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€˙˙˙˙€.€(€0S€U€˙˙˙˙€.€(€đ?159K™€WKW™€,KK2€€(Between-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ż€Čý˙˙˜Łü˙˙€€(Multivariate Tests€ YGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€şT¤A0?.000+€€.€(€v|Ë÷üýď?1.000+€€.€(€ƒqçžD0?.000+€€.€(€ƒqçžD0?.000)€+€€.€(€n…źr7˘?.036+€€.€(€řŚ7ԈÜî?.964+€€.€(€3řžÔ}ă˘?.037+€€.€(€3řžÔ}ă˘?.037)€)€+€€)€.€(€gqżíă–?.022+€€)€.€(€@qżíă–?.022+€€)€.€(€fqżíă–?.022+€€)€.€(€fqżíă–?.022)€+€€)€.€(€éRęvŰ @3.357+€€)€.€(€űRęvŰ @3.357+€€)€.€(€éRęvŰ @3.357+€€)€.€(€éRęvŰ @3.357)€)€+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€)€+€€.€(€mtƒ5ě?.881+€€.€(€–tƒ5ě?.881+€€.€(€mtƒ5ě?.881+€€.€(€mtƒ5ě?.881)€+€€.€(€Šho3—÷ą?.070+€€.€(€jho3—÷ą?.070+€€.€(€Šho3—÷ą?.070+€€.€(€Šho3—÷ą?.070Default Multivariate Tests"GLM_Table_DefaultMultivariateTestsQ€S€U€2t€€(TestS€U€t€€(Pillai's TraceS€U€Ct€€( Wilks' LambdaS€U€t€€(Hotelling's TraceS€U€$t€€(Roy's Largest RootöúţQ€S€U€ôt€€(EffectS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplit Q€S€U€,t€€( StatisticsS€U€>t€€(ValueS€U€ýt€€(FS€U€t€€( Hypothesis dfS€U€řt€€(Error dfS€U€%t€€(Sig. $(˙˙ DspAnnotation˙˙DspTextComponentHandle€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time€)€€(Multivariate Tests,‚.‚€(Exact statistic0€„ˆŒ‘•™K™€ń\gs™€K``™€KKaKKa1€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€]ż€ü˙˙hű˙˙€€(Mauchly's Test of Sphericity€ RGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€đ?1.000)€)€+€€.€(€.000)€)€+€€.€(€0)€)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€)€+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€đ?1.000 Mauchly TestGLM_Table_MauchlyTestQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1ƒQ€S€U€Et€€(Within Subjects EffectS€U€Gt€€(timeŒQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€t€€( Mauchly's WS€U€Ět€€(Approx. Chi-SquareS€U€ît€€(dfS€U€%t€€(Sig.S€U€őt€)€€(EpsilonS€U€t€€(Greenhouse-GeisserS€U€t€€( Huynh-FeldtS€U€ t€€( Lower-bound•™ĄŞŽ˛,‚.‚€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: timeh€)€€(Mauchly's Test of Sphericity,‚.‚€(ĄMay be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. dis§Ś€¨€Ȁ€€€€˙K™€~^^™€‡KŽ€™€Y[KKWX__š€ż€(˜Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix.€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Vż€Fű˙˙ľţů˙˙€€( Tests of Within-Subjects Effects€ ÜGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105)€)€+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761)€)€+€€.€((€ňčo{łz@427.218+€€.€((€ňčo{łz@427.218+€€.€((€ňčo{łz@427.218+€€.€((€ňčo{łz@427.218)€)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€(€ŔV@91+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€)€)€+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105+€€.€((€3*šŚÝş?.105)€)€+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761)€)€+€€.€((€tÔŁ@_Ç@4.695+€€.€((€tÔŁ@_Ç@4.695+€€.€((€tÔŁ@_Ç@4.695+€€.€((€tÔŁ@_Ç@4.695)€)€)€+€€.€(€gqżíă–?.022+€€.€(€gqżíă–?.022+€€.€(€gqżíă–?.022+€€.€(€gqżíă–?.022)€)€+€€.€(€éRęvŰ @3.357+€€.€(€éRęvŰ @3.357+€€.€(€éRęvŰ @3.357+€€.€(€éRęvŰ @3.357)€)€)€+€€.€(€mtƒ5ě?.881+€€.€(€mtƒ5ě?.881+€€.€(€mtƒ5ě?.881+€€.€(€mtƒ5ě?.881)€)€+€€.€(€Šho3—÷ą?.070+€€.€(€Šho3—÷ą?.070+€€.€(€Šho3—÷ą?.070+€€.€(€Šho3—÷ą?.070 Tests of Within Subjects Effects&GLM_Table_TestsofWithinSubjectsEffectsQ€S€U€öt€€(Epsilon CorrectionsS€U€+t€€(Sphericity AssumedS€U€t€€(Greenhouse-GeisserS€U€t€€( Huynh-FeldtS€U€ t€€( Lower-boundĽŠ­ąQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1şQ€S€U€(t€€(SourceS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplitS€U€€€( Error(time)ĂÇËQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.ÔŘÜŕäK™€ …X_™€ľ^^™€žK`P`™€Ď\K_KK_€€( Tests of Within-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ŕż€Üů˙˙_?ů˙˙€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€ GLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€€*šŚÝş?.105)€)€+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761)€)€+€€.€((€ňčo{łz@427.218)€)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€ŔV@91)€)€)€+€€.€((€€*šŚÝş?.105)€)€+€€.€((€Ż‘1B…/@15.761)€)€+€€.€((€tÔŁ@_Ç@4.695)€)€)€+€€.€(€¨qżíă–?.022)€)€+€€.€(€éRęvŰ @3.357)€)€)€+€€.€(€gtƒ5ě?.881)€)€+€€.€(€Šho3—÷ą?.070"Tests of Within Subjects Contrasts(GLM_Table_TestsofWithinSubjectsContrastsQ€S€U€˙˙˙˙€€(timeS€U€Űt€€(LinearZQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1cQ€S€U€(t€€(SourceS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplitS€U€€€( Error(time)lptQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.}…‰K™€UK7™€^^^™€gK`P`™€x\K_KK_€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ ż€ů˙˙ mř˙˙€€(!Tests of Between-Subjects Effects€ ŻGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€(!+2ä@ 41361.347)€)€+€€.€((€‚žSI@@32.573)€)€+€€.€((€E¤‚0ďȗ@1522.234)€)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€ŔV@91)€)€)€+€€.€((€(!+2ä@ 41361.347)€)€+€€.€((€‚žSI@@32.573)€)€+€€.€((€YÓSş0@16.728)€)€)€+€€.€(€°uäÔ5QŁ@2472.605)€)€+€€.€(€Z™™3Ő'˙?1.947)€)€)€+€€.€(€ڕ~ÁVÉ2.000)€)€+€€.€(€ľl#źHĹ?.166&Test of Between Subjects Fixed Effects+GLM_Table_TestofBetweenSubjectsFixedEffectsQ€S€U€5t€€(Transformed VariableS€U€€€(AverageQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1 Q€S€U€(t€€(SourceS€U€ t€€( InterceptS€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€÷t€€(ErrorQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.&*.26K™€ţK€™€^^™€KKKD™€!\K_KK_€€(!Tests of Between-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ł€Kř˙˙łÖ÷˙˙€€(Log€Xó˙˙˙"Courier Newr NewPa{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 GLM\par AIExpSea1 AI2ExpSea2 BY SASplit\par /WSFACTOR = time 2 Polynomial\par /METHOD = SSTYPE(3)\par /CRITERIA = ALPHA(.05)\par /WSDESIGN = time\par /DESIGN = SASplit .\par } €€€(General Linear Model€\GLM€´÷˙˙÷˙˙€€(Title€`GLMí˙˙˙ź"ArialalPś{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 General Linear Model\par } €Nţ˙˙€€(Notes€dGLM!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€žŸD;ýB10-DEC-2007 08:31:36+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(QStatistics are based on all cases with valid data for all variables in the model.+€€€(žGLM AIExpSea1 AI2ExpSea2 BY SASplit /WSFACTOR = time 2 Polynomial /METHOD = SSTYPE(3) /CRITERIA = ALPHA(.05) /WSDESIGN = time /DESIGN = SASplit . +€€.€ €üŠńŇMb ? 0:00:00.03+€€.€ €¸…ëQ¸Ž? 0:00:00.02Notes GLM_NotesQ€S€U€Řt€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€t€€(Missing Value HandlingS€U€ćt€€(Definition of MissingS€U€Őt€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time –š˘ŚŞŽ˛şžÂĆÎŇ  ᙀ‘ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€hş€{÷˙˙łj÷˙˙€€(Active Dataset€ńGLMó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ż€H÷˙˙Ížö˙˙€€(Within-Subjects Factors€ őGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€€( AIExpSea1)€+€€€( AI2ExpSea2Within Subjects FactorsGLM_Table_WithinSubjectsFactorsQ€S€U€ęt€€(DepVarS€U€çt€€(Dependent Variable Q€S€U€˙˙˙˙€€(timeS€U€˙˙˙˙€.€(€đ?1S€U€˙˙˙˙€.€(€@2Q€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1"K™€]]™€KK2€™€^^€€(Within-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ůż€œö˙˙ĺ5ö˙˙€€(Between-Subjects Factors€ CGLM!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€J@52Between Subjects Factors GLM_Table_BetweenSubjectsFactorsQ€S€U€t€€( PropertiesS€U€?t€€( Value LabelS€U€t€€(NY]Q€S€U€ţt€€( Factor LevelsS€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€˙˙˙˙€.€(€0S€U€˙˙˙˙€.€(€đ?1jnK™€TWKW™€aKK2€€(Between-Subjects Factors€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Gż€ö˙˙˜îô˙˙€€(Multivariate Tests€ ŽGLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€ÝMԝ$GŚ?.044+€€.€(€#ť"ś›î?.956+€€.€(€Ě| •J§?.045+€€.€(€Ě| •J§?.045)€+€€.€(€ELŚ1\iá>.000+€€.€(€ZÎŁ–î˙ď?1.000+€€.€(€şNřŞeiá>.000+€€.€(€şNřŞeiá>.000)€)€+€€)€.€(€š–GR@4.140+€€)€.€(€°–GR@4.140+€€)€.€(€š–GR@4.140+€€)€.€(€š–GR@4.140)€+€€)€.€(€đÜÁH?.001+€€)€.€(€đŸÜÁH?.001+€€)€.€(€đÜÁH?.001+€€)€.€(€đÜÁH?.001)€)€+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€)€+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€V—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045)€+€€.€(€Ds†ÚLď?.978+€€.€(€¤Es†ÚLď?.978+€€.€(€Ds†ÚLď?.978+€€.€(€Ds†ÚLď?.978Default Multivariate Tests"GLM_Table_DefaultMultivariateTestsQ€S€U€2t€€(TestS€U€t€€(Pillai's TraceS€U€Ct€€( Wilks' LambdaS€U€t€€(Hotelling's TraceS€U€$t€€(Roy's Largest Root+/37Q€S€U€ôt€€(EffectS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplit@DQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€>t€€(ValueS€U€ýt€€(FS€U€t€€( Hypothesis dfS€U€řt€€(Error dfS€U€%t€€(Sig.MQUY],‚.‚€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time[%1:€)€€(Multivariate Tests,‚.‚€(Exact statistic ľš˝ÁĆĘÎŇK™€&\gs™€;K``™€HKKaKKad€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€’ż€Ěô˙˙łó˙˙€€(Mauchly's Test of Sphericity€ …GLM!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€đ?1.000)€)€+€€.€(€.000)€)€+€€.€(€0)€)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€)€+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€((€đ?1.000 Mauchly TestGLM_Table_MauchlyTestQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1śQ€S€U€Et€€(Within Subjects EffectS€U€Gt€€(timeżQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€t€€( Mauchly's WS€U€Ět€€(Approx. Chi-SquareS€U€ît€€(dfS€U€%t€€(Sig.S€U€őt€)€€(EpsilonS€U€t€€(Greenhouse-GeisserS€U€t€€( Huynh-FeldtS€U€ t€€( Lower-boundČĚĐÔÝáĺ,‚.‚€(8Design: Intercept+SASplit Within Subjects Design: time\: [€)€€(Mauchly's Test of Sphericity,‚.‚€(ĄMay be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table.!ÚŚ€¨€Ȁ€€€€˙K™€ą^^™€şKŽ€™€ĂY[KKWX__ě€ň€(˜Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix.€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€‰ż€‘ó˙˙ľIň˙˙€€( Tests of Within-Subjects Effects€ GLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522)€)€+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006)€)€+€€.€((€ĺÝę{†÷„@670.941+€€.€((€ĺÝę{†÷„@670.941+€€.€((€ĺÝę{†÷„@670.941+€€.€((€ĺÝę{†÷„@670.941)€)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000+€€.€((€đ?1.000)€)€+€€.€(€ŔV@91+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000+€€.€((€ŔV@91.000)€)€)€+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522+€€.€((€ Ž…>@30.522)€)€+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006+€€.€((€ÀŃv?.006)€)€+€€.€((€,ýě}@7.373+€€.€((€,ýě}@7.373+€€.€((€,ýě}@7.373+€€.€((€,ýě}@7.373)€)€)€+€€.€(€š–GR@4.140+€€.€(€š–GR@4.140+€€.€(€š–GR@4.140+€€.€(€š–GR@4.140)€)€+€€.€(€đÜÁH?.001+€€.€(€đÜÁH?.001+€€.€(€đÜÁH?.001+€€.€(€đÜÁH?.001)€)€)€+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045)€)€+€€.€(€Ds†ÚLď?.978+€€.€(€Ds†ÚLď?.978+€€.€(€Ds†ÚLď?.978+€€.€(€Ds†ÚLď?.978 Tests of Within Subjects Effects&GLM_Table_TestsofWithinSubjectsEffectsQ€S€U€öt€€(Epsilon CorrectionsS€U€+t€€(Sphericity AssumedS€U€t€€(Greenhouse-GeisserS€U€t€€( Huynh-FeldtS€U€ t€€( Lower-boundŘÜŕäQ€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1íQ€S€U€(t€€(SourceS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplitS€U€€€( Error(time)öúţQ€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.    K™€Ó…X_™€č^^™€ńK`P`™€ \K_KK_€€( Tests of Within-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ż€'ň˙˙_Šń˙˙€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€ 9 GLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€ Ž…>@30.522)€)€+€€.€((€ÀŃv?.006)€)€+€€.€((€ĺÝę{†÷„@670.941)€)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€ŔV@91)€)€)€+€€.€((€ Ž…>@30.522)€)€+€€.€((€ÀŃv?.006)€)€+€€.€((€,ýě}@7.373)€)€)€+€€.€(€š–GR@4.140)€)€+€€.€(€ńÜÁH?.001)€)€)€+€€.€(€1—”ŸńďŚ?.045)€)€+€€.€(€Ds†ÚLď?.978"Tests of Within Subjects Contrasts(GLM_Table_TestsofWithinSubjectsContrastsQ€S€U€˙˙˙˙€€(timeS€U€Űt€€(Linear Q€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1– Q€S€U€(t€€(SourceS€U€Gt€€(timeS€U€Ft€€(time * SASplitS€U€€€( Error(time)Ÿ Ł § Q€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.° ´ ¸ ź Ŕ K™€ˆ K7™€‘ ^^™€š K`P`™€Ť \K_KK_€€("Tests of Within-Subjects Contrasts€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€= ż€hń˙˙ ¸đ˙˙€€(!Tests of Between-Subjects Effects€ â GLM!€dddd#€%€'€)€)€)€)€+€€.€((€Ŕ_7żFŰ@ 27930.988)€)€+€€.€((€¨ÇÝĄRN@60.128)€)€+€€.€((€č -]F٘@1576.819)€)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€đ?1)€)€+€€.€(€ŔV@91)€)€)€+€€.€((€Ŕ_7żFŰ@ 27930.988)€)€+€€.€((€¨ÇÝĄRN@60.128)€)€+€€.€((€ŻˇâS1@17.328)€)€)€+€€.€(€ÓĺdWˇ/™@1611.929)€)€+€€.€(€7}֝ @3.470)€)€)€+€€.€(€jlöä˛3.000)€)€+€€.€(€f8A2ÉҰ?.066&Test of Between Subjects Fixed Effects+GLM_Table_TestofBetweenSubjectsFixedEffectsQ€S€U€5t€€(Transformed VariableS€U€€€(Average6 Q€S€U€t€€(MeasureS€U€t€€( MEASURE_1? Q€S€U€(t€€(SourceS€U€ t€€( InterceptS€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€÷t€€(ErrorH L P Q€S€U€,t€€( StatisticsS€U€;t€€(Type III Sum of SquaresS€U€ît€€(dfS€U€t€€( Mean SquareS€U€ýt€€(FS€U€%t€€(Sig.Y ] a e i K™€1 K€™€: ^^™€C KKKD™€T \K_KK_€€(!Tests of Between-Subjects Effects€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ć €€€(T-Test€‹ T-Test€!đ˙˙ đ˙˙€€(Title€  T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } €Nţ˙˙€€(Notes€“ T-Test!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€ÂŮBýB10-DEC-2007 08:35:39+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User defined missing values are treated as missing.+€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.+€€€(rT-TEST GROUPS = Group('0' '1') /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 /CRITERIA = CI(.95) . +€€.€ € 0:00:00.00+€€.€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesQ€S€U€V$t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€T$t€€(Missing Value HandlingS€U€W$t€€(Definition of MissingS€U€U$t€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time Ĺ É Ń Ő Ů Ý á é í ń ő ý   ᙀŔ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€— ş€čď˙˙ł×ď˙˙€€(Active Dataset€ T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ˙˙ NavWarningľď˙˙ tď˙˙€€(Warnings€% T-Test!€dddd#€%€'€)€+€€€(.The Independent Samples table is not produced.WarningsT_Test_WarningQ€S€U€!t€€(ERRORS€U€˙˙˙˙€.€(€đ?6 ô™€1 K€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€) ż€Rď˙˙ôŸî˙˙€€(Group Statistics€ U T-Test!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€)€.€(€0+€€)€.€(€0)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€)€+€€)€.€(€0+€€)€.€(€0)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsQ€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1Ą Ľ Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€h$t€€(MeanS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error MeanŽ ˛ ś ş Q€S€U€˙˙˙˙€€(GroupS€U€˙˙˙˙€€(0 S€U€˙˙˙˙€€(1 Ă Ç ,‚.‚€(At cannot be computed because at least one of the groups is empty.putea € e „ K™€œ NPP™€Š KKaKa™€ž KK6€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Y €€€(T-Test€ë T-Test€Źď˙˙•ď˙˙€€(Title€ ď T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } €^ţ˙˙€€(Notes€ó T-Test!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€TăÝEýB10-DEC-2007 08:37:15+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User defined missing values are treated as missing.+€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.+€€€(hT-TEST GROUPS = Group('0' '1') /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 /CRITERIA = CI(.95) . +€€.€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03+€€.€ €œÄ °rh‘? 0:00:00.02Notes T_Test_NotesQ€S€U€V$t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€T$t€€(Missing Value HandlingS€U€W$t€€(Definition of MissingS€U€U$t€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time % ) 1 5 9 = A I M Q U ] a  ᙀ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€÷ ş€sď˙˙łbď˙˙€€(Active Dataset€€ T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } $‹@ď˙˙ ˙î˙˙€€(Warnings€„ T-Test!€dddd#€%€'€)€+€€€(.The Independent Samples table is not produced.WarningsT_Test_WarningQ€S€U€!t€€(ERRORS€U€˙˙˙˙€.€(€đ?• ô™€ K€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ˆ ż€Ýî˙˙ňPî˙˙€€(Group Statistics€ ´ T-Test!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€)€.€(€0)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€)€+€€)€.€(€0)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsQ€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1ć Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€h$t€€(MeanS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error Meanď ó ÷ ű Q€S€U€˙˙˙˙€€(GroupS€U€˙˙˙˙€€(0 S€U€˙˙˙˙€€(1   ,‚.‚€(At cannot be computed because at least one of the groups is empty.is eŔ Ň K™€á NN™€ę KKaKa™€˙ KK6€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€¸ €–đ˙˙ł!đ˙˙€€(Log€, ó˙˙˙"Courier Newr NewP[{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SPLIT FILE\par OFF.\par T-TEST\par GROUPS = SASplit(0 1)\par /MISSING = ANALYSIS\par /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2\par /CRITERIA = CI(.95) .\par } €€€(T-Test€0 T-Test€˙ď˙˙čď˙˙€€(Title€4 T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } €Nţ˙˙€€(Notes€8 T-Test!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€Ý$†IýB10-DEC-2007 08:39:12+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User defined missing values are treated as missing.+€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.+€€€(†T-TEST GROUPS = SASplit(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 /CRITERIA = CI(.95) . +€€.€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03+€€.€ €üŠńŇMb? 0:00:00.02Notes T_Test_NotesQ€S€U€V$t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€T$t€€(Missing Value HandlingS€U€W$t€€(Definition of MissingS€U€U$t€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time j n v z ~ ‚ † Ž ’ – š ˘ Ś  ᙀe iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€< ş€Ćď˙˙łľď˙˙€€(Active Dataset€Ĺ T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ż€“ď˙˙Şî˙˙€€(Group Statistics€ É T-Test!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€€H@49+€€.€(€€H@49+€€.€(€F@44+€€.€(€F@44)€+€€.€(€ćźœ‚—/@15.80+€€.€(€x9/§ŕ'@11.94+€€.€(€F]tŃE.@15.14+€€.€(€F]tŃĹ&@11.39)€+€€.€(€e8źĺÉ@2.723+€€.€(€ďđčs @3.125+€€.€(€ÔY ”KP@2.914+€€.€(€|ú ˜ž @3.718)€+€€.€(€*Žűá×ĺŘ?.389+€€.€(€[€œÍ’Ü?.446+€€.€(€Ů[œíÜ?.439+€€.€(€ĐăpÝĹďá?.561)€)€+€€.€(€€S@78+€€.€(€€S@78+€€.€(€€M@59+€€.€(€€M@59)€+€€.€(€ć[žĺ[ž,@14.37+€€.€(€¤A¤A*@13.05+€€.€(€.@15.00+€€.€(€qR÷ĺą)@12.54)€+€€.€(€Lš5G¨Ý@3.858+€€.€(€ŢŮ MŐ@3.854+€€.€(€cŰ3’Ő— @3.449+€€.€(€Ž6~†]| @3.436)€+€€.€(€]@ťú}őŰ?.437+€€.€(€°ś‡7ěíŰ?.436+€€.€(€U%™(˝Ü?.449+€€.€(€ŽC4t Ü?.447Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsQ€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2AEIMQ€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€h$t€€(MeanS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error MeanVZ^bQ€S€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€˙˙˙˙€.€(€0S€U€˙˙˙˙€.€(€đ?1koK™€<NPVXX™€QKKaKa™€fKK<€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Í ż€ˆî˙˙ťŮě˙˙€€(Independent Samples Test€ T-Test!€dddd#€%€'€)€ )€)€+€€.€(€zM2â+@3.771)€+€€.€(€KťšĐüÚ?.407)€+€€.€(€ó]âüô?1.251)€+€€.€(€L;@MÔdŐ?.334)€)€+€€.€(€n­aKŘŤ?.054)€+€€.€(€ř'âĽĺËŕ?.525)€+€€.€(€* góŃ?.266)€+€€.€(€~Ă `Ţâ?.564)€)€+€€.€(€yO1w@2.254+€€.€(€ ĺćęy@2.435)€+€€.€(€ńłodĘ/űż-1.699+€€.€(€Űéübí‚üż-1.782)€+€€.€(€1ŮőQË?.212+€€.€(€a2ŻRÔČË?.217)€+€€.€(€˝YţÇÜúż-1.631+€€.€(€*ŻyßĘůż-1.612)€)€+€€.€(€@_@125+€€.€(€í4iĺŔÎ^@123.231)€+€€.€(€@_@125+€€.€(€äВ[V>]@116.974)€+€€.€(€@Y@101+€€.€(€gČűĆŠ×X@99.370)€+€€.€(€@Y@101+€€.€(€aó 4ą$V@88.573)€)€+€€.€(€G š2k•š?.026+€€.€(€bBƒíˆź?.016)€+€€.€(€“ň>‰‘~ˇ?.092+€€.€(€ŕ¸ţŠ/Íł?.077)€+€€.€(€f—üŽbĽę?.833+€€.€(€Ľ9şçƒę?.829)€+€€.€(€܈ Œ%ť?.106+€€.€(€l—č ›Jź?.111)€)€+€€.€(€Číˇ5Éö?1.424+€€.€(€Číˇ5Éö?1.424)€+€€.€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113+€€.€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113)€+€€.€(€€ŃE]tÁ?.136+€€.€(€€ŃE]tÁ?.136)€+€€.€(€XŮьňż-1.156+€€.€(€XŮьňż-1.156)€)€+€€.€(€¨?°8ä?.632+€€.€(€Ä]b̸â?.585)€+€€.€(€—Z—P™óä?.655+€€.€(€wĹ–búă?.624)€+€€.€(€ qÎ8;šä?.644+€€.€(€̡sˇOä?.628)€+€€.€(€läŽć?.709+€€.€(€1~fߙňć?.717)€)€+€€.€(€ó\kdq4Ć?.173+€€.€(€†iäý Ń?.266)€+€€.€(€Šěši8DŔ-2.408+€€.€(€÷9šœĘŔ-2.349)€+€€.€(€Ő#\Č@ňż-1.141+€€.€(€6¤/ëÂńż-1.110)€+€€.€(€‹rŽ›UŔ-2.562+€€.€(€Ř ŕĽŔ-2.581)€)€+€€.€(€1§Ąîe@2.675+€€.€(€Ďşjűő§@2.582)€+€€.€(€Ÿ˛LvÇ?.183+€€.€(€ے"šż?.124)€+€€.€(€5˜ÔĄßö?1.414+€€.€(€xŞuu ö?1.383)€+€€.€(€›ÉäuĐ?.250+€€.€(€¸ő˙™č6Ń?.269Independent Samples Test#T_Test_Table_IndependentSamplesTestQ€S€U€d$t€€( AssumptionsS€U€X$t€€(Equal variances assumedS€U€Y$t€€(Equal variances not assumed‹Q€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2˜œ ¤Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€p$t€€('Levene's Test for Equality of VariancesS€U€q$t€€(FS€U€g$t€€(Sig.S€U€Z$t€€(t-test for Equality of MeansS€U€[$t€€(tS€U€\$t€€(dfS€U€]$t€€(Sig. (2-tailed)S€U€^$t€€(Mean DifferenceS€U€_$t€€(Std. Error DifferenceS€U€a$t€€()95% Confidence Interval of the DifferenceS€U€b$t€€(LowerS€U€c$t€€(Upper ąľ˝ÁĹÉÍŐŮ K™€†rrr™€“NPVXX™€¨ KKKK_RRKK_€€(Independent Samples Test€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€”€ˇě˙˙łdě˙˙€€(Log€úó˙˙˙"Courier Newr NewP>{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 T-TEST\par GROUPS = SASplit(0 1)\par /MISSING = ANALYSIS\par /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2\par /CRITERIA = CI(.9) .\par } €€€(T-Test€ţT-Test€Xë˙˙Aë˙˙€€(Title€ T-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } €Nţ˙˙€€(Notes€T-Test!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€+‡2NýB10-DEC-2007 08:41:42+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User defined missing values are treated as missing.+€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.+€€€(…T-TEST GROUPS = SASplit(0 1) /MISSING = ANALYSIS /VARIABLES = AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 /CRITERIA = CI(.9) . +€€.€ € 0:00:00.00+€€.€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesQ€S€U€V$t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€T$t€€(Missing Value HandlingS€U€W$t€€(Definition of MissingS€U€U$t€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time 8<DHLPT\`dhpt  ᙀ3 iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ ş€ë˙˙łë˙˙€€(Active Dataset€“T-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ż€ěę˙˙ę˙˙€€(Group Statistics€ —T-Test!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€€H@49+€€.€(€€H@49+€€.€(€F@44+€€.€(€F@44)€+€€.€(€ćźœ‚—/@15.80+€€.€(€x9/§ŕ'@11.94+€€.€(€F]tŃE.@15.14+€€.€(€F]tŃĹ&@11.39)€+€€.€(€e8źĺÉ@2.723+€€.€(€ďđčs @3.125+€€.€(€ÔY ”KP@2.914+€€.€(€|ú ˜ž @3.718)€+€€.€(€*Žűá×ĺŘ?.389+€€.€(€[€œÍ’Ü?.446+€€.€(€Ů[œíÜ?.439+€€.€(€ĐăpÝĹďá?.561)€)€+€€.€(€€S@78+€€.€(€€S@78+€€.€(€€M@59+€€.€(€€M@59)€+€€.€(€ć[žĺ[ž,@14.37+€€.€(€¤A¤A*@13.05+€€.€(€.@15.00+€€.€(€qR÷ĺą)@12.54)€+€€.€(€Lš5G¨Ý@3.858+€€.€(€ŢŮ MŐ@3.854+€€.€(€cŰ3’Ő— @3.449+€€.€(€Ž6~†]| @3.436)€+€€.€(€]@ťú}őŰ?.437+€€.€(€°ś‡7ěíŰ?.436+€€.€(€U%™(˝Ü?.449+€€.€(€ŽC4t Ü?.447Group StatisticsT_Test_Table_GroupStatisticsQ€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€h$t€€(MeanS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error Mean$(,0Q€S€U€˙˙˙˙€€(SASplitS€U€˙˙˙˙€.€(€0S€U€˙˙˙˙€.€(€đ?19=K™€ NPVXX™€KKaKa™€4KK<€€€(Group Statistics€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€›ż€áé˙˙ť2č˙˙€€(Independent Samples Test€ ^T-Test!€dddd#€%€'€)€ )€)€+€€.€(€zM2â+@3.771)€+€€.€(€KťšĐüÚ?.407)€+€€.€(€ó]âüô?1.251)€+€€.€(€L;@MÔdŐ?.334)€)€+€€.€(€n­aKŘŤ?.054)€+€€.€(€ř'âĽĺËŕ?.525)€+€€.€(€* góŃ?.266)€+€€.€(€~Ă `Ţâ?.564)€)€+€€.€(€yO1w@2.254+€€.€(€ ĺćęy@2.435)€+€€.€(€ńłodĘ/űż-1.699+€€.€(€Űéübí‚üż-1.782)€+€€.€(€1ŮőQË?.212+€€.€(€a2ŻRÔČË?.217)€+€€.€(€˝YţÇÜúż-1.631+€€.€(€*ŻyßĘůż-1.612)€)€+€€.€(€@_@125+€€.€(€í4iĺŔÎ^@123.231)€+€€.€(€@_@125+€€.€(€äВ[V>]@116.974)€+€€.€(€@Y@101+€€.€(€gČűĆŠ×X@99.370)€+€€.€(€@Y@101+€€.€(€aó 4ą$V@88.573)€)€+€€.€(€G š2k•š?.026+€€.€(€bBƒíˆź?.016)€+€€.€(€“ň>‰‘~ˇ?.092+€€.€(€ŕ¸ţŠ/Íł?.077)€+€€.€(€f—üŽbĽę?.833+€€.€(€Ľ9şçƒę?.829)€+€€.€(€܈ Œ%ť?.106+€€.€(€l—č ›Jź?.111)€)€+€€.€(€Číˇ5Éö?1.424+€€.€(€Číˇ5Éö?1.424)€+€€.€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113+€€.€(€`A¨¨ÓĚńż-1.113)€+€€.€(€€ŃE]tÁ?.136+€€.€(€€ŃE]tÁ?.136)€+€€.€(€XŮьňż-1.156+€€.€(€XŮьňż-1.156)€)€+€€.€(€¨?°8ä?.632+€€.€(€Ä]b̸â?.585)€+€€.€(€—Z—P™óä?.655+€€.€(€wĹ–búă?.624)€+€€.€(€ qÎ8;šä?.644+€€.€(€̡sˇOä?.628)€+€€.€(€läŽć?.709+€€.€(€1~fߙňć?.717)€)€+€€.€(€yŰěäŘ?.377+€€.€(€ƆçpďÝ?.455)€+€€.€(€!Ż*w”Ŕ-2.197+€€.€(€ËČkN.Ŕ-2.148)€+€€.€(€ďďlńŽÖíż-.932+€€.€(€S+&Şíż-.907)€+€€.€(€ƒ¨”Ů{ŠŔ-2.333+€€.€(€ęŹ[hÁČŔ-2.348)€)€+€€.€(€ßXR9Ĺ@2.471+€€.€(€'×ĐÉ&@2.394)€+€€.€(€€"ü>.œż-.028+€€.€(€(Éгż-.077)€+€€.€(€X쇾^Hó?1.205+€€.€(€ Šä×Ţň?1.179)€+€€.€(€f•ga&<•?.021+€€.€(€`ätâvo˘?.036Independent Samples Test#T_Test_Table_IndependentSamplesTestQ€S€U€d$t€€( AssumptionsS€U€X$t€€(Equal variances assumedS€U€Y$t€€(Equal variances not assumedY]Q€S€U€e$t€€(Dependent variablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2fjnrQ€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€p$t€€('Levene's Test for Equality of VariancesS€U€q$t€€(FS€U€g$t€€(Sig.S€U€Z$t€€(t-test for Equality of MeansS€U€[$t€€(tS€U€\$t€€(dfS€U€]$t€€(Sig. (2-tailed)S€U€^$t€€(Mean DifferenceS€U€_$t€€(Std. Error DifferenceS€U€a$t€€()90% Confidence Interval of the DifferenceS€U€b$t€€(LowerS€U€c$t€€(Upper ƒ‹“—›Ł§ K™€Trrr™€aNPVXX™€v KKKK_RRKK_€€(Independent Samples Test€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€b€Bě˙˙łÍë˙˙€€(Log€Čó˙˙˙"Courier Newr NewPu{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SORT CASES BY SASplit .\par SPLIT FILE\par SEPARATE BY SASplit .\par T-TEST\par PAIRS = AIComAff1 AIExpSea1 WITH AI2ComAff2 AI2ExpSea2 (PAIRED)\par /CRITERIA = CI(.95)\par /MISSING = ANALYSIS.\par } €€€(T-Test€ĚT-Test€Ťë˙˙”ë˙˙€€(Title€ĐT-Testí˙˙˙ź"ArialalP¨{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 T-Test\par } €Nţ˙˙€€(Notes€ÔT-Test!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€+öVýB10-DEC-2007 08:46:22+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(SASplit+€€.€(€ d@161+€€€(3User defined missing values are treated as missing.+€€€(zStatistics for each analysis are based on the cases with no missing or out-of-range data for any variable in the analysis.+€€€(wT-TEST PAIRS = AIComAff1 AIExpSea1 WITH AI2ComAff2 AI2ExpSea2 (PAIRED) /CRITERIA = CI(.95) /MISSING = ANALYSIS. +€€.€ € 0:00:00.00+€€.€ € 0:00:00.00Notes T_Test_NotesQ€S€U€V$t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€T$t€€(Missing Value HandlingS€U€W$t€€(Definition of MissingS€U€U$t€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time  "*.26>B  ᙀ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Řş€rë˙˙łaë˙˙€€(Active Dataset€aT-Testó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } $‹?ë˙˙ Ëę˙˙€€(Warnings€eT-Test!€dddd#€%€'€)€+€€€(sNo statistics are computed for a split file in the Paired Samples Correlations table. The split file is: SASplit=..+€€€(kNo statistics are computed for a split file in the Paired Samples Test table. The split file is: SASplit=..WarningsT_Test_WarningQ€S€U€!t€€(ERRORS€U€˙˙˙˙€.€(€đ?S€U€˙˙˙˙€.€(€@y}ô™€tKK€€(Warnings€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€i€€€( SASplit = .€œ€Šę˙˙’ę˙˙€€(Title€ T-Testí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = .\par } ż€pę˙˙ř—é˙˙€€(Paired Samples Statistics€ ¤T-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€)€.€(€0+€€)€.€(€0+€€)€.€(€0+€€)€.€(€0)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.)€+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsQ€S€U€k$t€€( VariablesS€U€n$t€€(Pair 1S€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2îňúţQ€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€h$t€€(MeanS€U€u$t€€(NS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error Mean ,‚.‚€(JThe correlation and t cannot be computed because there are no valid pairs.n's źŔÄČ,‚.‚€( SASplit = .l€)€€(Paired Samples StatisticsK™€ĺNVPXX™€KKaKa€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€¨€€€( SASplit = 0€:€ué˙˙^é˙˙€€(Title€>T-Testí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = 0\par } ż€<é˙˙ř‰č˙˙€€(Paired Samples Statistics€ BT-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€ƒó18ƒ/@15.76+€€.€(€>çcp>.@15.12+€€.€(€W˘v%jW(@12.17+€€.€(€ťľ+Qť&@11.37)€+€€.€(€€D@41+€€.€(€€D@41+€€.€(€€D@41+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ť„–„ö@2.870+€€.€(€h˜É۞m@2.804+€€.€(€Q#ÎÍĂJ @3.162+€€.€(€fcí@ů @3.747)€+€€.€(€&nƒă°Ü?.448+€€.€(€ÓĘü†Ü?.438+€€.€(€HÄ2Ё™ß?.494+€€.€(€ ˛š‹qšâ?.585Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsQ€S€U€k$t€€( VariablesS€U€n$t€€(Pair 1S€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2ˆŒ”˜Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€h$t€€(MeanS€U€u$t€€(NS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error MeanĄĽŠ­,‚.‚€( SASplit = 00€)€€(Paired Samples StatisticsK™€NVPXX™€œKKaKa´€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Fż€gč˙˙íęç˙˙€€(Paired Samples Correlations€ ŃT-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€€D@41+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€íţUżť™ä?.644+€€.€(€ܚ;úŐlÜ?.444)€+€€.€(€˜*Mđ!„×>.000+€€.€(€š™RD"´m?.004Paired Samples Correlations&T_Test_Table_PairedSamplesCorrelationsQ€S€U€l$t€€(PairsS€U€n$t€€(Pair 1S€U€v$t€€(AIComAff1 & AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€v$t€€(AIExpSea1 & AI2ExpSea2řQ€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€o$t€€( CorrelationS€U€g$t€€(Sig.  ,‚.‚ł0€)€€(Paired Samples CorrelationsK™€ď ¤¤™€KSKS€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Őż€Čç˙˙‚ç˙˙€€(Paired Samples Test€ 4T-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€PÔŽDíJä?.634+€€.€(€ŔůœÁé?.805)€+€€.€(€ZP—¸)@2.395+€€.€(€oŽÁäg @3.676)€+€€.€(€\˛Až(ń×?.374+€€.€(€Ü7Ő˘^â?.574)€+€€.€(€×ÝhŽ6żż-.122+€€.€(€Š=`¤˝Öż-.355)€+€€.€(€-˘0+V>ö?1.390+€€.€(€Ş](´řp˙?1.965)€+€€.€(€’N0Ŕ/őnv @3.433)€+€€.€(€\PžŚáPŕ?.510+€€.€(€ ůŞŘŢ?.482+€€.€(€aTłCżDŕ?.508+€€.€(€6q|ːwŢ?.476Paired Samples Statistics$T_Test_Table_PairedSamplesStatisticsQ€S€U€k$t€€( VariablesS€U€n$t€€(Pair 1S€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2$(04Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€h$t€€(MeanS€U€u$t€€(NS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error Mean=AEI,‚.‚€( SASplit = 1€)€€(Paired Samples StatisticsK™€NVPXX™€8KKaKaP€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€âż€Őĺ˙˙íXĺ˙˙€€(Paired Samples Correlations€ mT-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€J@52+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ éâu`ľŕ?.522+€€.€(€ՔőîB.Ř?.378)€+€€.€(€vëBüŽÔ?.000+€€.€(€z…Ę̑w?.006Paired Samples Correlations&T_Test_Table_PairedSamplesCorrelationsQ€S€U€l$t€€(PairsS€U€n$t€€(Pair 1S€U€v$t€€(AIComAff1 & AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€v$t€€(AIExpSea1 & AI2ExpSea2”œQ€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€u$t€€(NS€U€o$t€€( CorrelationS€U€g$t€€(Sig.ĽŠ­,‚.‚O€)€€(Paired Samples CorrelationsK™€‹ ¤¤™€ KSKSł€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€qż€6ĺ˙˙‚sä˙˙€€(Paired Samples Test€ ĐT-Test!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€°;ą;áż-.538+€€.€(€`'vb'vę?.827)€+€€.€(€Ts)ţ @3.500+€€.€(€áPšä˜ś@3.964)€+€€.€(€˝/Hß?.485+€€.€(€<.ö1c—á?.550)€+€€.€(€™œőWB5řż-1.513+€€.€(€Ěă+ŒľŃż-.277)€+€€.€(€¤#ꚺčŰ?.436+€€.€(€bomŠăţ?1.931)€+€€.€(€\Ȇyżńż-1.109+€€.€(€źćXř?1.504)€+€€.€(€€I@51+€€.€(€€I@51)€+€€.€(€ˇűńJqŃ?.273+€€.€(€e7ćPŔÁ?.139Paired Samples TestT_Test_Table_PairedSamplesTestQ€S€U€l$t€€(PairsS€U€n$t€€(Pair 1S€U€w$t€€(AIComAff1 - AI2ComAff2S€U€n$t€€(Pair 2S€U€w$t€€(AIExpSea1 - AI2ExpSea2"Q€S€U€f$t€€( StatisticsS€U€m$t€€(Paired DifferencesS€U€h$t€€(MeanS€U€i$t€€(Std. DeviationS€U€j$t€€(Std. Error MeanS€U€a$t€€()95% Confidence Interval of the DifferenceS€U€b$t€€(LowerS€U€c$t€€(UpperS€U€[$t€€(tS€U€\$t€€(dfS€U€]$t€€(Sig. (2-tailed)/37?CGKO,‚.‚O€)€€(Paired Samples TestK™€›  ™€&KaKKKKK_aU€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Ô€Qä˙˙łíă˙˙€€(Log€r "Courier Newr NewPš{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 CORRELATIONS\par /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning\par Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial\par MentDis BehavDis Accept AD\par /PRINT=TWOTAIL NOSIG\par /MISSING=PAIRWISE .\par } €€€( Correlations€v Correlations€Ëă˙˙´ă˙˙€€(Title€z Correlationsí˙˙˙ź"ArialalP˘{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 Correlations\par } €ţ˙˙€€(Notes€~ Correlations!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€Ď÷W¤šýB11-DEC-2007 10:29:30+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(+€€.€(€ d@161+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(_Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.+€€€(čCORRELATIONS /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial MentDis BehavDis Accept AD /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . +€€.€ €+‡ŮÎ÷ł? 0:00:00.08+€€.€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03NotesCorrelations_NotesQ€S€U€›t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€t€€(Missing Value HandlingS€U€žt€€(Definition of MissingS€U€œt€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time °´źŔÄČĚÔŘÜŕčě  á™€Ť iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€‚ş€’ă˙˙łă˙˙€€(Active Dataset€  Correlationsó˙˙˙"Courier Newr NewPĽ{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } ż€_ă˙˙źˇŢ˙˙€€( Correlations€  Correlations!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€lIlŔZ8Ý?.457+€€.€(€p.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€JŸů]Ůá?.558+€€.€(€MÖó;>.000+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€6ęÉŹuĘ?.207+€€.€(€ŻóM’Ăö§?.047+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€“âśÉiJČ?.190+€€.€(€ߣ‚ą ?.033+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€R9äŽ5É?.197+€€.€(€lňeń§›?.026+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€D -ˆýÁ?.141+€€.€(€^>ˆq˝?.115+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€4Ţ˙3lĹ?.167+€€.€(€}tnY9šŽ?.060+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ťX21C˘?.036+€€.€(€–ęć?.691+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€U…’ň\ŻĐ?.261+€€.€(€˛Ŕ—rn-i?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ÝĚĽ=łŐÎ?.241+€€.€(€ӉÉôz?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ě\˙\Ĺ;Ű?.426+€€.€(€ó›ňp珤>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€R걊cá¸?.097+€€.€(€L‡NáşŃ?.277+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€'a~qoË?.214+€€.€(€/‹ú˘Ώ?.016+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ĂçŸx˜‘Â?.145+€€.€(€/ %źsŠş?.104+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ŇŰÁ°?.065+€€.€(€:ĚĐÉ_Ţ?.470+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€v<ŚĹťł?.074+€€.€(€v÷ű˙WÚ?.406+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€Tţ_1ăđÁ?.140+€€.€(€ż?¤;ł˝?.116+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ٖţďbĂ ż-.033+€€.€(€sČ¢ßć?.715+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€lIlŔZ8Ý?.457+€€.€(€p.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ăźŮÝFéĂ?.156+€€.€(€ŠÂlyÁ?.137+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€0ٌžzÍÚ?.419+€€.€(€á>OÜÖÝţ>.000+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Ç˝ZŔ?.128+€€.€(€x˝rH €Ă?.152+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ tq™qĄĆ?.177+€€.€(€âáÉ0ń§?.047+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€j`Ş‚<ÎÇ?.186+€€.€(€UCčiş–˘?.036+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€a›—lĎ?.243+€€.€(€ő_\Oyx?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€{Ěp4őÉ?.203+€€.€(€pD퉃Ŕ–?.022+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ĂťĽ™ĺ÷Ń?.281+€€.€(€Ć0SÇťV?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ńj2},ůĎ?.250+€€.€(€|˝ç)/ďr?.005+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ |>Űň°?.066+€€.€(€Pd`(ËiÝ?.460+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€F0˙§„:ż?.122+€€.€(€YˆOňŤ˙Ĺ?.172+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€poé‚ Č?.188+€€.€(€í2­´ĽĄ?.034+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€zť˜&đş?.105+€€.€(€!ȐBΘÎ?.239+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€F´( uőŔ?.132+€€.€(€˝žaWœÁ?.138+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ŃhQĘŁ?.039+€€.€(€˘ş]ţQĺ?.666+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€űRícĚ?.219+€€.€(€.}F´'v‹?.013+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ţwżůŞ?.053+€€.€(€Ď^ŠW Íá?.556+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€JŸů]Ůá?.558+€€.€(€MÖó;>.000+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ăźŮÝFéĂ?.156+€€.€(€ŠÂlyÁ?.137+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€ŔY@103)€+€€)€.€(€J9מćË×?.372+€€.€(€čÄń^ćŢ?.000+€€.€(€ŔY@103)€+€€.€(€œaۨđ Âż-.141+€€.€(€JW/SşĆ?.178+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€R" EąÁż-.138+€€.€(€}Ô5ÍÜÇ?.186+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€<ŰdŠYŠÁż-.138+€€.€(€V¨O—šőÇ?.187+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€‡ôšI=úˇż-.094+€€.€(€H ŽdĚ×?.372+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ÚŁWƲĿ-.162+€€.€(€*gyîçż?.121+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€<ÖňlĄMŁż-.038+€€.€(€ŽŐAě2ç?.720+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€D ﯿ-.062+€€.€(€é얮á?.553+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€|nF’]WÇ?.182+€€.€(€†‡!œˆ´?.080+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€qşlIOŸ?.031+€€.€(€dDšťÎŹč?.771+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€-E×÷ߌż-.045+€€.€(€(‡ťtvĺ?.671+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Bí5Ń ˘ż-.035+€€.€(€´ZěMű˜ç?.737+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ŮŔ‡‰ćĂż-.155+€€.€(€Îć>€Á?.137+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€Óύ1ŹËż-.216+€€.€(€LM†Ľ&Ł?.037+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€×#•Z¤Pśż-.087+€€.€(€ ŐQśýŮ?.406+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ĆťYui´ż-.080+€€.€(€¸¤ßs^˘Ü?.447+€€.€(€@W@93)€)€+€€)€.€(€6ęÉŹuĘ?.207+€€.€(€ŻóM’Ăö§?.047+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€0ٌžzÍÚ?.419+€€.€(€á>OÜÖÝţ>.000+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€J9מćË×?.372+€€.€(€čÄń^ćŢ?.000+€€.€(€ŔY@103)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€ŔY@103)€+€€.€(€ÎBHÁ4Š?.049+€€.€(€‚.şruä?.639+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€˝Îr¸PĂcż-.002+€€.€(€A ˜Ňjď?.982+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ŽÚçHX2?.016+€€.€(€˙Ô>,ě?.880+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€” ФlŨ?.048+€€.€(€ś8wň¤ä?.645+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€’|4nAą›?.027+€€.€(€Zpƒ|€é?.797+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Fm3śš„°?.065+€€.€(€,ú̟ş>á?.539+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ zá)Dsż-.005+€€.€(€tÔ۝Űî?.964+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Έ ĄÍ‚—ż-.023+€€.€(€şďŇjwę?.827+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€R ď_žj´ż-.080+€€.€(€˛÷îś Ü?.447+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€o„7Fí<¨ż-.047+€€.€(€ôĽ`÷jßä?.652+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ż?¸ŸîŽż-.015+€€.€(€CŮF]Xě?.886+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ÄĽ˙o“ż-.019+€€.€(€ÚQ2‘ž€ë?.859+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€x­ĘÚĆúšż-.101+€€.€(€ý[+QŐ?.333+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€öÚ(śžż-.030+€€.€(€ʁĽ&­Ďč?.775+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Ł\PńÂbŽż-.015+€€.€(€#!(˛ohě?.888+€€.€(€@W@93)€)€+€€)€.€(€“âśÉiJČ?.190+€€.€(€ߣ‚ą ?.033+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€Ç˝ZŔ?.128+€€.€(€x˝rH €Ă?.152+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€œaۨđ Âż-.141+€€.€(€JW/SşĆ?.178+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ÎBHÁ4Š?.049+€€.€(€‚.şruä?.639+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€a.‹ź÷Eé?.790+€€.€(€0ÚČřÉ4:.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ĘMҏâ?.580+€€.€(€ÁšCf˘o=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€p#H#Çä?.649+€€.€(€Ŕ^ö2Ľ<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€3-“?§aŮ?.397+€€.€(€¤Ŕ{ŃlĐ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€F=Ŕ~Śŕ?.520+€€.€(€Ž˝÷rÓř=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€-BásÁÜŕ?.527+€€.€(€FŞ9 ˙ę=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ŰŕÖĎ(Ě?.220+€€.€(€'jáýꃊ?.013+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€dKóŒ"űÇ?.187+€€.€(€?ll0âĄ?.035+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€-łbߖ3Ů?.394+€€.€(€,řü|Ó>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€V~ĘĄRłž?.120+€€.€(€ěm°ĘňĆ?.179+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ż—ßěјĎ?.247+€€.€(€Ą?Ńq"u?.005+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€÷cÝiHóÁ?.140+€€.€(€Šů[÷ŚŚ˝?.116+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€"’„aćąŰ?.433+€€.€(€Â%b< 4™>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ˇ•íĹŰuš?.026+€€.€(€`ƒ(Gęźč?.773+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€R9äŽ5É?.197+€€.€(€lňeń§›?.026+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ tq™qĄĆ?.177+€€.€(€âáÉ0ń§?.047+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€R" EąÁż-.138+€€.€(€}Ô5ÍÜÇ?.186+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€˝Îr¸PĂcż-.002+€€.€(€A ˜Ňjď?.982+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€a.‹ź÷Eé?.790+€€.€(€0ÚČřÉ4:.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˛{Ďß§,â?.568+€€.€(€m-­(=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ű;žBé?.789+€€.€(€MĆ˝&7:.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€+\ÓbÉ9Ü?.441+€€.€(€Cřă.ľKŒ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€%אîxŕ?.515+€€.€(€ Â>ł>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€šěSÓî>ŕ?.508+€€.€(€oc{s)>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€-‰yş¤ĆĐ?.262+€€.€(€Ź*–ýŘg?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€>'¸pÝÔ?.326+€€.€(€v )Ł(?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€5  şuĺÖ?.358+€€.€(€:;Œ?¤?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ě=Ä?.158+€€.€(€SďR:Źił?.076+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ĽŻË2Ń?.269+€€.€(€ßŘŕďyrb?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€N.FĽŕş?.105+€€.€(€Š<ÂWםÎ?.240+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˘IŸJ˛ÉÝ?.465+€€.€(€3‚łŕb>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€´Ę Oă&?.014+€€.€(€ÜoՃ)öë?.874+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€D -ˆýÁ?.141+€€.€(€^>ˆq˝?.115+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€j`Ş‚<ÎÇ?.186+€€.€(€UCčiş–˘?.036+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€<ŰdŠYŠÁż-.138+€€.€(€V¨O—šőÇ?.187+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ŽÚçHX2?.016+€€.€(€˙Ô>,ě?.880+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€ĘMҏâ?.580+€€.€(€ÁšCf˘o=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˛{Ďß§,â?.568+€€.€(€m-­(=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€´+1ÜŃ Ű?.423+€€.€(€¨nSsǫ́>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€÷ ÁnĂÚ?.418+€€.€(€l?őaź°>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€pvŽŮ?.392+€€.€(€Ťď¨˜+™Ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€‰?!”W•×?.368+€€.€(€Ÿ$ö>0ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€„ćüÉdť?.107+€€.€(€Yră –Í?.231+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€èťsă‘Ë?.215+€€.€(€9_kçřÁŽ?.015+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€WŮk!Ű?.422+€€.€(€. d˘{Š>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ň!bŁŻ×?.370+€€.€(€s;ŕŠ^ó>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ö¨Šž¤×?.369+€€.€(€‡Ű˛Ńô>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€裿ôhÓ?.303+€€.€(€@.¸|#OA?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ęęÎPUŰ?.427+€€.€(€ˆ6@Sˆ˘>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€BhŻu.Żł?.077+€€.€(€îD>ůŘ?.390+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€4Ţ˙3lĹ?.167+€€.€(€}tnY9šŽ?.060+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€a›—lĎ?.243+€€.€(€ő_\Oyx?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€‡ôšI=úˇż-.094+€€.€(€H ŽdĚ×?.372+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€” ФlŨ?.048+€€.€(€ś8wň¤ä?.645+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€p#H#Çä?.649+€€.€(€Ŕ^ö2Ľ<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ű;žBé?.789+€€.€(€MĆ˝&7:.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€´+1ÜŃ Ű?.423+€€.€(€¨nSsǫ́>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€uçgߪŮß?.498+€€.€(€Ě(żăHŹ&>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ę-bgůŢ?.484+€€.€(€ňŒŽPé—A>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€D‹—ć\Ý?.459+€€.€(€śMc+))o>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€}mŤőÓ?.298+€€.€(€R†ą;™E?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€U¤™ýWŮ?.396+€€.€(€¸Ş˘Ę2Ń>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ÔhJŽ­MŇ?.286+€€.€(€î9ľdJR?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€†˙Ô͜äĐ?.264+€€.€(€îš¸8f?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ú5ŽÔmŘ?.382+€€.€(€ ,UwÖôă>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€šĂĄÚłÉ?.201+€€.€(€ÜtÓ¸|)˜?.024+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€TđÖŻűÜ?.453+€€.€(€mJ$Ák*x>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€™Î&B€?.008+€€.€(€œ9“Äí?.930+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€ťX21C˘?.036+€€.€(€–ęć?.691+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€{Ěp4őÉ?.203+€€.€(€pD퉃Ŕ–?.022+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ÚŁWƲĿ-.162+€€.€(€*gyîçż?.121+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€’|4nAą›?.027+€€.€(€Zpƒ|€é?.797+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€3-“?§aŮ?.397+€€.€(€¤Ŕ{ŃlĐ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€+\ÓbÉ9Ü?.441+€€.€(€Cřă.ľKŒ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€÷ ÁnĂÚ?.418+€€.€(€l?őaź°>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€uçgߪŮß?.498+€€.€(€Ě(żăHŹ&>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€wÍŚĄÓqŃ?.273+€€.€(€N7ŇÔ÷Ź_?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ăÖr+‘-Đ?.253+€€.€(€Ďu1rŤőp?.004+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€챕}ŚÄ?.161+€€.€(€iŢ{Ęëą?.070+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€L˛żŹźˆĐ?.258+€€.€(€äwy)؉k?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€f\q‡ĺ^Ë?.214+€€.€(€ŠbÌÚ(?.016+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€<.ˆÍíńŇ?.296+€€.€(€€ďӎ‹ÖG?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€  ‚ÍWÜ?.443+€€.€(€ĽĎˇ< ۈ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€000ů8Ó?.300+€€.€(€SYScśC?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ 1Š–ŕ?.504+€€.€(€‰Béţ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€JđQ“,‡Â?.145+€€.€(€6űT/Ăźş?.104+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€U…’ň\ŻĐ?.261+€€.€(€˛Ŕ—rn-i?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ĂťĽ™ĺ÷Ń?.281+€€.€(€Ć0SÇťV?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€<ÖňlĄMŁż-.038+€€.€(€ŽŐAě2ç?.720+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Fm3śš„°?.065+€€.€(€,ú̟ş>á?.539+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€F=Ŕ~Śŕ?.520+€€.€(€Ž˝÷rÓř=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€%אîxŕ?.515+€€.€(€ Â>ł>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€pvŽŮ?.392+€€.€(€Ťď¨˜+™Ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ę-bgůŢ?.484+€€.€(€ňŒŽPé—A>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€wÍŚĄÓqŃ?.273+€€.€(€N7ŇÔ÷Ź_?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€1Ó@* >í?.914+€€.€(€§wÜPJŒ5.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€żY‘°D$Ó?.299+€€.€(€śÇ7g`×D?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€zH=˙‘Í?.231+€€.€(€néK;d‚?.009+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€B”ýéĺ?.676+€€.€(€‰™ŹrŹK<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€yů Ÿ´ęž?.121+€€.€(€Ź÷°HŽĆ?.176+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€l…öX´"Ň?.283+€€.€(€Ók¸×gT?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ĆŚt˙Ŕ?.125+€€.€(€œAŻ)tÄ?.160+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€q´˙ŇbĹÎ?.240+€€.€(€؁­€‹z?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€<(XÝFśś?.089+€€.€(€: şpÔ?.321+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€ÝĚĽ=łŐÎ?.241+€€.€(€ӉÉôz?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ńj2},ůĎ?.250+€€.€(€|˝ç)/ďr?.005+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€D ﯿ-.062+€€.€(€é얮á?.553+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ zá)Dsż-.005+€€.€(€tÔ۝Űî?.964+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€-BásÁÜŕ?.527+€€.€(€FŞ9 ˙ę=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€šěSÓî>ŕ?.508+€€.€(€oc{s)>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€‰?!”W•×?.368+€€.€(€Ÿ$ö>0ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€D‹—ć\Ý?.459+€€.€(€śMc+))o>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ăÖr+‘-Đ?.253+€€.€(€Ďu1rŤőp?.004+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€1Ó@* >í?.914+€€.€(€§wÜPJŒ5.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ˆ–ˇ+őgÓ?.303+€€.€(€N˘Ż4[A?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€…Ŕ WhúĆ?.180+€€.€(€a'ĺ=W=Ś?.043+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Vv—AŁĺ?.676+€€.€(€ÍŁ\ă&I<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€^đ!›`‹´?.080+€€.€(€>ꐴ`Ş×?.370+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€›ßţ0qhĐ?.256+€€.€(€ŇSöżĎŠm?.004+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ÖĹW<‘^ą?.068+€€.€(€ve°Ť ´Ü?.448+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ŃŇO¤§Ę?.208+€€.€(€I ŽŞA“?.019+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ഃčq—¨?.048+€€.€(€Œ›áđâ?.592+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€ě\˙\Ĺ;Ű?.426+€€.€(€ó›ňp珤>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ |>Űň°?.066+€€.€(€Pd`(ËiÝ?.460+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€|nF’]WÇ?.182+€€.€(€†‡!œˆ´?.080+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Έ ĄÍ‚—ż-.023+€€.€(€şďŇjwę?.827+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€ŰŕÖĎ(Ě?.220+€€.€(€'jáýꃊ?.013+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€-‰yş¤ĆĐ?.262+€€.€(€Ź*–ýŘg?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€„ćüÉdť?.107+€€.€(€Yră –Í?.231+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€}mŤőÓ?.298+€€.€(€R†ą;™E?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€챕}ŚÄ?.161+€€.€(€iŢ{Ęëą?.070+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€żY‘°D$Ó?.299+€€.€(€śÇ7g`×D?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ˆ–ˇ+őgÓ?.303+€€.€(€N˘Ż4[A?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€6hÓôđŽ?.060+€€.€(€ú‰‡ˆűß?.500+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ˇČ>&žË?.216+€€.€(€ÝËHÚddŽ?.015+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€Öű4áĹ?.165+€€.€(€Bqxś%}°?.064+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ Şs™ůČ?.195+€€.€(€Mť iœœ?.028+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€‹ŕ'e°Ć?.177+€€.€(€• ł ڧ?.046+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€§[ĆŘ%ľ?.083+€€.€(€Œ§ĆÖ?.356+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ăŚ~}^„Źż-.056+€€.€(€–h|ŁKá?.534+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€R걊cá¸?.097+€€.€(€L‡NáşŃ?.277+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€F0˙§„:ż?.122+€€.€(€YˆOňŤ˙Ĺ?.172+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€qşlIOŸ?.031+€€.€(€dDšťÎŹč?.771+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€R ď_žj´ż-.080+€€.€(€˛÷îś Ü?.447+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€dKóŒ"űÇ?.187+€€.€(€?ll0âĄ?.035+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€>'¸pÝÔ?.326+€€.€(€v )Ł(?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€èťsă‘Ë?.215+€€.€(€9_kçřÁŽ?.015+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€U¤™ýWŮ?.396+€€.€(€¸Ş˘Ę2Ń>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€L˛żŹźˆĐ?.258+€€.€(€äwy)؉k?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€zH=˙‘Í?.231+€€.€(€néK;d‚?.009+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€…Ŕ WhúĆ?.180+€€.€(€a'ĺ=W=Ś?.043+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€6hÓôđŽ?.060+€€.€(€ú‰‡ˆűß?.500+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€C{F4öÝË?.218+€€.€(€d‰`ŕŒŒ?.014+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ Rœî‰Ó?.305+€€.€(€ŕŁ;"b˘??.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€N #ßŇ?.295+€€.€(€Žóô¤#I?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€#[ůŹ"éŐ?.342+€€.€(€Ű<óz^b?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˛Ĺ`ĚÖ?.345+€€.€(€%cą\­ˆ?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˘XŰR Ę?.208+€€.€(€ÔżÄ>s“?.019+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€)€.€(€'a~qoË?.214+€€.€(€/‹ú˘Ώ?.016+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€poé‚ Č?.188+€€.€(€í2­´ĽĄ?.034+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€-E×÷ߌż-.045+€€.€(€(‡ťtvĺ?.671+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€o„7Fí<¨ż-.047+€€.€(€ôĽ`÷jßä?.652+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€-łbߖ3Ů?.394+€€.€(€,řü|Ó>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€5  şuĺÖ?.358+€€.€(€:;Œ?¤?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€WŮk!Ű?.422+€€.€(€. d˘{Š>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ÔhJŽ­MŇ?.286+€€.€(€î9ľdJR?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€f\q‡ĺ^Ë?.214+€€.€(€ŠbÌÚ(?.016+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€B”ýéĺ?.676+€€.€(€‰™ŹrŹK<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Vv—AŁĺ?.676+€€.€(€ÍŁ\ă&I<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ˇČ>&žË?.216+€€.€(€ÝËHÚddŽ?.015+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€C{F4öÝË?.218+€€.€(€d‰`ŕŒŒ?.014+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€D>p|nřÇ?.187+€€.€(€÷]ĆäěĄ?.035+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€^ ¨ˇh­Ö?.354+€€.€(€şä3ç?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Öž,šBŃ?.270+€€.€(€w= F4Âa?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€…şP‡Ă?.149+€€.€(€0ÇsŹ{¸?.094+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ÇS8­Č?.193+€€.€(€œí@ů­œž?.030+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€ĂçŸx˜‘Â?.145+€€.€(€/ %źsŠş?.104+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€zť˜&đş?.105+€€.€(€!ȐBΘÎ?.239+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€Bí5Ń ˘ż-.035+€€.€(€´ZěMű˜ç?.737+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ż?¸ŸîŽż-.015+€€.€(€CŮF]Xě?.886+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€V~ĘĄRłž?.120+€€.€(€ěm°ĘňĆ?.179+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ě=Ä?.158+€€.€(€SďR:Źił?.076+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ň!bŁŻ×?.370+€€.€(€s;ŕŠ^ó>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€†˙Ô͜äĐ?.264+€€.€(€îš¸8f?.003+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€<.ˆÍíńŇ?.296+€€.€(€€ďӎ‹ÖG?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€yů Ÿ´ęž?.121+€€.€(€Ź÷°HŽĆ?.176+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€^đ!›`‹´?.080+€€.€(€>ꐴ`Ş×?.370+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€Öű4áĹ?.165+€€.€(€Bqxś%}°?.064+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ Rœî‰Ó?.305+€€.€(€ŕŁ;"b˘??.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€D>p|nřÇ?.187+€€.€(€÷]ĆäěĄ?.035+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€sěuTâ?.566+€€.€(€ôů I?’=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€œVžœÚÉä?.650+€€.€(€č8ŠŞŁ¤<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€žjÎI1˛?.071+€€.€(€¨†ţśWŰ?.427+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€§ ;€gŘ?.375+€€.€(€Öp˜đmĐě>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€ŇŰÁ°?.065+€€.€(€:ĚĐÉ_Ţ?.470+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€F´( uőŔ?.132+€€.€(€˝žaWœÁ?.138+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ŮŔ‡‰ćĂż-.155+€€.€(€Îć>€Á?.137+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ÄĽ˙o“ż-.019+€€.€(€ÚQ2‘ž€ë?.859+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€Ż—ßěјĎ?.247+€€.€(€Ą?Ńq"u?.005+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ĽŻË2Ń?.269+€€.€(€ßŘŕďyrb?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ö¨Šž¤×?.369+€€.€(€‡Ű˛Ńô>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ú5ŽÔmŘ?.382+€€.€(€ ,UwÖôă>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€  ‚ÍWÜ?.443+€€.€(€ĽĎˇ< ۈ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€l…öX´"Ň?.283+€€.€(€Ók¸×gT?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€›ßţ0qhĐ?.256+€€.€(€ŇSöżĎŠm?.004+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ Şs™ůČ?.195+€€.€(€Mť iœœ?.028+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€N #ßŇ?.295+€€.€(€Žóô¤#I?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€^ ¨ˇh­Ö?.354+€€.€(€şä3ç?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€sěuTâ?.566+€€.€(€ôů I?’=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Đ5…>°ŕ?.522+€€.€(€ ‹)M×Eö=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ÿâ5¸‡VÍ?.229+€€.€(€Ż DÁű‰ƒ?.010+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ŕžCÁÖ?.345+€€.€(€uÄ&_lĹ?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€v<ŚĹťł?.074+€€.€(€v÷ű˙WÚ?.406+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ŃhQĘŁ?.039+€€.€(€˘ş]ţQĺ?.666+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Óύ1ŹËż-.216+€€.€(€LM†Ľ&Ł?.037+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€x­ĘÚĆúšż-.101+€€.€(€ý[+QŐ?.333+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€÷cÝiHóÁ?.140+€€.€(€Šů[÷ŚŚ˝?.116+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€N.FĽŕş?.105+€€.€(€Š<ÂWםÎ?.240+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€裿ôhÓ?.303+€€.€(€@.¸|#OA?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€šĂĄÚłÉ?.201+€€.€(€ÜtÓ¸|)˜?.024+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€000ů8Ó?.300+€€.€(€SYScśC?.001+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ĆŚt˙Ŕ?.125+€€.€(€œAŻ)tÄ?.160+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ÖĹW<‘^ą?.068+€€.€(€ve°Ť ´Ü?.448+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€‹ŕ'e°Ć?.177+€€.€(€• ł ڧ?.046+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€#[ůŹ"éŐ?.342+€€.€(€Ű<óz^b?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Öž,šBŃ?.270+€€.€(€w= F4Âa?.002+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€œVžœÚÉä?.650+€€.€(€č8ŠŞŁ¤<.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Đ5…>°ŕ?.522+€€.€(€ ‹)M×Eö=.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ ÄxÎČ?.194+€€.€(€śJÔĺ1¸?.029+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ʁĄô’×?.368+€€.€(€ş–”j<\ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€Tţ_1ăđÁ?.140+€€.€(€ż?¤;ł˝?.116+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€űRícĚ?.219+€€.€(€.}F´'v‹?.013+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€×#•Z¤Pśż-.087+€€.€(€ ŐQśýŮ?.406+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€öÚ(śžż-.030+€€.€(€ʁĽ&­Ďč?.775+€€.€(€@W@93)€+€€)€.€(€"’„aćąŰ?.433+€€.€(€Â%b< 4™>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˘IŸJ˛ÉÝ?.465+€€.€(€3‚łŕb>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ęęÎPUŰ?.427+€€.€(€ˆ6@Sˆ˘>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€TđÖŻűÜ?.453+€€.€(€mJ$Ák*x>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ 1Š–ŕ?.504+€€.€(€‰Béţ>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€q´˙ŇbĹÎ?.240+€€.€(€؁­€‹z?.006+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ŃŇO¤§Ę?.208+€€.€(€I ŽŞA“?.019+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€§[ĆŘ%ľ?.083+€€.€(€Œ§ĆÖ?.356+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˛Ĺ`ĚÖ?.345+€€.€(€%cą\­ˆ?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€…şP‡Ă?.149+€€.€(€0ÇsŹ{¸?.094+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€žjÎI1˛?.071+€€.€(€¨†ţśWŰ?.427+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€Ÿâ5¸‡VÍ?.229+€€.€(€Ż DÁű‰ƒ?.010+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ ÄxÎČ?.194+€€.€(€śJÔĺ1¸?.029+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€rČĐ…?.010+€€.€(€‹#é8í?.907+€€.€(€Ŕ_@127)€)€+€€.€(€ٖţďbĂ ż-.033+€€.€(€sČ¢ßć?.715+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ţwżůŞ?.053+€€.€(€Ď^ŠW Íá?.556+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ĆťYui´ż-.080+€€.€(€¸¤ßs^˘Ü?.447+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€Ł\PńÂbŽż-.015+€€.€(€#!(˛ohě?.888+€€.€(€@W@93)€+€€.€(€ˇ•íĹŰuš?.026+€€.€(€`ƒ(Gęźč?.773+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€´Ę Oă&?.014+€€.€(€ÜoՃ)öë?.874+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€BhŻu.Żł?.077+€€.€(€îD>ůŘ?.390+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€™Î&B€?.008+€€.€(€œ9“Äí?.930+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€JđQ“,‡Â?.145+€€.€(€6űT/Ăźş?.104+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€<(XÝFśś?.089+€€.€(€: şpÔ?.321+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ഃčq—¨?.048+€€.€(€Œ›áđâ?.592+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€ăŚ~}^„Źż-.056+€€.€(€–h|ŁKá?.534+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€˘XŰR Ę?.208+€€.€(€ÔżÄ>s“?.019+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ÇS8­Č?.193+€€.€(€œí@ů­œž?.030+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€§ ;€gŘ?.375+€€.€(€Öp˜đmĐě>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ŕžCÁÖ?.345+€€.€(€uÄ&_lĹ?.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€)€.€(€ʁĄô’×?.368+€€.€(€ş–”j<\ő>.000+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€rČĐ…?.010+€€.€(€‹#é8í?.907+€€.€(€Ŕ_@127)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€Ŕ_@127 CorrelationsCorrelations_Table_CorrelationsQ€S€U€‘t€€( StatisticsS€U€˜t€€(Pearson CorrelationS€U€™t€€(Sig. (2-tailed)S€U€”t€€(NŰ&ß&ă&Q€S€U€t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&Dě&đ&ô&ř&ü&''' ''''' '$'(','0'4' Q€S€U€•t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&D='A'E'I'M'Q'U'Y']'a'e'i'm'q'u'y'}''…' ,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).evel**˜"ŕ-Św‚ÚŁ üp'ˆ=HĺÂ{T_Ţj§uq€;‹ Ź["Áč#Öz%(é3˛>|IFT _× j›!uf"Šó#Ÿ…%ű˝‡Q <q"G8#Rţ#]Ç$h%Ď’Ú\ĺ% đě űą!|"C# $2›%¤gŻ0 Äź!ÚN#ĺ$đÝ$űŚ%y; „!Ç!š’"Ż$Äą%M !c "x *$ů!w#"@$"%"Ń%Đ"K$Ű"%”#V$Ÿ#%´#Ś&h$(%s$đ%~$ą&E%ź&,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).evel*28eC$Ně˘1"÷ż2Rg<"[%Ež$–Ě Ą!1Ś!'Ň$χ"X Ň! ź%(!¨"=!5$H!ü$î!ł"%"&Ĺ"‚#đ"›&:%ű%K™€Ö&‡_K‡™€ç&NPVXKKKKKKKKKKKKKKKX™€8'NPVXKKKKKKKKKKKKKKKX€€( Correlations€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€€•Ţ˙˙ł˙Ý˙˙€€(Log€Ź' "Courier Newr NewPä{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SORT CASES BY SASplit .\par SPLIT FILE\par SEPARATE BY SASplit .\par CORRELATIONS\par /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning\par Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial\par MentDis BehavDis Accept AD\par /PRINT=TWOTAIL NOSIG\par /MISSING=PAIRWISE .\par } €€€( Correlations€°' Correlations€ÝÝ˙˙ĆÝ˙˙€€(Title€´' Correlationsí˙˙˙ź"ArialalP˘{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 Correlations\par } €ţ˙˙€€(Notes€¸' Correlations!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€9´j§šýB11-DEC-2007 10:31:09+€€€( +€€€(DataSet1+€€€(+€€€(+€€€(SASplit+€€.€(€ d@161+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(_Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.+€€€(čCORRELATIONS /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial MentDis BehavDis Accept AD /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . +€€.€ €–C‹lçűÉ? 0:00:00.20+€€.€ €Ŕ? 0:00:00.13NotesCorrelations_NotesQ€S€U€›t€€(ContentsS€U€t€€(Output CreatedS€U€t€€(CommentsS€U€ t€€(InputS€U€€€(Active DatasetS€U€t€€(FilterS€U€t€€(WeightS€U€t€€( Split FileS€U€t€€(N of Rows in Working Data FileS€U€t€€(Missing Value HandlingS€U€žt€€(Definition of MissingS€U€œt€€( Cases UsedS€U€ t€€(Weight HandlingS€U€ t€€(SyntaxS€U€t€€( ResourcesS€U€ t€€(Processor TimeS€U€ t€€( Elapsed Time ę'î'ö'ú'ţ'(((((("(&(  ᙀĺ' iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ź'ş€¤Ý˙˙ł“Ý˙˙€€(Active Dataset€E( Correlationsó˙˙˙"Courier Newr NewPĽ{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €qÝ˙˙ZÝ˙˙€€(Title€I( Correlationsí˙˙˙ź"ArialalPĄ{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = .\par } ż€8Ý˙˙źŘ˙˙€€( Correlations€ M( Correlations!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0)€+€€)€.€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.+€€.€(€0 CorrelationsCorrelations_Table_CorrelationsQ€S€U€‘t€€( StatisticsS€U€˜t€€(Pearson CorrelationS€U€™t€€(Sig. (2-tailed)S€U€”t€€(N¸7ź7Ŕ7Q€S€U€t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&DÉ7Í7Ń7Ő7Ů7Ý7á7ĺ7é7í7ń7ő7ů7ý788 8 88 Q€S€U€•t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&D88"8&8*8.82868:8>8B8F8J8N8R8V8Z8^8b8 ,‚.‚€(ECannot be computed because at least one of the variables is constant.iY(a(()l(÷)w(Ć*‚(•+(d,˜(3-Ł(.Ž(Ń.š( /Ä(o0Ď(>1Ú( 2ĺ(Ü2đ(Ť3ű(z4)I5)6)ç63);)*F)Ń*Q) +\)o,g)>-r) .})Ü.ˆ)Ť/“)z0ž)I1Š)2´)ç2ż)ś3Ę)…4Ő)T5ŕ)#6ë)ň6 **Ü* *Ť++*z,6*I-A*.L*ç.W*ś/b*…0m*T1x*#2ƒ*ň2Ž*Á3™*4¤*_5Ż*.6ş*ý6ç*ď*ś+ú*…,+T-+#.+ň.&+Á/1+0<+_1G+.2R+ý2]+Ě3h+›4s+j5~+96‰+7Á+É+,Ô+_-ß+..ę+ý.ő+Ě/,›0 ,j1,92!,3,,×37,Ś4B,u5M,D6X,7›,Ł,j-Ž,9.š,/Ä,×/Ď,Ś0Ú,u1ĺ,D2đ,3ű,â3-ą4-€5-O6'-7u-}-D.ˆ-/“-â/ž-ą0Š-€1´-O2ż-3Ę-í3Ő-ź4ŕ-‹5ë-Z6ö-)7O.W./b.í/m.ź0x.‹1ƒ.Z2Ž.)3™.ř3¤.Ç4Ż.–5ş.e6Ĺ.47)/1/ř/.000+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ř4Ď7JĹ?.164+€€.€(€‹nřźžÓ?.305+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ężę'ÍÉż-.202+€€.€(€;oźőQĹ?.165+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€2ŰóĘ*#Đż-.252+€€.€(€'×?J›´?.080+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ţzřh›¸ż-.096+€€.€(€Ěnť›“[ŕ?.511+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€(˙ (t׿-.366+€€.€(€AľŠœŞƒ?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÁŕŤßbĐż-.256+€€.€(€wŕíqifł?.076+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€lVýLëÓ¸?.097+€€.€(€ćízˇq<ŕ?.507+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€(ŕ¸Ę&NĂ?.151+€€.€(€óyQ8|BÓ?.301+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€¸Ż#§K×?.364+€€.€(€°XĹ| Ą?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ň’_°[Yœż-.028+€€.€(€|*b5ë?.850+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€¸É|ÝQł?.075+€€.€(€źkŽ)žfă?.606+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŕ%}<ÉTľż-.083+€€.€(€†ŢŁ)7â?.569+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€çœÄ’ż‰ťż-.108+€€.€(€ZäM) Ý?.462+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€’őԐż-.088+€€.€(€ŕâ(ŽUtá?.545+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€œbąŐ˘ż-.037+€€.€(€4îŽ]Šé?.802+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ňě11ŠAšż-.099+€€.€(€EÔçddŕ?.500+€€.€(€€H@49)€)€+€€)€.€(€Ďl_ÜŇ?.295+€€.€(€-&éŁd¤?.040+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ţT‰+¤”?.020+€€.€(€Át‚€ƒĐě?.900+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€ޚ;úŐlÜ?.444+€€.€(€Ł™RD"´m?.004+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€Š!ÇŮkÉż-.199+€€.€(€$Á`víĹ?.171+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŠSŸ.‹Ě´ż-.081+€€.€(€tŘ臆â?.579+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÍÎĄ( ¨?.047+€€.€(€v?'4őç?.749+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ń3€@9šż-.099+€€.€(€-~gąęŕ?.501+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŒŻ>€œ?.028+€€.€(€ĺ|vş‰.ë?.849+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĚÄ7)§Ň?.281+€€.€(€ čŤSf¤Š?.050+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€Ě;6řŇ?.282+€€.€(€1h ÝWŠ?.049+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€I ŮĐş?.104+€€.€(€ Ľž—Ţ?.478+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€20%!Čż-.189+€€.€(€ˆÝ ŹĄçČ?.195+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€тąˇEČ?.190+€€.€(€L\>íçČ?.192+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€v„-.093+€€.€(€Z2Áýşŕ?.523+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ą?xŰbƒż-.009+€€.€(€'zÔ\Zî?.949+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĄW†ÇÝźż-.113+€€.€(€Ţ˙ů˘0Ü?.440+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€™KśBÂĹż-.170+€€.€(€eĆDźĎ?.243+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€€Ś?-‡Ą„ż-.010+€€.€(€€3(T?î?.945+€€.€(€€H@49)€)€+€€)€.€(€ěţUżť™ä?.644+€€.€(€ť*Mđ!„×>.000+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ţT‰+¤”?.020+€€.€(€Át‚€ƒĐě?.900+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€F@44)€+€€.€(€\|ĄŇ?.283+€€.€(€‡ó"kŠ#°?.063+€€.€(€F@44)€+€€.€(€’ş‘=jŠż-.050+€€.€(€˘Şp†ń@č?.758+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€:˛š^ç–Ęż-.208+€€.€(€ęN)ŕgŁČ?.192+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€žŻÚžˆŔż-.126+€€.€(€2PőꥹŰ?.433+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€"ćńHĚż-.219+€€.€(€폌ۏĹ?.168+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€lw‚ˆş Ăż-.149+€€.€(€hîÁ_3šÖ?.353+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€Œ"']˝ žż-.118+€€.€(€r Ť.ĎŹÝ?.464+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€˜¨cżÉźż-.112+€€.€(€l8îgŽřŢ?.484+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€#g™+Š?.013+€€.€(€3ůzí?úí?.937+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ ŘyŹ™?.025+€€.€(€Ľp˜Ť ě?.876+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ąţŠą„–ż-.022+€€.€(€i-đkť–ě?.893+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€‹ZœJÚÁż-.139+€€.€(€–őŰuďšŘ?.384+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€Spţę,qż-.004+€€.€(€îžÜňUď?.979+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€+ő>Rdťż-.107+€€.€(€ ×ăě-ŕ?.506+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ě^ˆó~Śż-.044+€€.€(€^m9é?.785+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ŢĹ4ÓYýÂż-.148+€€.€(€Ćýh[ŔąÖ?.355+€€.€(€€D@41)€)€+€€.€(€ř4Ď7JĹ?.164+€€.€(€‹nřźžÓ?.305+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€ޚ;úŐlÜ?.444+€€.€(€Ł™RD"´m?.004+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€\|ĄŇ?.283+€€.€(€‡ó"kŠ#°?.063+€€.€(€F@44)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€F@44)€+€€.€(€=ß"zÓĄ?.035+€€.€(€ˆą(.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€%~ČÆ€ŕ?.516+€€.€(€ć„beš’#?.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€‚]˘!¸Ú?.417+€€.€(€› '¤ECg?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ßč˜Ç<Č?.189+€€.€(€şÚ8ňCĽČ?.193+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŃtÔ:@žČ?.193+€€.€(€ŹMç"ßtÇ?.183+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€âď÷{1ŸŃ?.275+€€.€(€D„tüelŹ?.056+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ä;ęvIW ż-.032+€€.€(€x~‚7|ę?.828+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŻMŸ-şŞż-.052+€€.€(€zJŘiőç?.722+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€€ý'`U1Ň?.284+€€.€(€Ać5äs¨?.048+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ëgˇ…žż-.119+€€.€(€ş ŕ•|‡Ú?.415+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€­S)™4¨?.047+€€.€(€ř~ J–çç?.747+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€(XÓC žż-.029+€€.€(€šxn,éę?.841+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€žh6_×?.365+€€.€(€”Jie;„?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ńŢŚ˛S3‹ż-.013+€€.€(€wîKʰí?.928+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€2ŰóĘ*#Đż-.252+€€.€(€'×?J›´?.080+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŠSŸ.‹Ě´ż-.081+€€.€(€tŘ臆â?.579+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€:˛š^ç–Ęż-.208+€€.€(€ęN)ŕgŁČ?.192+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€VX—˜łÁż-.138+€€.€(€ś0żÝŘ?.389+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€iú[J!ýć?.718+€€.€(€G˝‰"ú‹:>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€RK_6xJß?.489+€€.€(€]=Ažńŕ7?.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ô$cőă?.624+€€.€(€9}ĄÁVSź>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĄţJż|Đ?.258+€€.€(€˙ęšLDđ˛?.074+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€> ŽP Ň×?.372+€€.€(€ŚDO?.008+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€8e=P_Ţ?.469+€€.€(€ľŽ–­ÉLF?.001+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˛Ô ŢDCĹ?.166+€€.€(€ŽŁŇp3AĐ?.254+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˆrÉ9 Á?.133+€€.€(€ĐşžóÄ"×?.361+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€œŐÂňňŰ?.422+€€.€(€N6đxӐd?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ȁ†o#ƒÁż-.137+€€.€(€žŹë{¸NÖ?.349+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€/ĺ݊“?.019+€€.€(€ý=JžŹŻě?.896+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˆ.|*ilÁż-.136+€€.€(€0”¨ą9wÖ?.351+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€äßĂĐŐ?.341+€€.€(€XŒ/áô?.017+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€§é‚"Öľż-.085+€€.€(€J4ĺ#ěá?.560+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€ţzřh›¸ż-.096+€€.€(€Ěnť›“[ŕ?.511+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÍÎĄ( ¨?.047+€€.€(€v?'4őç?.749+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€žŻÚžˆŔż-.126+€€.€(€2PőꥹŰ?.433+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€aę 8Źż-.055+€€.€(€âĎmÁ{ç?.734+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€%~ČÆ€ŕ?.516+€€.€(€ć„beš’#?.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€RK_6xJß?.489+€€.€(€]=Ažńŕ7?.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ţŒŸU+Í?.228+€€.€(€#ŕ™@„˝?.115+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÍĂ –q=Í?.228+€€.€(€ÝŤ †I˝?.114+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Dß5ëôÖş?.105+€€.€(€8rJuLŢ?.473+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€a7]†SŔ?.128+€€.€(€ˆPśkBzŘ?.382+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€c77Ć:´ż-.079+€€.€(€lœYKÜâ?.589+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ň§ŇČĹ?.170+€€.€(€şđÔiĎ?.242+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€&š|(Ó?.299+€€.€(€&z \Ţ?.037+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€fôĐăBŃÍ?.233+€€.€(€˛ Žçsť?.107+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€5qŸüĽĎ?.247+€€.€(€ŽNĹ|<5ś?.087+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€§Ťć/Śľ?.085+€€.€(€đÁž*Éâ?.563+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ąđĘE÷×?.374+€€.€(€aĚćäq€?.008+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€VĽá QŹż-.055+€€.€(€Vň´ŽR–ć?.706+€€.€(€€H@49)€)€+€€)€.€(€(˙ (t׿-.366+€€.€(€AľŠœŞƒ?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ń3€@9šż-.099+€€.€(€-~gąęŕ?.501+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€"ćńHĚż-.219+€€.€(€폌ۏĹ?.168+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ѡS=Z'Áż-.134+€€.€(€.d‹´SÓŮ?.404+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€‚]˘!¸Ú?.417+€€.€(€› '¤ECg?.003+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ô$cőă?.624+€€.€(€9}ĄÁVSź>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ţŒŸU+Í?.228+€€.€(€#ŕ™@„˝?.115+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€.ˇČiźÚ?.418+€€.€(€ł!„~Lg?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€´)fZÄ?.159+€€.€(€&‘ĽŁ˝›Ń?.275+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€3§xÂ̑Ď?.247+€€.€(€ŕo &jś?.088+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Őśť‰ˇLĹ?.166+€€.€(€m,Śx…3Đ?.253+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€cýăüňÂ?.148+€€.€(€•ů{#˛×Ó?.310+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€oŽ>ÂáĹ?.171+€€.€(€E•Ŕ{użÎ?.240+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€%?B~ ɝż-.029+€€.€(€óeŻ÷ę?.843+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ó@ë kŽË?.216+€€.€(€Հ2ƒ’ZÁ?.136+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ČHôhĄnľż-.084+€€.€(€`,*ý'â?.567+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€&ľřLąĘ?.209+€€.€(€Ôy=fBĂ?.150+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€šSlúóÉż-.203+€€.€(€>ŞˇÇÄ?.162+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€ÁŕŤßbĐż-.256+€€.€(€wŕíqifł?.076+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŒŻ>€œ?.028+€€.€(€ĺ|vş‰.ë?.849+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€lw‚ˆş Ăż-.149+€€.€(€hîÁ_3šÖ?.353+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€üöĽfŁż-.038+€€.€(€NMGÔ ę?.814+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ ßč˜Ç<Č?.189+€€.€(€şÚ8ňCĽČ?.193+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĄţJż|Đ?.258+€€.€(€˙ęšLDđ˛?.074+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÍĂ –q=Í?.228+€€.€(€ÝŤ †I˝?.114+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€.ˇČiźÚ?.418+€€.€(€ł!„~Lg?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€1é3aöŔ?.133+€€.€(€˜çŮeL×?.364+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€^¨Sš'&Ć?.173+€€.€(€4š Î?.234+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ̤űbj?.003+€€.€(€šŠ÷÷ppď?.982+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€™g­Şt%ż?.122+€€.€(€,dôëŮ?.405+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€řQšĐCŞ?.051+€€.€(€Ž MÚ=ç?.726+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€.L)‹|oÔ?.319+€€.€(€Î‘#đ™?.025+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€<ď'ýűŢ?.484+€€.€(€˜í1Ľ˘Ě;?.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ńH03fPľ?.083+€€.€(€Ú7:Ž9â?.570+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŕaSÜ4-˝?.114+€€.€(€R0D ŕßŰ?.436+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€A’:ÝHŞ?.051+€€.€(€žĚö<<ç?.726+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€lVýLëÓ¸?.097+€€.€(€ćízˇq<ŕ?.507+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĚÄ7)§Ň?.281+€€.€(€ čŤSf¤Š?.050+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Œ"']˝ žż-.118+€€.€(€r Ť.ĎŹÝ?.464+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ {ż-.007+€€.€(€r—JqŔóî?.967+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ŃtÔ:@žČ?.193+€€.€(€ŹMç"ßtÇ?.183+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€> ŽP Ň×?.372+€€.€(€ŚDO?.008+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Dß5ëôÖş?.105+€€.€(€8rJuLŢ?.473+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€´)fZÄ?.159+€€.€(€&‘ĽŁ˝›Ń?.275+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€1é3aöŔ?.133+€€.€(€˜çŮeL×?.364+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€#Â[XYYí?.917+€€.€(€ŹSía†¸Ř;.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˇ}Ýć5bĆ?.175+€€.€(€Y•io^Í?.229+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÖJĚYbž?.119+€€.€(€zŸqceŞÚ?.417+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ÓşxŹ<â?.570+€€.€(€!Č"˝ô>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€PÖ9łĹGĆż-.174+€€.€(€0’—0ŚÍ?.232+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€řIH]]¸Ťż-.054+€€.€(€˘\îşÚĆć?.712+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€'Síć{Îż-.238+€€.€(€ĽŃ÷eqš?.099+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˛€ţRŠü¸?.098+€€.€(€ÇТ&ŕ?.505+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÇXŘ ­ż?.124+€€.€(€~şč5mgŮ?.397+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€(ŕ¸Ę&NĂ?.151+€€.€(€óyQ8|BÓ?.301+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€Ě;6řŇ?.282+€€.€(€1h ÝWŠ?.049+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˜¨cżÉźż-.112+€€.€(€l8îgŽřŢ?.484+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€*t–ä†Vjż-.003+€€.€(€üă3œ}ď?.984+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€âď÷{1ŸŃ?.275+€€.€(€D„tüelŹ?.056+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€8e=P_Ţ?.469+€€.€(€ľŽ–­ÉLF?.001+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€a7]†SŔ?.128+€€.€(€ˆPśkBzŘ?.382+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€3§xÂ̑Ď?.247+€€.€(€ŕo &jś?.088+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€^¨Sš'&Ć?.173+€€.€(€4š Î?.234+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€#Â[XYYí?.917+€€.€(€ŹSía†¸Ř;.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ő\!}ÝźĐ?.262+€€.€(€Ç$ŚS Ęą?.069+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€pź'~šÄ?.157+€€.€(€ӊƒ Ň?.282+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€~řˇĽ+>ă?.601+€€.€(€ŻgŕO&…Ô>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€\ť°ý•@Ęż-.205+€€.€(€hŇ?%n'Ä?.157+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€¸ŕ M:§ż-.045+€€.€(€<†‘°8č?.757+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€)YOĘż-.206+€€.€(€NOô‡q Ä?.157+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˘MĎ˝&sĹ?.168+€€.€(€IłŇ^řĎ?.250+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ńHWœĂŽą?.069+€€.€(€w]ňBdä?.637+€€.€(€€H@49)€)€+€€)€.€(€¸Ż#§K×?.364+€€.€(€°XĹ| Ą?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€I ŮĐş?.104+€€.€(€ Ľž—Ţ?.478+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€#g™+Š?.013+€€.€(€3ůzí?úí?.937+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€~7e잊ż-.050+€€.€(€y3Ľtě'č?.755+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ä;ęvIW ż-.032+€€.€(€x~‚7|ę?.828+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˛Ô ŢDCĹ?.166+€€.€(€ŽŁŇp3AĐ?.254+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€c77Ć:´ż-.079+€€.€(€lœYKÜâ?.589+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Őśť‰ˇLĹ?.166+€€.€(€m,Śx…3Đ?.253+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ̤űbj?.003+€€.€(€šŠ÷÷ppď?.982+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˇ}Ýć5bĆ?.175+€€.€(€Y•io^Í?.229+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ő\!}ÝźĐ?.262+€€.€(€Ç$ŚS Ęą?.069+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€žłă˘ŐĚ ż-.033+€€.€(€fÇűĹ,Uę?.823+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€s mœ)hľ?.084+€€.€(€űž+â?.568+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€dŇťzΕż-.021+€€.€(€2ş4łNě?.885+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€k 6•Ňż?.124+€€.€(€Âź:÷őCŮ?.395+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€•-ÜęŔ?.126+€€.€(€`†çŹđŘ?.390+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€äđ§˘ueˇż-.091+€€.€(€Ž—eá?.532+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ˆHąëˇż-.093+€€.€(€ęŽŘ“˝ŕ?.523+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€ň’_°[Yœż-.028+€€.€(€|*b5ë?.850+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€20%!Čż-.189+€€.€(€ˆÝ ŹĄçČ?.195+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ŘyŹ™?.025+€€.€(€Ľp˜Ť ě?.876+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€Ô#†D”Äż-.161+€€.€(€ƌ}żĹ-Ô?.315+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ŻMŸ-şŞż-.052+€€.€(€zJŘiőç?.722+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˆrÉ9 Á?.133+€€.€(€ĐşžóÄ"×?.361+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ň§ŇČĹ?.170+€€.€(€şđÔiĎ?.242+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€cýăüňÂ?.148+€€.€(€•ů{#˛×Ó?.310+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€™g­Şt%ż?.122+€€.€(€,dôëŮ?.405+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÖJĚYbž?.119+€€.€(€zŸqceŞÚ?.417+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€pź'~šÄ?.157+€€.€(€ӊƒ Ň?.282+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€žłă˘ŐĚ ż-.033+€€.€(€fÇűĹ,Uę?.823+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€çwbéÖ?.345+€€.€(€=F* ,?.015+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€÷ŇŃ@rqŃ?.273+€€.€(€RËpmĄÄ­?.058+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Áw‘Ďź¸?.094+€€.€(€Áˆú—Žŕ?.521+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€é4‘°GSÓ?.302+€€.€(€ ć*]čĄ?.035+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€0AGSřˆĚ?.223+€€.€(€Ó ŘIি?.124+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€”Ě3g0ş?.102+€€.€(€VÉv2ţŢ?.484+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€¸É|ÝQł?.075+€€.€(€źkŽ)žfă?.606+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€тąˇEČ?.190+€€.€(€L\>íçČ?.192+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ąţŠą„–ż-.022+€€.€(€i-đkť–ě?.893+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€°˘COĽ?.041+€€.€(€eh#Ké?.799+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€€ý'`U1Ň?.284+€€.€(€Ać5äs¨?.048+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€œŐÂňňŰ?.422+€€.€(€N6đxӐd?.003+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€&š|(Ó?.299+€€.€(€&z \Ţ?.037+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€oŽ>ÂáĹ?.171+€€.€(€E•Ŕ{użÎ?.240+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€řQšĐCŞ?.051+€€.€(€Ž MÚ=ç?.726+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ÓşxŹ<â?.570+€€.€(€!Č"˝ô>.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€~řˇĽ+>ă?.601+€€.€(€ŻgŕO&…Ô>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€s mœ)hľ?.084+€€.€(€űž+â?.568+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€çwbéÖ?.345+€€.€(€=F* ,?.015+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€TJ‰5Ącż-.002+€€.€(€zHĺý2•ď?.987+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Î˜Dž˝?.116+€€.€(€ş`ÉĚmŰ?.429+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€M읥Ťr´?.080+€€.€(€Z×uSťâ?.585+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Y~×3‹Ä„?.010+€€.€(€ť´çŇ[<î?.945+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€¸ëHőŚpŐ?.335+€€.€(€ŃťŞľ“?.019+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€ŕ%}<ÉTľż-.083+€€.€(€†ŢŁ)7â?.569+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€v„-.093+€€.€(€Z2Áýşŕ?.523+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€‹ZœJÚÁż-.139+€€.€(€–őŰuďšŘ?.384+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€1őtĄż-.034+€€.€(€Đ\źŢŁę?.832+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ëgˇ…žż-.119+€€.€(€ş ŕ•|‡Ú?.415+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ȁ†o#ƒÁż-.137+€€.€(€žŹë{¸NÖ?.349+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€fôĐăBŃÍ?.233+€€.€(€˛ Žçsť?.107+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€%?B~ ɝż-.029+€€.€(€óeŻ÷ę?.843+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€.L)‹|oÔ?.319+€€.€(€Î‘#đ™?.025+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€PÖ9łĹGĆż-.174+€€.€(€0’—0ŚÍ?.232+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€\ť°ý•@Ęż-.205+€€.€(€hŇ?%n'Ä?.157+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€dŇťzΕż-.021+€€.€(€2ş4łNě?.885+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€÷ŇŃ@rqŃ?.273+€€.€(€RËpmĄÄ­?.058+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€TJ‰5Ącż-.002+€€.€(€zHĺý2•ď?.987+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ĺfy>řiŕ?.513+€€.€(€ĂDXo‡%?.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€tˇžó_ĺ?.668+€€.€(€âI‡Ý(…>.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€:ĎdP>şż-.103+€€.€(€^3s|ďŢ?.483+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ž}ň}›Ń?.275+€€.€(€IäCkƇŹ?.056+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€çœÄ’ż‰ťż-.108+€€.€(€ZäM) Ý?.462+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ą?xŰbƒż-.009+€€.€(€'zÔ\Zî?.949+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Spţę,qż-.004+€€.€(€îžÜňUď?.979+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€%çfúˇŁ?.039+€€.€(€çy(ôé?.811+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€­S)™4¨?.047+€€.€(€ř~ J–çç?.747+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€/ĺ݊“?.019+€€.€(€ý=JžŹŻě?.896+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€5qŸüĽĎ?.247+€€.€(€ŽNĹ|<5ś?.087+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Ó@ë kŽË?.216+€€.€(€Հ2ƒ’ZÁ?.136+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€<ď'ýűŢ?.484+€€.€(€˜í1Ľ˘Ě;?.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€řIH]]¸Ťż-.054+€€.€(€˘\îşÚĆć?.712+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€¸ŕ M:§ż-.045+€€.€(€<†‘°8č?.757+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€k 6•Ňż?.124+€€.€(€Âź:÷őCŮ?.395+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Áw‘Ďź¸?.094+€€.€(€Áˆú—Žŕ?.521+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Î˜Dž˝?.116+€€.€(€ş`ÉĚmŰ?.429+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ĺfy>řiŕ?.513+€€.€(€ĂDXo‡%?.000+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ăˆă+c§Ú?.416+€€.€(€tôyęâág?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€;đoŇ7”?.020+€€.€(€OĆpu˘’ě?.893+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Úi×úŞĆ?.172+€€.€(€˘_ŹŹőcÎ?.237+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€’őԐż-.088+€€.€(€ŕâ(ŽUtá?.545+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ĄW†ÇÝźż-.113+€€.€(€Ţ˙ů˘0Ü?.440+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€+ő>Rdťż-.107+€€.€(€ ×ăě-ŕ?.506+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€oď żH5ż-.029+€€.€(€ŽO"ę€ë?.859+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€(XÓC žż-.029+€€.€(€šxn,éę?.841+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ˆ.|*ilÁż-.136+€€.€(€0”¨ą9wÖ?.351+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€§Ťć/Śľ?.085+€€.€(€đÁž*Éâ?.563+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ČHôhĄnľż-.084+€€.€(€`,*ý'â?.567+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ńH03fPľ?.083+€€.€(€Ú7:Ž9â?.570+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€'Síć{Îż-.238+€€.€(€ĽŃ÷eqš?.099+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€)YOĘż-.206+€€.€(€NOô‡q Ä?.157+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€•-ÜęŔ?.126+€€.€(€`†çŹđŘ?.390+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€é4‘°GSÓ?.302+€€.€(€ ć*]čĄ?.035+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€M읥Ťr´?.080+€€.€(€Z×uSťâ?.585+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€tˇžó_ĺ?.668+€€.€(€âI‡Ý(…>.000+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ăˆă+c§Ú?.416+€€.€(€tôyęâág?.003+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ íH-"¸ż-.094+€€.€(€œ-¨ŸÁžŕ?.519+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ż˘­˘c×?.365+€€.€(€ đPDĐ„?.010+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€œbąŐ˘ż-.037+€€.€(€4îŽ]Šé?.802+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€™KśBÂĹż-.170+€€.€(€eĆDźĎ?.243+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ě^ˆó~Śż-.044+€€.€(€^m9é?.785+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ŇčSšŇŃż-.278+€€.€(€äGÄŽđł?.078+€€.€(€€D@41)€+€€)€.€(€žh6_×?.365+€€.€(€”Jie;„?.010+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€äßĂĐŐ?.341+€€.€(€XŒ/áô?.017+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ąđĘE÷×?.374+€€.€(€aĚćäq€?.008+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€&ľřLąĘ?.209+€€.€(€Ôy=fBĂ?.150+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŕaSÜ4-˝?.114+€€.€(€R0D ŕßŰ?.436+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˛€ţRŠü¸?.098+€€.€(€ÇТ&ŕ?.505+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€˘MĎ˝&sĹ?.168+€€.€(€IłŇ^řĎ?.250+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€äđ§˘ueˇż-.091+€€.€(€Ž—eá?.532+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€0AGSřˆĚ?.223+€€.€(€Ó ŘIি?.124+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Y~×3‹Ä„?.010+€€.€(€ť´çŇ[<î?.945+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€:ĎdP>şż-.103+€€.€(€^3s|ďŢ?.483+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€;đoŇ7”?.020+€€.€(€OĆpu˘’ě?.893+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ íH-"¸ż-.094+€€.€(€œ-¨ŸÁžŕ?.519+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€1`~ř\Đż-.256+€€.€(€­ä\öj‚ł?.076+€€.€(€€H@49)€)€+€€.€(€Ňě11ŠAšż-.099+€€.€(€EÔçddŕ?.500+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€€Ś?-‡Ą„ż-.010+€€.€(€€3(T?î?.945+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ŢĹ4ÓYýÂż-.148+€€.€(€Ćýh[ŔąÖ?.355+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€óď\“Żk‹ż-.013+€€.€(€›/­‘áí?.934+€€.€(€€D@41)€+€€.€(€ńŢŚ˛S3‹ż-.013+€€.€(€wîKʰí?.928+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€§é‚"Öľż-.085+€€.€(€J4ĺ#ěá?.560+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€VĽá QŹż-.055+€€.€(€Vň´ŽR–ć?.706+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€šSlúóÉż-.203+€€.€(€>ŞˇÇÄ?.162+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€A’:ÝHŞ?.051+€€.€(€žĚö<<ç?.726+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ÇXŘ ­ż?.124+€€.€(€~şč5mgŮ?.397+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ńHWœĂŽą?.069+€€.€(€w]ňBdä?.637+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ ˆHąëˇż-.093+€€.€(€ęŽŘ“˝ŕ?.523+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€”Ě3g0ş?.102+€€.€(€VÉv2ţŢ?.484+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€¸ëHőŚpŐ?.335+€€.€(€ŃťŞľ“?.019+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€ž}ň}›Ń?.275+€€.€(€IäCkƇŹ?.056+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€Úi×úŞĆ?.172+€€.€(€˘_ŹŹőcÎ?.237+€€.€(€€H@49)€+€€)€.€(€ż˘­˘c×?.365+€€.€(€ đPDĐ„?.010+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€1`~ř\Đż-.256+€€.€(€­ä\öj‚ł?.076+€€.€(€€H@49)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€H@49 CorrelationsCorrelations_Table_CorrelationsQ€S€U€‘t€€( StatisticsS€U€˜t€€(Pearson CorrelationS€U€™t€€(Sig. (2-tailed)S€U€”t€€(NÔFŘFÜFQ€S€U€t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&DĺFéFíFńFőFůFýFGG G GGGGG!G%G)G-G Q€S€U€•t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&D6G:G>GBGFGJGNGRGVGZG^GbGfGjGnGrGvGzG~G ,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).evel*Ľ8^9 9Ů@Á9#@<|B=ˆEœ=’B%?gCBŃB4B E C–F,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).evel**,°8:ă8Ű=z9ä:Ć;€<Ń;C=Ü;>B<}E’˛<Œ?˝á>0?&Dź?u@Ű?ąB›@źBŤCcDśC"EuD-EIEľF,‚.‚€( SASplit = 00€)€€( CorrelationsK™€ĎF‡_K‡™€ŕFNPVXKKKKKKKKKKKKKKKX™€1GNPVXKKKKKKKKKKKKKKKX‹G€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€–8€€€( SASplit = 1€ŠG€XŘ˙˙AŘ˙˙€€(Title€­G Correlationsí˙˙˙ź"ArialalPĄ{\rtf1\ansi\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = 1\par } ż€Ř˙˙źaÓ˙˙€€( Correlations€ ąG Correlations!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ö`áŤuâ?.577+€€.€(€ˆŻĎ?şha>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ éâu`ľŕ?.522+€€.€(€vëBüŽÔ?.000+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€ôîĎŐÓ?.310+€€.€(€A!™Çö™?.025+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€OkŹR­Ô?.314+€€.€(€4Ż0ű×t?.005+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Mď÷`Öč×?.374+€€.€(€ÚYo ¸H?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ޝfŠÎ?.239+€€.€(€QҸo ˘?.035+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€˝~’ýÖ?.359+€€.€(€ßéoNT?.001+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ 4ĽY7űŔ?.133+€€.€(€Ć ťšĎ?.247+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€V˝TŐÔ?.326+€€.€(€őa\6ĂĚm?.004+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€#ć&_˛Đ?.261+€€.€(€™ôbk•?.021+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ĹśÉא{Ú?.414+€€.€(€ôPŻ)Ă%?.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€űţŽ™/Č?.189+€€.€(€gboŠżű¸?.098+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€JZíDÎ?.236+€€.€(€ŐvŁŁ?.037+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€nK=qĚ?.222+€€.€(€č5xĺ:ŕŠ?.051+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€؆LLŃż?.124+€€.€(€Ě3f‚ˆĎŃ?.278+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ôľ‰90łž?.120+€€.€(€‹"´VüëŇ?.296+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ŕEŁ#ŘěË?.218+€€.€(€‚ŽÍš<)Ź?.055+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ •B4ż-.014+€€.€(€T,$Řě?.901+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€ö`áŤuâ?.577+€€.€(€ˆŻĎ?şha>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Ëü‡-×-Ď?.244+€€.€(€ғ5 ó´?.082+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€֔őîB.Ř?.378+€€.€(€b…Ę̑w?.006+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€Ý˙꜃†Đ?.258+€€.€(€­ŤúĚě˙–?.022+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w4P…ţÓŃ?.279+€€.€(€Ä ‚Ű ´‹?.014+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€˛.„„šŇ?.283+€€.€(€fÔ?4޸ˆ?.012+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€v3(–A‚Ö?.352+€€.€(€]őZ?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€QŮčŔÓ?.299+€€.€(€ŕ!/Źđ&€?.008+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Á?Ą=ńŇ?.296+€€.€(€x/q?.009+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€eŁś ĘĐ?.262+€€.€(€ž2)Д?.020+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€§—ȢćŔ?.132+€€.€(€rw´xđäĎ?.249+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ Ý0Ö#iÍ?.230+€€.€(€ŒďşuŚ?.043+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€nT)ó…Ě?.223+€€.€(€•d>ę;‹Š?.050+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€×˝HQ/Đ?.253+€€.€(€˛—Łç#š?.025+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ôłVMŻË?.216+€€.€(€,L M˘F­?.057+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€×ö)ďMTÁ?.135+€€.€(€˙ŹŹŢâ^Î?.237+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€€ËŕcRO×?.364+€€.€(€n’ŁÎ@Q?.001+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€qÇĺnâš?.101+€€.€(€`šŰ”Ô7Ř?.378+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€ éâu`ľŕ?.522+€€.€(€vëBüŽÔ?.000+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Ëü‡-×-Ď?.244+€€.€(€ғ5 ó´?.082+€€.€(€J@52)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€M@59)€+€€)€.€(€i¤ŰŠÝÜ?.451+€€.€(€CĚÎdZ6?.000+€€.€(€€M@59)€+€€.€(€Z ĚČż-.194+€€.€(€âWÇđšĹ?.169+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ \ĄIšż-.099+€€.€(€*đxŃrß?.486+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ÝŻîŒĂż-.153+€€.€(€ %QߕćŃ?.280+€€.€(€J@52)€+€€.€(€}ćŔĎĘ̙ż-.025+€€.€(€™K .ë?.859+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Y۸KňĹż-.171+€€.€(€)ëÖťƒłĚ?.224+€€.€(€J@52)€+€€.€(€iČÄaü8…?.010+€€.€(€żyp×Ú#î?.942+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Űldä§Ř¤ż-.041+€€.€(€'xíź!Čč?.774+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€ŹqR‚FÓ?.301+€€.€(€M”OKŔž?.030+€€.€(€J@52)€+€€.€(€†—ÇčŇĽ?.043+€€.€(€ŕý3Ő0tč?.764+€€.€(€J@52)€+€€.€(€]iŠąż-.067+€€.€(€źgä?.638+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ęTdd=r ?.032+€€.€(€óŠçFę?.821+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ËZĐșп-.259+€€.€(€‘őJ…÷5°?.063+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€Ľ‚Pis¨Ńż-.276+€€.€(€eˇSřn¨?.048+€€.€(€J@52)€+€€.€(€6ű'ŰŽťż-.108+€€.€(€ēoŒĹÜ?.445+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Ő]ôĘÔŠŸż-.031+€€.€(€JőĆĚ|ę?.828+€€.€(€J@52)€)€+€€)€.€(€ôîĎŐÓ?.310+€€.€(€A!™Çö™?.025+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€֔őîB.Ř?.378+€€.€(€b…Ę̑w?.006+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€i¤ŰŠÝÜ?.451+€€.€(€CĚÎdZ6?.000+€€.€(€€M@59)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€M@59)€+€€.€(€ <ľgŚ´?.078+€€.€(€ÝEÓ[’â?.580+€€.€(€J@52)€+€€.€(€k$#á:ź?.110+€€.€(€^[ǟlîŰ?.436+€€.€(€J@52)€+€€.€(€`”BDĆ1¸?.095+€€.€(€*#Ŕ˙)ŕ?.505+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ŮňňH§AĹ?.166+€€.€(€ytě/ŁÎ?.239+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Čk%||ľ?.084+€€.€(€\JӞ†ťá?.554+€€.€(€J@52)€+€€.€(€;‘Ž(ŇÂ?.147+€€.€(€}ˇÓąvÓ?.298+€€.€(€J@52)€+€€.€(€,C€É{Ą?.034+€€.€(€şđćé?.809+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ČڞlËC˝?.114+€€.€(€*‹w@ÜÚ?.420+€€.€(€J@52)€+€€.€(€\pkí]°ż-.064+€€.€(€ř>íUáä?.653+€€.€(€J@52)€+€€.€(€zœWŐ/̡ż-.093+€€.€(€qU§­cŕ?.512+€€.€(€J@52)€+€€.€(€˙Rň<€?.008+€€.€(€ŕŽRÂĄ“î?.956+€€.€(€J@52)€+€€.€(€–HÓň×ÍŤż-.054+€€.€(€ üj!_xć?.702+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ úlďňĹż-.165+€€.€(€ źŠŞáĎ?.243+€€.€(€J@52)€+€€.€(€×$uíÂ?.141+€€.€(€ęý9sÔ?.320+€€.€(€J@52)€+€€.€(€˜IŮů8”ż-.020+€€.€(€Ťó%|ě?.890+€€.€(€J@52)€)€+€€)€.€(€OkŹR­Ô?.314+€€.€(€4Ż0ű×t?.005+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ý˙꜃†Đ?.258+€€.€(€­ŤúĚě˙–?.022+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Z ĚČż-.194+€€.€(€âWÇđšĹ?.169+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ <ľgŚ´?.078+€€.€(€ÝEÓ[’â?.580+€€.€(€J@52)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€b&.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€zŐ˝ë,eç?.731+€€.€(€ZÁćksą =.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€.ŮTúŻÍŢ?.481+€€.€(€.\đgăá>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Áüwœ4ĺ?.663+€€.€(€Ş.ŠNQĹ=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€^?ćçčZä?.636+€€.€(€™ĹۢĘú=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€âńۈÖ?.352+€€.€(€šCľ÷ şY?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€÷¨Nş ŹŇ?.292+€€.€(€üKŻTΎƒ?.010+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€iŽ3¤šíŰ?.436+€€.€(€:ÁŤ ?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€|ŽöĘ˙qÎ?.238+€€.€(€itNßTn˘?.036+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ą˙ëóęvŐ?.335+€€.€(€š“ř_5˙e?.003+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Ŕ‹Cľ­oË?.214+€€.€(€aJwŽ?.060+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€„ňÍIqpÝ?.460+€€.€(€"ř!źűÁ÷>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ž€ŹŸW§?.046+€€.€(€VěPŻ#ć?.692+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€Mď÷`Öč×?.374+€€.€(€ÚYo ¸H?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w4P…ţÓŃ?.279+€€.€(€Ä ‚Ű ´‹?.014+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ \ĄIšż-.099+€€.€(€*đxŃrß?.486+€€.€(€J@52)€+€€.€(€k$#á:ź?.110+€€.€(€^[ǟlîŰ?.436+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€b&.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€zűUö=<ë?.851+€€.€(€ăŔĽdQ;.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€^öƒ#éŕ?.528+€€.€(€şT˘Ś>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€+*!ÄĂâ?.586+€€.€(€Q5dg<#R>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÚW&„Œ"á?.535+€€.€(€Ԟžt­q>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€`_OăéÖ?.358+€€.€(€R¸—ďU?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€T.1!Ú?.408+€€.€(€şŔ3T+?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ý ŃÖpíŐ?.343+€€.€(€8+Ě›€a?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€mjNÎSTŐ?.333+€€.€(€›EŸ•}g?.003+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ůAs%R>Ů?.394+€€.€(€Á¨LQj7?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€\XĆ6jÍ?.230+€€.€(€žŚ‚tŚ?.043+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€11ašölŕ?.513+€€.€(€ÖŇĂŁ…ăš>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€_Ö‹ˇ,ł?.075+€€.€(€ŠšŮRwŕ?.515+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€ޝfŠÎ?.239+€€.€(€QҸo ˘?.035+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€˛.„„šŇ?.283+€€.€(€fÔ?4޸ˆ?.012+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ÝŻîŒĂż-.153+€€.€(€ %QߕćŃ?.280+€€.€(€J@52)€+€€.€(€`”BDĆ1¸?.095+€€.€(€*#Ŕ˙)ŕ?.505+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€|!ôďđă?.623+€€.€(€Ľ …›7>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€÷MîQőă?.624+€€.€(€°˘NďA>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ŔĆđĺ’,á?.537+€€.€(€Ţş*Že›>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€#ăĆ}ŕŕ?.527+€€.€(€<űęr´’§>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ś2ďŸâ?.566+€€.€(€pa`U¸q>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ŢKÎŇ;Jŕ?.509+€€.€(€ƒKmđ MŔ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€/ŢʏRŮĘ?.210+€€.€(€6ÜŚąˇ°?.065+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€7üŠ8ÍĐ?.263+€€.€(€řłęąˇ”?.020+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Î>œˆ0ß?.487+€€.€(€YÂČj˙UŮ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ƒłr¨iÝ?.460+€€.€(€J]![˘7ř>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€`˘ś^aÜ?.443+€€.€(€Ł AĽŸ ?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€}dňŽíŰ?.436+€€.€(€ŽŠ.H??.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€šË˗ƒŢ?.469+€€.€(€!řĽOTrď>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€mŁuSá!Ć?.173+€€.€(€šňÁ=ÓĽŔ?.130+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€˝~’ýÖ?.359+€€.€(€ßéoNT?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€v3(–A‚Ö?.352+€€.€(€]őZ?.002+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€}ćŔĎĘ̙ż-.025+€€.€(€™K .ë?.859+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ŮňňH§AĹ?.166+€€.€(€ytě/ŁÎ?.239+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€zŐ˝ë,eç?.731+€€.€(€ZÁćksą =.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€zűUö=<ë?.851+€€.€(€ăŔĽdQ;.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ŔĆđĺ’,á?.537+€€.€(€Ţş*Že›>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€üÍRöŁbá?.543+€€.€(€ŇüţbW{’>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€/]˛Žä?.629+€€.€(€čŻ+e‹>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€hI˝|Űâ?.565+€€.€(€‹:Ç÷â™s>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€o^č>çŰ?.436+€€.€(€FďŃH S?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ňpuŢŢ?.482+€€.€(€1œ,–ŃKŕ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€r ^kÖ?.350+€€.€(€mzCf[P[?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ck—mYÉŰ?.434+€€.€(€ÄČƗť?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ĂWd‹ĆÝ?.465+€€.€(€PyIă–ň>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ž{ŕ #ĄŐ?.338+€€.€(€oH6×Jd?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ĄżeF*á?.533+€€.€(€üŽŁŠćč >.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ŸřŔ@÷xž?.119+€€.€(€F^8CD'Ó?.299+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€ 4ĽY7űŔ?.133+€€.€(€Ć ťšĎ?.247+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€QŮčŔÓ?.299+€€.€(€ŕ!/Źđ&€?.008+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Y۸KňĹż-.171+€€.€(€)ëÖťƒłĚ?.224+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Čk%||ľ?.084+€€.€(€\JӞ†ťá?.554+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€.ŮTúŻÍŢ?.481+€€.€(€.\đgăá>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€^öƒ#éŕ?.528+€€.€(€şT˘Ś>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€#ăĆ}ŕŕ?.527+€€.€(€<űęr´’§>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€üÍRöŁbá?.543+€€.€(€ŇüţbW{’>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€@ä7 îŇŐ?.341+€€.€(€g=śl×mb?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€†ą .šUŇ?.286+€€.€(€{ď‹Ä††?.011+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Wxż…“LÎ?.237+€€.€(€xĐVĘíç˘?.037+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€vÚŐˇFĐŐ?.341+€€.€(€Mrž2†b?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€*"¤âŃ?.279+€€.€(€˛Ţ)Ľ‹?.013+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ZŽ÷Ô|ŠŃ?.276+€€.€(€…nÖV䜍?.014+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÄůŰ÷ÍÚ?.419+€€.€(€ŻzĹŕÂ!?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ €˜WBÚ?.410+€€.€(€aŰřPU)?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‡ŔŻĺ?.678+€€.€(€ͲŮSöô¤=.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€™#÷°}äÉ?.202+€€.€(€ӔŔžbł?.076+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€V˝TŐÔ?.326+€€.€(€őa\6ĂĚm?.004+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Á?Ą=ńŇ?.296+€€.€(€x/q?.009+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€iČÄaü8…?.010+€€.€(€żyp×Ú#î?.942+€€.€(€J@52)€+€€.€(€;‘Ž(ŇÂ?.147+€€.€(€}ˇÓąvÓ?.298+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€Áüwœ4ĺ?.663+€€.€(€Ş.ŠNQĹ=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€+*!ÄĂâ?.586+€€.€(€Q5dg<#R>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ś2ďŸâ?.566+€€.€(€pa`U¸q>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€/]˛Žä?.629+€€.€(€čŻ+e‹>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€@ä7 îŇŐ?.341+€€.€(€g=śl×mb?.002+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ó*WŠ:í?.913+€€.€(€WÇnęz‘9.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€aŻßKzUŘ?.380+€€.€(€vŐFż‚C?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ű"ĺo52Ó?.300+€€.€(€Lg)ż5B?.008+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w źPIUç?.729+€€.€(€Q!ťhú%=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€+ßmăĎÓ?.298+€€.€(€ÍbÜ ‚€?.008+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€WŁçÉ´ÚÝ?.466+€€.€(€"Šq™Šń>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€RĄ˜‰vŽÔ?.323+€€.€(€łá“ť%ýo?.004+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€k éČÓ?.309+€€.€(€ăxÓŻx?.006+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€˘dƒ?šP°?.064+€€.€(€ÓCŽ˙Šâ?.579+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€#ć&_˛Đ?.261+€€.€(€™ôbk•?.021+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€eŁś ĘĐ?.262+€€.€(€ž2)Д?.020+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Űldä§Ř¤ż-.041+€€.€(€'xíź!Čč?.774+€€.€(€J@52)€+€€.€(€,C€É{Ą?.034+€€.€(€şđćé?.809+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€^?ćçčZä?.636+€€.€(€™ĹۢĘú=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÚW&„Œ"á?.535+€€.€(€Ԟžt­q>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ŢKÎŇ;Jŕ?.509+€€.€(€ƒKmđ MŔ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€hI˝|Űâ?.565+€€.€(€‹:Ç÷â™s>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€†ą .šUŇ?.286+€€.€(€{ď‹Ä††?.011+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ó*WŠ:í?.913+€€.€(€WÇnęz‘9.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÖKĽ˙|´Ó?.308+€€.€(€P #ćýx?.006+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€˛žĹEË?.215+€€.€(€ľŐţ "Ž?.059+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Źň¸üB˘ć?.707+€€.€(€›~w2Óé_=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‹ą,éaÎ?.237+€€.€(€÷&\J˘˘?.036+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€›¤MrʏÚ?.415+€€.€(€#ŠVŘźľ$?.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€8˜Ě;8WĘ?.206+€€.€(€›D7˛?.071+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€wÁQÔý*Î?.236+€€.€(€P‘DhEWŁ?.038+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€AoIŰŒ?.029+€€.€(€,ŽPŞŕŠé?.802+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€ĹśÉא{Ú?.414+€€.€(€ôPŻ)Ă%?.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€§—ȢćŔ?.132+€€.€(€rw´xđäĎ?.249+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ŹqR‚FÓ?.301+€€.€(€M”OKŔž?.030+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ČڞlËC˝?.114+€€.€(€*‹w@ÜÚ?.420+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€âńۈÖ?.352+€€.€(€šCľ÷ şY?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€`_OăéÖ?.358+€€.€(€R¸—ďU?.001+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€/ŢʏRŮĘ?.210+€€.€(€6ÜŚąˇ°?.065+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€o^č>çŰ?.436+€€.€(€FďŃH S?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Wxż…“LÎ?.237+€€.€(€xĐVĘíç˘?.037+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€aŻßKzUŘ?.380+€€.€(€vŐFż‚C?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÖKĽ˙|´Ó?.308+€€.€(€P #ćýx?.006+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ňh?É?.196+€€.€(€+ý>Cüľ?.086+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€BaœĆ¤ÔÎ?.241+€€.€(€ńƒˇ–ü9Ą?.034+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€m­Go IÎ?.237+€€.€(€–eD|Ÿń˘?.037+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ #Ǟ‹NÍ?.229+€€.€(€ĚčKŻOhŚ?.044+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€C Ŕ‚ŽĆ?.176+€€.€(€GĺËĚ@nż?.123+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ŕŔM˛oĘ?.207+€€.€(€N ć3+Ôą?.070+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€RíX3ż-.056+€€.€(€IF Šä?.628+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€űţŽ™/Č?.189+€€.€(€gboŠżű¸?.098+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ Ý0Ö#iÍ?.230+€€.€(€ŒďşuŚ?.043+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€†—ÇčŇĽ?.043+€€.€(€ŕý3Ő0tč?.764+€€.€(€J@52)€+€€.€(€\pkí]°ż-.064+€€.€(€ř>íUáä?.653+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€÷¨Nş ŹŇ?.292+€€.€(€üKŻTΎƒ?.010+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€T.1!Ú?.408+€€.€(€şŔ3T+?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€7üŠ8ÍĐ?.263+€€.€(€řłęąˇ”?.020+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ňpuŢŢ?.482+€€.€(€1œ,–ŃKŕ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€vÚŐˇFĐŐ?.341+€€.€(€Mrž2†b?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ű"ĺo52Ó?.300+€€.€(€Lg)ż5B?.008+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€˛žĹEË?.215+€€.€(€ľŐţ "Ž?.059+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ňh?É?.196+€€.€(€+ý>Cüľ?.086+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ľžNĆ(É?.196+€€.€(€k\ՊÂňľ?.086+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ó!*.ŘĄ×?.369+€€.€(€ß“rĆL?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€P„vý‘Ú?.415+€€.€(€ćxý$-™$?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€œ‚PmŮ?.392+€€.€(€bŮŘäśř8?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€€xâëRŮ?.392+€€.€(€„ź@M9?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€LB"~…Ň?.289+€€.€(€şÎŇëՄ?.010+€€.€(€€S@78)€)€+€€)€.€(€JZíDÎ?.236+€€.€(€ŐvŁŁ?.037+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€nT)ó…Ě?.223+€€.€(€•d>ę;‹Š?.050+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€]iŠąż-.067+€€.€(€źgä?.638+€€.€(€J@52)€+€€.€(€zœWŐ/̡ż-.093+€€.€(€qU§­cŕ?.512+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€iŽ3¤šíŰ?.436+€€.€(€:ÁŤ ?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ý ŃÖpíŐ?.343+€€.€(€8+Ě›€a?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Î>œˆ0ß?.487+€€.€(€YÂČj˙UŮ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€r ^kÖ?.350+€€.€(€mzCf[P[?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€*"¤âŃ?.279+€€.€(€˛Ţ)Ľ‹?.013+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w źPIUç?.729+€€.€(€Q!ťhú%=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Źň¸üB˘ć?.707+€€.€(€›~w2Óé_=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€BaœĆ¤ÔÎ?.241+€€.€(€ńƒˇ–ü9Ą?.034+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ľžNĆ(É?.196+€€.€(€k\ՊÂňľ?.086+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€›ť`"r`Ń?.272+€€.€(€ż­-ƈ”?.016+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ń,§HáűÝ?.468+€€.€(€GŢŔ†^ßď>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€š˛ČjŠÖ?.352+€€.€(€‰Ů3‰wĽY?.002+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€…´`ę6ÔË?.217+€€.€(€č Ł^šŹ?.056+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€zIžNť?.106+€€.€(€úou*ŘÖ?.357+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€nK=qĚ?.222+€€.€(€č5xĺ:ŕŠ?.051+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€×˝HQ/Đ?.253+€€.€(€˛—Łç#š?.025+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ęTdd=r ?.032+€€.€(€óŠçFę?.821+€€.€(€J@52)€+€€.€(€˙Rň<€?.008+€€.€(€ŕŽRÂĄ“î?.956+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€|ŽöĘ˙qÎ?.238+€€.€(€itNßTn˘?.036+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€mjNÎSTŐ?.333+€€.€(€›EŸ•}g?.003+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ƒłr¨iÝ?.460+€€.€(€J]![˘7ř>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ck—mYÉŰ?.434+€€.€(€ÄČƗť?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ZŽ÷Ô|ŠŃ?.276+€€.€(€…nÖV䜍?.014+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€+ßmăĎÓ?.298+€€.€(€ÍbÜ ‚€?.008+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‹ą,éaÎ?.237+€€.€(€÷&\J˘˘?.036+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€m­Go IÎ?.237+€€.€(€–eD|Ÿń˘?.037+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ó!*.ŘĄ×?.369+€€.€(€ß“rĆL?.001+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€›ť`"r`Ń?.272+€€.€(€ż­-ƈ”?.016+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€œ=Ü.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w%ôë?ä?.633+€€.€(€Čo‡.ăľ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€.ĽŞá›uĆ?.175+€€.€(€ÖړVŘż?.124+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€BYrÇÖÜ?.451+€€.€(€"ÂC 9?.000+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€؆LLŃż?.124+€€.€(€Ě3f‚ˆĎŃ?.278+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ôłVMŻË?.216+€€.€(€,L M˘F­?.057+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ËZĐșп-.259+€€.€(€‘őJ…÷5°?.063+€€.€(€J@52)€+€€.€(€–HÓň×ÍŤż-.054+€€.€(€ üj!_xć?.702+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€Ą˙ëóęvŐ?.335+€€.€(€š“ř_5˙e?.003+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ůAs%R>Ů?.394+€€.€(€Á¨LQj7?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€`˘ś^aÜ?.443+€€.€(€Ł AĽŸ ?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ĂWd‹ĆÝ?.465+€€.€(€PyIă–ň>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ÄůŰ÷ÍÚ?.419+€€.€(€ŻzĹŕÂ!?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€WŁçÉ´ÚÝ?.466+€€.€(€"Šq™Šń>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€›¤MrʏÚ?.415+€€.€(€#ŠVŘźľ$?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ #Ǟ‹NÍ?.229+€€.€(€ĚčKŻOhŚ?.044+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€P„vý‘Ú?.415+€€.€(€ćxý$-™$?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ń,§HáűÝ?.468+€€.€(€GŢŔ†^ßď>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€œ=Ü.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€&Éăf†â?.579+€€.€(€C.|fj^>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‰VŠb{@Ő?.332+€€.€(€çq3ăLch?.003+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€˕ôĽÝ?.463+€€.€(€°Ăôšnvô>.000+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€ôľ‰90łž?.120+€€.€(€‹"´VüëŇ?.296+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€×ö)ďMTÁ?.135+€€.€(€˙ŹŹŢâ^Î?.237+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ľ‚Pis¨Ńż-.276+€€.€(€eˇSřn¨?.048+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ úlďňĹż-.165+€€.€(€ źŠŞáĎ?.243+€€.€(€J@52)€+€€.€(€Ŕ‹Cľ­oË?.214+€€.€(€aJwŽ?.060+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€\XĆ6jÍ?.230+€€.€(€žŚ‚tŚ?.043+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€}dňŽíŰ?.436+€€.€(€ŽŠ.H??.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€Ž{ŕ #ĄŐ?.338+€€.€(€oH6×Jd?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ €˜WBÚ?.410+€€.€(€aŰřPU)?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€RĄ˜‰vŽÔ?.323+€€.€(€łá“ť%ýo?.004+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€8˜Ě;8WĘ?.206+€€.€(€›D7˛?.071+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€C Ŕ‚ŽĆ?.176+€€.€(€GĺËĚ@nż?.123+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€œ‚PmŮ?.392+€€.€(€bŮŘäśř8?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€š˛ČjŠÖ?.352+€€.€(€‰Ů3‰wĽY?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€w%ôë?ä?.633+€€.€(€Čo‡.ăľ>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€&Éăf†â?.579+€€.€(€C.|fj^>.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ akÚŠŐ?.338+€€.€(€j“Ă źóc?.002+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€¤źœS ¤×?.369+€€.€(€„Gxý›L?.001+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€ŕEŁ#ŘěË?.218+€€.€(€‚ŽÍš<)Ź?.055+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€€ËŕcRO×?.364+€€.€(€n’ŁÎ@Q?.001+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€6ű'ŰŽťż-.108+€€.€(€ēoŒĹÜ?.445+€€.€(€J@52)€+€€.€(€×$uíÂ?.141+€€.€(€ęý9sÔ?.320+€€.€(€J@52)€+€€)€.€(€„ňÍIqpÝ?.460+€€.€(€"ř!źűÁ÷>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€11ašölŕ?.513+€€.€(€ÖŇĂŁ…ăš>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€šË˗ƒŢ?.469+€€.€(€!řĽOTrď>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ĄżeF*á?.533+€€.€(€üŽŁŠćč >.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‡ŔŻĺ?.678+€€.€(€ͲŮSöô¤=.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€k éČÓ?.309+€€.€(€ăxÓŻx?.006+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€wÁQÔý*Î?.236+€€.€(€P‘DhEWŁ?.038+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ŕŔM˛oĘ?.207+€€.€(€N ć3+Ôą?.070+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€€xâëRŮ?.392+€€.€(€„ź@M9?.000+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€…´`ę6ÔË?.217+€€.€(€č Ł^šŹ?.056+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€.ĽŞá›uĆ?.175+€€.€(€ÖړVŘż?.124+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€‰VŠb{@Ő?.332+€€.€(€çq3ăLch?.003+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€ akÚŠŐ?.338+€€.€(€j“Ă źóc?.002+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€\{_MŞÄ?.161+€€.€(€gš)^6Ä?.158+€€.€(€€S@78)€)€+€€.€(€ •B4ż-.014+€€.€(€T,$Řě?.901+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€qÇĺnâš?.101+€€.€(€`šŰ”Ô7Ř?.378+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€Ő]ôĘÔŠŸż-.031+€€.€(€JőĆĚ|ę?.828+€€.€(€J@52)€+€€.€(€˜IŮů8”ż-.020+€€.€(€Ťó%|ě?.890+€€.€(€J@52)€+€€.€(€ž€ŹŸW§?.046+€€.€(€VěPŻ#ć?.692+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€_Ö‹ˇ,ł?.075+€€.€(€ŠšŮRwŕ?.515+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€mŁuSá!Ć?.173+€€.€(€šňÁ=ÓĽŔ?.130+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€ŸřŔ@÷xž?.119+€€.€(€F^8CD'Ó?.299+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€™#÷°}äÉ?.202+€€.€(€ӔŔžbł?.076+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€˘dƒ?šP°?.064+€€.€(€ÓCŽ˙Šâ?.579+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€AoIŰŒ?.029+€€.€(€,ŽPŞŕŠé?.802+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€RíX3ż-.056+€€.€(€IF Šä?.628+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€LB"~…Ň?.289+€€.€(€şÎŇëՄ?.010+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€zIžNť?.106+€€.€(€úou*ŘÖ?.357+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€BYrÇÖÜ?.451+€€.€(€"ÂC 9?.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€˕ôĽÝ?.463+€€.€(€°Ăôšnvô>.000+€€.€(€€S@78)€+€€)€.€(€¤źœS ¤×?.369+€€.€(€„Gxý›L?.001+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€\{_MŞÄ?.161+€€.€(€gš)^6Ä?.158+€€.€(€€S@78)€+€€.€(€đ?1+€€.€(€€S@78 CorrelationsCorrelations_Table_CorrelationsQ€S€U€‘t€€( StatisticsS€U€˜t€€(Pearson CorrelationS€U€™t€€(Sig. (2-tailed)S€U€”t€€(N‘V•V™VQ€S€U€t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&D˘VŚVŞVŽV˛VśVşVžVÂVĆVĘVÎVŇVÖVÚVŢVâVćVęV Q€S€U€•t€€( VariablesS€U€˙˙˙˙€€( AIComAff1S€U€˙˙˙˙€€( AIExpSea1S€U€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2S€U€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2S€U€˙˙˙˙€€(ActiveS€U€˙˙˙˙€€(PlanningS€U€˙˙˙˙€€(SuppressS€U€˙˙˙˙€€(PosReintS€U€˙˙˙˙€€( RestraintS€U€ ˙˙˙˙€€(InstSSS€U€ ˙˙˙˙€€(EmotSSS€U€ ˙˙˙˙€€(ReligionS€U€ ˙˙˙˙€€(HumorS€U€ ˙˙˙˙€€(VentingS€U€˙˙˙˙€€(DenialS€U€˙˙˙˙€€(MentDisS€U€˙˙˙˙€€(BehavDisS€U€˙˙˙˙€€(AcceptS€U€˙˙˙˙€€(A&DóV÷VűV˙VWW WWWWWW#W'W+W/W3W7W;W ,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).ion **¨ÄG„HĎGMIĺGĚJđG–KH+MHŔN1HTP HJĚH6M×HNâHËN7IUiI#JýJŔKK‹LKUMKN)KęN4KľO?K~PJKDQUK RkKžS€K1UŇK–LÝK`MčK*NóKőNţKŔO L‰PLOQLR*LŕR5LŠSKLO{QIODRTO S_OŐSjOŸTuOhUţOżPPOR)PŕSŤQ-SśQöSÁQžTĚQˆURTŒRÉTJS TUSÔTjS\VTßT)T§U4TgVńT˛UüTrV,‚.‚€(8Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).evel*6ÚG JűGaL&H‹OFHăQŤH×JśHĄKÁHlLíH–OI%Q IîQIśRşIiPíITT`KŐR@LsTŢLZQ]NáOhNŠP~N9R‰NSPS>PsUŰPZRćP"SńPëS×QGVvR8S,‚.‚€( SASplit = 10€)€€( CorrelationsK™€ŒV‡_K‡™€VNPVXKKKKKKKKKKKKKKKX™€îVNPVXKKKKKKKKKKKKKKKXHW€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ľGM€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€u$t€€(NO€Q€o$t€€( CorrelationO€Q€g$t€€(Sig.ĄĽŠ’€”€K€€€(Paired Samples CorrelationsKš€‡ ¤¤š€œKSKSŻ€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€m€6ĺ˙˙‚sä˙˙€€(Paired Samples Test€ ĚT-Test €dddd € €€€€€€€(€°;ą;áż-.538€€€(€`'vb'vę?.827€€€€(€Ts)ţ @3.500€€€(€áPšä˜ś@3.964€€€€(€˝/Hß?.485€€€(€<.ö1c—á?.550€€€€(€™œőWB5řż-1.513€€€(€Ěă+ŒľŃż-.277€€€€(€¤#ꚺčŰ?.436€€€(€bomŠăţ?1.931€€€€(€\Ȇyżńż-1.109€€€(€źćXř?1.504€€€€(€€I@51€€€(€€I@51€€€€(€ˇűńJqŃ?.273€€€(€e7ćPŔÁ?.139Paired Samples TestT_Test_Table_PairedSamplesTestM€O€Q€l$t€€(PairsO€Q€n$t€€(Pair 1O€Q€w$t€€(AIComAff1 - AI2ComAff2O€Q€n$t€€(Pair 2O€Q€w$t€€(AIExpSea1 - AI2ExpSea2M€O€Q€f$t€€( StatisticsO€Q€m$t€€(Paired DifferencesO€Q€h$t€€(MeanO€Q€i$t€€(Std. DeviationO€Q€j$t€€(Std. Error MeanO€Q€a$t€€()95% Confidence Interval of the DifferenceO€Q€b$t€€(LowerO€Q€c$t€€(UpperO€Q€[$t€€(tO€Q€\$t€€(dfO€Q€]$t€€(Sig. (2-tailed)+/3;?CGK’€”€K€€€(Paired Samples TestKš€ ›  š€"KaKKKKK_aQ€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€Đż€Qä˙˙łíă˙˙€€(Log€nó˙˙˙"Courier Newr NewPŚ{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 CORRELATIONS\par /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning\par Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial\par MentDis BehavDis Accept AD\par /PRINT=TWOTAIL NOSIG\par /MISSING=PAIRWISE .\par } Ā€€( Correlations€r CorrelationsɀËă˙˙´ă˙˙€€(Title€v Correlationsí˙˙˙ź"ArialalPŽ{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 Correlations\par } ΀ţ˙˙€€(Notes€z Correlations €dddd € €€€ €€€€Ď÷W¤šýB11-DEC-2007 10:29:30€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(€€€(€ d@161€€€(3User-defined missing values are treated as missing.€€€(_Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.€€€(čCORRELATIONS /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial MentDis BehavDis Accept AD /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . €€€ €+‡ŮÎ÷ł? 0:00:00.08€€€ €X9´ČvžŸ? 0:00:00.03NotesCorrelations_NotesM€O€Q€›t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€t€€(Missing Value HandlingO€Q€žt€€(Definition of MissingO€Q€œt€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time ʰ¸źŔÄČĐÔŘÜäč  áš€§ iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€~\’ă˙˙łă˙˙€€(Active Dataset€ Correlationsó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } €_ă˙˙źˇŢ˙˙€€( Correlations€  Correlations €dddd € €€€€€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€lIlŔZ8Ý?.457€€€(€p.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€JŸů]Ůá?.558€€€(€MÖó;>.000€€€(€@W@93€€€€€(€6ęÉŹuĘ?.207€€€(€ŻóM’Ăö§?.047€€€(€@W@93€€€€€(€“âśÉiJČ?.190€€€(€ߣ‚ą ?.033€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€R9äŽ5É?.197€€€(€lňeń§›?.026€€€(€Ŕ_@127€€€€(€D -ˆýÁ?.141€€€(€^>ˆq˝?.115€€€(€Ŕ_@127€€€€(€4Ţ˙3lĹ?.167€€€(€}tnY9šŽ?.060€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ťX21C˘?.036€€€(€–ęć?.691€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€U…’ň\ŻĐ?.261€€€(€˛Ŕ—rn-i?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ÝĚĽ=łŐÎ?.241€€€(€ӉÉôz?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ě\˙\Ĺ;Ű?.426€€€(€ó›ňp珤>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€R걊cá¸?.097€€€(€L‡NáşŃ?.277€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€'a~qoË?.214€€€(€/‹ú˘Ώ?.016€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ĂçŸx˜‘Â?.145€€€(€/ %źsŠş?.104€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ŇŰÁ°?.065€€€(€:ĚĐÉ_Ţ?.470€€€(€Ŕ_@127€€€€(€v<ŚĹťł?.074€€€(€v÷ű˙WÚ?.406€€€(€Ŕ_@127€€€€(€Tţ_1ăđÁ?.140€€€(€ż?¤;ł˝?.116€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ٖţďbĂ ż-.033€€€(€sČ¢ßć?.715€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€lIlŔZ8Ý?.457€€€(€p.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ăźŮÝFéĂ?.156€€€(€ŠÂlyÁ?.137€€€(€@W@93€€€€€(€0ٌžzÍÚ?.419€€€(€á>OÜÖÝţ>.000€€€(€@W@93€€€€(€Ç˝ZŔ?.128€€€(€x˝rH €Ă?.152€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ tq™qĄĆ?.177€€€(€âáÉ0ń§?.047€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€j`Ş‚<ÎÇ?.186€€€(€UCčiş–˘?.036€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€a›—lĎ?.243€€€(€ő_\Oyx?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€{Ěp4őÉ?.203€€€(€pD퉃Ŕ–?.022€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĂťĽ™ĺ÷Ń?.281€€€(€Ć0SÇťV?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ńj2},ůĎ?.250€€€(€|˝ç)/ďr?.005€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ |>Űň°?.066€€€(€Pd`(ËiÝ?.460€€€(€Ŕ_@127€€€€(€F0˙§„:ż?.122€€€(€YˆOňŤ˙Ĺ?.172€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€poé‚ Č?.188€€€(€í2­´ĽĄ?.034€€€(€Ŕ_@127€€€€(€zť˜&đş?.105€€€(€!ȐBΘÎ?.239€€€(€Ŕ_@127€€€€(€F´( uőŔ?.132€€€(€˝žaWœÁ?.138€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ŃhQĘŁ?.039€€€(€˘ş]ţQĺ?.666€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€űRícĚ?.219€€€(€.}F´'v‹?.013€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ţwżůŞ?.053€€€(€Ď^ŠW Íá?.556€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€JŸů]Ůá?.558€€€(€MÖó;>.000€€€(€@W@93€€€€(€ăźŮÝFéĂ?.156€€€(€ŠÂlyÁ?.137€€€(€@W@93€€€€(€đ?1€€€(€ŔY@103€€€€€(€J9מćË×?.372€€€(€čÄń^ćŢ?.000€€€(€ŔY@103€€€€(€œaۨđ Âż-.141€€€(€JW/SşĆ?.178€€€(€@W@93€€€€(€R" EąÁż-.138€€€(€}Ô5ÍÜÇ?.186€€€(€@W@93€€€€(€<ŰdŠYŠÁż-.138€€€(€V¨O—šőÇ?.187€€€(€@W@93€€€€(€‡ôšI=úˇż-.094€€€(€H ŽdĚ×?.372€€€(€@W@93€€€€(€ÚŁWƲĿ-.162€€€(€*gyîçż?.121€€€(€@W@93€€€€(€<ÖňlĄMŁż-.038€€€(€ŽŐAě2ç?.720€€€(€@W@93€€€€(€D ﯿ-.062€€€(€é얮á?.553€€€(€@W@93€€€€(€|nF’]WÇ?.182€€€(€†‡!œˆ´?.080€€€(€@W@93€€€€(€qşlIOŸ?.031€€€(€dDšťÎŹč?.771€€€(€@W@93€€€€(€-E×÷ߌż-.045€€€(€(‡ťtvĺ?.671€€€(€@W@93€€€€(€Bí5Ń ˘ż-.035€€€(€´ZěMű˜ç?.737€€€(€@W@93€€€€(€ŮŔ‡‰ćĂż-.155€€€(€Îć>€Á?.137€€€(€@W@93€€€€€(€Óύ1ŹËż-.216€€€(€LM†Ľ&Ł?.037€€€(€@W@93€€€€(€×#•Z¤Pśż-.087€€€(€ ŐQśýŮ?.406€€€(€@W@93€€€€(€ĆťYui´ż-.080€€€(€¸¤ßs^˘Ü?.447€€€(€@W@93€€€€€€(€6ęÉŹuĘ?.207€€€(€ŻóM’Ăö§?.047€€€(€@W@93€€€€€(€0ٌžzÍÚ?.419€€€(€á>OÜÖÝţ>.000€€€(€@W@93€€€€€(€J9מćË×?.372€€€(€čÄń^ćŢ?.000€€€(€ŔY@103€€€€(€đ?1€€€(€ŔY@103€€€€(€ÎBHÁ4Š?.049€€€(€‚.şruä?.639€€€(€@W@93€€€€(€˝Îr¸PĂcż-.002€€€(€A ˜Ňjď?.982€€€(€@W@93€€€€(€ŽÚçHX2?.016€€€(€˙Ô>,ě?.880€€€(€@W@93€€€€(€” ФlŨ?.048€€€(€ś8wň¤ä?.645€€€(€@W@93€€€€(€’|4nAą›?.027€€€(€Zpƒ|€é?.797€€€(€@W@93€€€€(€Fm3śš„°?.065€€€(€,ú̟ş>á?.539€€€(€@W@93€€€€(€ zá)Dsż-.005€€€(€tÔ۝Űî?.964€€€(€@W@93€€€€(€Έ ĄÍ‚—ż-.023€€€(€şďŇjwę?.827€€€(€@W@93€€€€(€R ď_žj´ż-.080€€€(€˛÷îś Ü?.447€€€(€@W@93€€€€(€o„7Fí<¨ż-.047€€€(€ôĽ`÷jßä?.652€€€(€@W@93€€€€(€ż?¸ŸîŽż-.015€€€(€CŮF]Xě?.886€€€(€@W@93€€€€(€ÄĽ˙o“ż-.019€€€(€ÚQ2‘ž€ë?.859€€€(€@W@93€€€€(€x­ĘÚĆúšż-.101€€€(€ý[+QŐ?.333€€€(€@W@93€€€€(€öÚ(śžż-.030€€€(€ʁĽ&­Ďč?.775€€€(€@W@93€€€€(€Ł\PńÂbŽż-.015€€€(€#!(˛ohě?.888€€€(€@W@93€€€€€€(€“âśÉiJČ?.190€€€(€ߣ‚ą ?.033€€€(€Ŕ_@127€€€€(€Ç˝ZŔ?.128€€€(€x˝rH €Ă?.152€€€(€Ŕ_@127€€€€(€œaۨđ Âż-.141€€€(€JW/SşĆ?.178€€€(€@W@93€€€€(€ÎBHÁ4Š?.049€€€(€‚.şruä?.639€€€(€@W@93€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€a.‹ź÷Eé?.790€€€(€0ÚČřÉ4:.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĘMҏâ?.580€€€(€ÁšCf˘o=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€p#H#Çä?.649€€€(€Ŕ^ö2Ľ<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€3-“?§aŮ?.397€€€(€¤Ŕ{ŃlĐ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€F=Ŕ~Śŕ?.520€€€(€Ž˝÷rÓř=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€-BásÁÜŕ?.527€€€(€FŞ9 ˙ę=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŰŕÖĎ(Ě?.220€€€(€'jáýꃊ?.013€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€dKóŒ"űÇ?.187€€€(€?ll0âĄ?.035€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€-łbߖ3Ů?.394€€€(€,řü|Ó>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€V~ĘĄRłž?.120€€€(€ěm°ĘňĆ?.179€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ż—ßěјĎ?.247€€€(€Ą?Ńq"u?.005€€€(€Ŕ_@127€€€€(€÷cÝiHóÁ?.140€€€(€Šů[÷ŚŚ˝?.116€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€"’„aćąŰ?.433€€€(€Â%b< 4™>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ˇ•íĹŰuš?.026€€€(€`ƒ(Gęźč?.773€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€R9äŽ5É?.197€€€(€lňeń§›?.026€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ tq™qĄĆ?.177€€€(€âáÉ0ń§?.047€€€(€Ŕ_@127€€€€(€R" EąÁż-.138€€€(€}Ô5ÍÜÇ?.186€€€(€@W@93€€€€(€˝Îr¸PĂcż-.002€€€(€A ˜Ňjď?.982€€€(€@W@93€€€€€(€a.‹ź÷Eé?.790€€€(€0ÚČřÉ4:.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˛{Ďß§,â?.568€€€(€m-­(=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ű;žBé?.789€€€(€MĆ˝&7:.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€+\ÓbÉ9Ü?.441€€€(€Cřă.ľKŒ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€%אîxŕ?.515€€€(€ Â>ł>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€šěSÓî>ŕ?.508€€€(€oc{s)>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€-‰yş¤ĆĐ?.262€€€(€Ź*–ýŘg?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€>'¸pÝÔ?.326€€€(€v )Ł(?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€5  şuĺÖ?.358€€€(€:;Œ?¤?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ě=Ä?.158€€€(€SďR:Źił?.076€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĽŻË2Ń?.269€€€(€ßŘŕďyrb?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€(€N.FĽŕş?.105€€€(€Š<ÂWםÎ?.240€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˘IŸJ˛ÉÝ?.465€€€(€3‚łŕb>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€´Ę Oă&?.014€€€(€ÜoՃ)öë?.874€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€D -ˆýÁ?.141€€€(€^>ˆq˝?.115€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€j`Ş‚<ÎÇ?.186€€€(€UCčiş–˘?.036€€€(€Ŕ_@127€€€€(€<ŰdŠYŠÁż-.138€€€(€V¨O—šőÇ?.187€€€(€@W@93€€€€(€ŽÚçHX2?.016€€€(€˙Ô>,ě?.880€€€(€@W@93€€€€€(€ĘMҏâ?.580€€€(€ÁšCf˘o=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˛{Ďß§,â?.568€€€(€m-­(=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€´+1ÜŃ Ű?.423€€€(€¨nSsǫ́>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€÷ ÁnĂÚ?.418€€€(€l?őaź°>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€pvŽŮ?.392€€€(€Ťď¨˜+™Ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€‰?!”W•×?.368€€€(€Ÿ$ö>0ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€„ćüÉdť?.107€€€(€Yră –Í?.231€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€èťsă‘Ë?.215€€€(€9_kçřÁŽ?.015€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€WŮk!Ű?.422€€€(€. d˘{Š>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ň!bŁŻ×?.370€€€(€s;ŕŠ^ó>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ö¨Šž¤×?.369€€€(€‡Ű˛Ńô>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€裿ôhÓ?.303€€€(€@.¸|#OA?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ęęÎPUŰ?.427€€€(€ˆ6@Sˆ˘>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€BhŻu.Żł?.077€€€(€îD>ůŘ?.390€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€4Ţ˙3lĹ?.167€€€(€}tnY9šŽ?.060€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€a›—lĎ?.243€€€(€ő_\Oyx?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€(€‡ôšI=úˇż-.094€€€(€H ŽdĚ×?.372€€€(€@W@93€€€€(€” ФlŨ?.048€€€(€ś8wň¤ä?.645€€€(€@W@93€€€€€(€p#H#Çä?.649€€€(€Ŕ^ö2Ľ<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ű;žBé?.789€€€(€MĆ˝&7:.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€´+1ÜŃ Ű?.423€€€(€¨nSsǫ́>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€uçgߪŮß?.498€€€(€Ě(żăHŹ&>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ę-bgůŢ?.484€€€(€ňŒŽPé—A>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€D‹—ć\Ý?.459€€€(€śMc+))o>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€}mŤőÓ?.298€€€(€R†ą;™E?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€U¤™ýWŮ?.396€€€(€¸Ş˘Ę2Ń>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ÔhJŽ­MŇ?.286€€€(€î9ľdJR?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€†˙Ô͜äĐ?.264€€€(€îš¸8f?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ú5ŽÔmŘ?.382€€€(€ ,UwÖôă>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€šĂĄÚłÉ?.201€€€(€ÜtÓ¸|)˜?.024€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€TđÖŻűÜ?.453€€€(€mJ$Ák*x>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€™Î&B€?.008€€€(€œ9“Äí?.930€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ťX21C˘?.036€€€(€–ęć?.691€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€{Ěp4őÉ?.203€€€(€pD퉃Ŕ–?.022€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ÚŁWƲĿ-.162€€€(€*gyîçż?.121€€€(€@W@93€€€€(€’|4nAą›?.027€€€(€Zpƒ|€é?.797€€€(€@W@93€€€€€(€3-“?§aŮ?.397€€€(€¤Ŕ{ŃlĐ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€+\ÓbÉ9Ü?.441€€€(€Cřă.ľKŒ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€÷ ÁnĂÚ?.418€€€(€l?őaź°>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€uçgߪŮß?.498€€€(€Ě(żăHŹ&>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€wÍŚĄÓqŃ?.273€€€(€N7ŇÔ÷Ź_?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ăÖr+‘-Đ?.253€€€(€Ďu1rŤőp?.004€€€(€Ŕ_@127€€€€(€챕}ŚÄ?.161€€€(€iŢ{Ęëą?.070€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€L˛żŹźˆĐ?.258€€€(€äwy)؉k?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€f\q‡ĺ^Ë?.214€€€(€ŠbÌÚ(?.016€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€<.ˆÍíńŇ?.296€€€(€€ďӎ‹ÖG?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€  ‚ÍWÜ?.443€€€(€ĽĎˇ< ۈ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€000ů8Ó?.300€€€(€SYScśC?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ 1Š–ŕ?.504€€€(€‰Béţ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€JđQ“,‡Â?.145€€€(€6űT/Ăźş?.104€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€U…’ň\ŻĐ?.261€€€(€˛Ŕ—rn-i?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĂťĽ™ĺ÷Ń?.281€€€(€Ć0SÇťV?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€<ÖňlĄMŁż-.038€€€(€ŽŐAě2ç?.720€€€(€@W@93€€€€(€Fm3śš„°?.065€€€(€,ú̟ş>á?.539€€€(€@W@93€€€€€(€F=Ŕ~Śŕ?.520€€€(€Ž˝÷rÓř=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€%אîxŕ?.515€€€(€ Â>ł>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€pvŽŮ?.392€€€(€Ťď¨˜+™Ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ę-bgůŢ?.484€€€(€ňŒŽPé—A>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€wÍŚĄÓqŃ?.273€€€(€N7ŇÔ÷Ź_?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€1Ó@* >í?.914€€€(€§wÜPJŒ5.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€żY‘°D$Ó?.299€€€(€śÇ7g`×D?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€zH=˙‘Í?.231€€€(€néK;d‚?.009€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€B”ýéĺ?.676€€€(€‰™ŹrŹK<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€yů Ÿ´ęž?.121€€€(€Ź÷°HŽĆ?.176€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€l…öX´"Ň?.283€€€(€Ók¸×gT?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ĆŚt˙Ŕ?.125€€€(€œAŻ)tÄ?.160€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€q´˙ŇbĹÎ?.240€€€(€؁­€‹z?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€(€<(XÝFśś?.089€€€(€: şpÔ?.321€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€ÝĚĽ=łŐÎ?.241€€€(€ӉÉôz?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ńj2},ůĎ?.250€€€(€|˝ç)/ďr?.005€€€(€Ŕ_@127€€€€(€D ﯿ-.062€€€(€é얮á?.553€€€(€@W@93€€€€(€ zá)Dsż-.005€€€(€tÔ۝Űî?.964€€€(€@W@93€€€€€(€-BásÁÜŕ?.527€€€(€FŞ9 ˙ę=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€šěSÓî>ŕ?.508€€€(€oc{s)>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€‰?!”W•×?.368€€€(€Ÿ$ö>0ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€D‹—ć\Ý?.459€€€(€śMc+))o>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ăÖr+‘-Đ?.253€€€(€Ďu1rŤőp?.004€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€1Ó@* >í?.914€€€(€§wÜPJŒ5.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ˆ–ˇ+őgÓ?.303€€€(€N˘Ż4[A?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€…Ŕ WhúĆ?.180€€€(€a'ĺ=W=Ś?.043€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Vv—AŁĺ?.676€€€(€ÍŁ\ă&I<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€^đ!›`‹´?.080€€€(€>ꐴ`Ş×?.370€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€›ßţ0qhĐ?.256€€€(€ŇSöżĎŠm?.004€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ÖĹW<‘^ą?.068€€€(€ve°Ť ´Ü?.448€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŃŇO¤§Ę?.208€€€(€I ŽŞA“?.019€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ഃčq—¨?.048€€€(€Œ›áđâ?.592€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€ě\˙\Ĺ;Ű?.426€€€(€ó›ňp珤>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ |>Űň°?.066€€€(€Pd`(ËiÝ?.460€€€(€Ŕ_@127€€€€(€|nF’]WÇ?.182€€€(€†‡!œˆ´?.080€€€(€@W@93€€€€(€Έ ĄÍ‚—ż-.023€€€(€şďŇjwę?.827€€€(€@W@93€€€€€(€ŰŕÖĎ(Ě?.220€€€(€'jáýꃊ?.013€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€-‰yş¤ĆĐ?.262€€€(€Ź*–ýŘg?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€(€„ćüÉdť?.107€€€(€Yră –Í?.231€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€}mŤőÓ?.298€€€(€R†ą;™E?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€챕}ŚÄ?.161€€€(€iŢ{Ęëą?.070€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€żY‘°D$Ó?.299€€€(€śÇ7g`×D?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ˆ–ˇ+őgÓ?.303€€€(€N˘Ż4[A?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€(€6hÓôđŽ?.060€€€(€ú‰‡ˆűß?.500€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ˇČ>&žË?.216€€€(€ÝËHÚddŽ?.015€€€(€Ŕ_@127€€€€(€Öű4áĹ?.165€€€(€Bqxś%}°?.064€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ Şs™ůČ?.195€€€(€Mť iœœ?.028€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€‹ŕ'e°Ć?.177€€€(€• ł ڧ?.046€€€(€Ŕ_@127€€€€(€§[ĆŘ%ľ?.083€€€(€Œ§ĆÖ?.356€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ăŚ~}^„Źż-.056€€€(€–h|ŁKá?.534€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€R걊cá¸?.097€€€(€L‡NáşŃ?.277€€€(€Ŕ_@127€€€€(€F0˙§„:ż?.122€€€(€YˆOňŤ˙Ĺ?.172€€€(€Ŕ_@127€€€€(€qşlIOŸ?.031€€€(€dDšťÎŹč?.771€€€(€@W@93€€€€(€R ď_žj´ż-.080€€€(€˛÷îś Ü?.447€€€(€@W@93€€€€€(€dKóŒ"űÇ?.187€€€(€?ll0âĄ?.035€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€>'¸pÝÔ?.326€€€(€v )Ł(?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€èťsă‘Ë?.215€€€(€9_kçřÁŽ?.015€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€U¤™ýWŮ?.396€€€(€¸Ş˘Ę2Ń>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€L˛żŹźˆĐ?.258€€€(€äwy)؉k?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€zH=˙‘Í?.231€€€(€néK;d‚?.009€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€…Ŕ WhúĆ?.180€€€(€a'ĺ=W=Ś?.043€€€(€Ŕ_@127€€€€(€6hÓôđŽ?.060€€€(€ú‰‡ˆűß?.500€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€C{F4öÝË?.218€€€(€d‰`ŕŒŒ?.014€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ Rœî‰Ó?.305€€€(€ŕŁ;"b˘??.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€N #ßŇ?.295€€€(€Žóô¤#I?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€#[ůŹ"éŐ?.342€€€(€Ű<óz^b?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˛Ĺ`ĚÖ?.345€€€(€%cą\­ˆ?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˘XŰR Ę?.208€€€(€ÔżÄ>s“?.019€€€(€Ŕ_@127€€€€€€(€'a~qoË?.214€€€(€/‹ú˘Ώ?.016€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€poé‚ Č?.188€€€(€í2­´ĽĄ?.034€€€(€Ŕ_@127€€€€(€-E×÷ߌż-.045€€€(€(‡ťtvĺ?.671€€€(€@W@93€€€€(€o„7Fí<¨ż-.047€€€(€ôĽ`÷jßä?.652€€€(€@W@93€€€€€(€-łbߖ3Ů?.394€€€(€,řü|Ó>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€5  şuĺÖ?.358€€€(€:;Œ?¤?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€WŮk!Ű?.422€€€(€. d˘{Š>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ÔhJŽ­MŇ?.286€€€(€î9ľdJR?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€f\q‡ĺ^Ë?.214€€€(€ŠbÌÚ(?.016€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€B”ýéĺ?.676€€€(€‰™ŹrŹK<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Vv—AŁĺ?.676€€€(€ÍŁ\ă&I<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ˇČ>&žË?.216€€€(€ÝËHÚddŽ?.015€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€C{F4öÝË?.218€€€(€d‰`ŕŒŒ?.014€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€D>p|nřÇ?.187€€€(€÷]ĆäěĄ?.035€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€^ ¨ˇh­Ö?.354€€€(€şä3ç?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Öž,šBŃ?.270€€€(€w= F4Âa?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€(€…şP‡Ă?.149€€€(€0ÇsŹ{¸?.094€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ÇS8­Č?.193€€€(€œí@ů­œž?.030€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĂçŸx˜‘Â?.145€€€(€/ %źsŠş?.104€€€(€Ŕ_@127€€€€(€zť˜&đş?.105€€€(€!ȐBΘÎ?.239€€€(€Ŕ_@127€€€€(€Bí5Ń ˘ż-.035€€€(€´ZěMű˜ç?.737€€€(€@W@93€€€€(€ż?¸ŸîŽż-.015€€€(€CŮF]Xě?.886€€€(€@W@93€€€€(€V~ĘĄRłž?.120€€€(€ěm°ĘňĆ?.179€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ě=Ä?.158€€€(€SďR:Źił?.076€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ň!bŁŻ×?.370€€€(€s;ŕŠ^ó>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€†˙Ô͜äĐ?.264€€€(€îš¸8f?.003€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€<.ˆÍíńŇ?.296€€€(€€ďӎ‹ÖG?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€yů Ÿ´ęž?.121€€€(€Ź÷°HŽĆ?.176€€€(€Ŕ_@127€€€€(€^đ!›`‹´?.080€€€(€>ꐴ`Ş×?.370€€€(€Ŕ_@127€€€€(€Öű4áĹ?.165€€€(€Bqxś%}°?.064€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ Rœî‰Ó?.305€€€(€ŕŁ;"b˘??.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€D>p|nřÇ?.187€€€(€÷]ĆäěĄ?.035€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€sěuTâ?.566€€€(€ôů I?’=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€œVžœÚÉä?.650€€€(€č8ŠŞŁ¤<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€žjÎI1˛?.071€€€(€¨†ţśWŰ?.427€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€§ ;€gŘ?.375€€€(€Öp˜đmĐě>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŇŰÁ°?.065€€€(€:ĚĐÉ_Ţ?.470€€€(€Ŕ_@127€€€€(€F´( uőŔ?.132€€€(€˝žaWœÁ?.138€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ŮŔ‡‰ćĂż-.155€€€(€Îć>€Á?.137€€€(€@W@93€€€€(€ÄĽ˙o“ż-.019€€€(€ÚQ2‘ž€ë?.859€€€(€@W@93€€€€€(€Ż—ßěјĎ?.247€€€(€Ą?Ńq"u?.005€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ĽŻË2Ń?.269€€€(€ßŘŕďyrb?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ö¨Šž¤×?.369€€€(€‡Ű˛Ńô>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ú5ŽÔmŘ?.382€€€(€ ,UwÖôă>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€  ‚ÍWÜ?.443€€€(€ĽĎˇ< ۈ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€l…öX´"Ň?.283€€€(€Ók¸×gT?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€›ßţ0qhĐ?.256€€€(€ŇSöżĎŠm?.004€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ Şs™ůČ?.195€€€(€Mť iœœ?.028€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€N #ßŇ?.295€€€(€Žóô¤#I?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€^ ¨ˇh­Ö?.354€€€(€şä3ç?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€sěuTâ?.566€€€(€ôů I?’=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Đ5…>°ŕ?.522€€€(€ ‹)M×Eö=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ÿâ5¸‡VÍ?.229€€€(€Ż DÁű‰ƒ?.010€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŕžCÁÖ?.345€€€(€uÄ&_lĹ?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€v<ŚĹťł?.074€€€(€v÷ű˙WÚ?.406€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ŃhQĘŁ?.039€€€(€˘ş]ţQĺ?.666€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Óύ1ŹËż-.216€€€(€LM†Ľ&Ł?.037€€€(€@W@93€€€€(€x­ĘÚĆúšż-.101€€€(€ý[+QŐ?.333€€€(€@W@93€€€€(€÷cÝiHóÁ?.140€€€(€Šů[÷ŚŚ˝?.116€€€(€Ŕ_@127€€€€(€N.FĽŕş?.105€€€(€Š<ÂWםÎ?.240€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€裿ôhÓ?.303€€€(€@.¸|#OA?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€šĂĄÚłÉ?.201€€€(€ÜtÓ¸|)˜?.024€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€000ů8Ó?.300€€€(€SYScśC?.001€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ĆŚt˙Ŕ?.125€€€(€œAŻ)tÄ?.160€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ÖĹW<‘^ą?.068€€€(€ve°Ť ´Ü?.448€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€‹ŕ'e°Ć?.177€€€(€• ł ڧ?.046€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€#[ůŹ"éŐ?.342€€€(€Ű<óz^b?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Öž,šBŃ?.270€€€(€w= F4Âa?.002€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€œVžœÚÉä?.650€€€(€č8ŠŞŁ¤<.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Đ5…>°ŕ?.522€€€(€ ‹)M×Eö=.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ ÄxÎČ?.194€€€(€śJÔĺ1¸?.029€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ʁĄô’×?.368€€€(€ş–”j<\ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Tţ_1ăđÁ?.140€€€(€ż?¤;ł˝?.116€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€űRícĚ?.219€€€(€.}F´'v‹?.013€€€(€Ŕ_@127€€€€(€×#•Z¤Pśż-.087€€€(€ ŐQśýŮ?.406€€€(€@W@93€€€€(€öÚ(śžż-.030€€€(€ʁĽ&­Ďč?.775€€€(€@W@93€€€€€(€"’„aćąŰ?.433€€€(€Â%b< 4™>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˘IŸJ˛ÉÝ?.465€€€(€3‚łŕb>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ęęÎPUŰ?.427€€€(€ˆ6@Sˆ˘>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€TđÖŻűÜ?.453€€€(€mJ$Ák*x>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ 1Š–ŕ?.504€€€(€‰Béţ>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€q´˙ŇbĹÎ?.240€€€(€؁­€‹z?.006€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŃŇO¤§Ę?.208€€€(€I ŽŞA“?.019€€€(€Ŕ_@127€€€€(€§[ĆŘ%ľ?.083€€€(€Œ§ĆÖ?.356€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˛Ĺ`ĚÖ?.345€€€(€%cą\­ˆ?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€…şP‡Ă?.149€€€(€0ÇsŹ{¸?.094€€€(€Ŕ_@127€€€€(€žjÎI1˛?.071€€€(€¨†ţśWŰ?.427€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€Ÿâ5¸‡VÍ?.229€€€(€Ż DÁű‰ƒ?.010€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ ÄxÎČ?.194€€€(€śJÔĺ1¸?.029€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127€€€€(€rČĐ…?.010€€€(€‹#é8í?.907€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ٖţďbĂ ż-.033€€€(€sČ¢ßć?.715€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ţwżůŞ?.053€€€(€Ď^ŠW Íá?.556€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ĆťYui´ż-.080€€€(€¸¤ßs^˘Ü?.447€€€(€@W@93€€€€(€Ł\PńÂbŽż-.015€€€(€#!(˛ohě?.888€€€(€@W@93€€€€(€ˇ•íĹŰuš?.026€€€(€`ƒ(Gęźč?.773€€€(€Ŕ_@127€€€€(€´Ę Oă&?.014€€€(€ÜoՃ)öë?.874€€€(€Ŕ_@127€€€€(€BhŻu.Żł?.077€€€(€îD>ůŘ?.390€€€(€Ŕ_@127€€€€(€™Î&B€?.008€€€(€œ9“Äí?.930€€€(€Ŕ_@127€€€€(€JđQ“,‡Â?.145€€€(€6űT/Ăźş?.104€€€(€Ŕ_@127€€€€(€<(XÝFśś?.089€€€(€: şpÔ?.321€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ഃčq—¨?.048€€€(€Œ›áđâ?.592€€€(€Ŕ_@127€€€€(€ăŚ~}^„Źż-.056€€€(€–h|ŁKá?.534€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€˘XŰR Ę?.208€€€(€ÔżÄ>s“?.019€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ÇS8­Č?.193€€€(€œí@ů­œž?.030€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€§ ;€gŘ?.375€€€(€Öp˜đmĐě>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ŕžCÁÖ?.345€€€(€uÄ&_lĹ?.000€€€(€Ŕ_@127€€€€€(€ʁĄô’×?.368€€€(€ş–”j<\ő>.000€€€(€Ŕ_@127€€€€(€rČĐ…?.010€€€(€‹#é8í?.907€€€(€Ŕ_@127€€€€(€đ?1€€€(€Ŕ_@127 CorrelationsCorrelations_Table_CorrelationsM€O€Q€‘t€€( StatisticsO€Q€˜t€€(Pearson CorrelationO€Q€™t€€(Sig. (2-tailed)O€Q€”t€€(N×&Ű&ß&M€O€Q€t€€( VariablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2O€Q€˙˙˙˙€€(ActiveO€Q€˙˙˙˙€€(PlanningO€Q€˙˙˙˙€€(SuppressO€Q€˙˙˙˙€€(PosReintO€Q€˙˙˙˙€€( RestraintO€Q€ ˙˙˙˙€€(InstSSO€Q€ ˙˙˙˙€€(EmotSSO€Q€ ˙˙˙˙€€(ReligionO€Q€ ˙˙˙˙€€(HumorO€Q€ ˙˙˙˙€€(VentingO€Q€˙˙˙˙€€(DenialO€Q€˙˙˙˙€€(MentDisO€Q€˙˙˙˙€€(BehavDisO€Q€˙˙˙˙€€(AcceptO€Q€˙˙˙˙€€(A&Dč&ě&đ&ô&ř&ü&''' ''''' '$'(','0' M€O€Q€•t€€( VariablesO€Q€˙˙˙˙€€( AIComAff1O€Q€˙˙˙˙€€( AIExpSea1O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ComAff2O€Q€˙˙˙˙€€( AI2ExpSea2O€Q€˙˙˙˙€€(ActiveO€Q€˙˙˙˙€€(PlanningO€Q€˙˙˙˙€€(SuppressO€Q€˙˙˙˙€€(PosReintO€Q€˙˙˙˙€€( RestraintO€Q€ ˙˙˙˙€€(InstSSO€Q€ ˙˙˙˙€€(EmotSSO€Q€ ˙˙˙˙€€(ReligionO€Q€ ˙˙˙˙€€(HumorO€Q€ ˙˙˙˙€€(VentingO€Q€˙˙˙˙€€(DenialO€Q€˙˙˙˙€€(MentDisO€Q€˙˙˙˙€€(BehavDisO€Q€˙˙˙˙€€(AcceptO€Q€˙˙˙˙€€(A&D9'='A'E'I'M'Q'U'Y']'a'e'i'm'q'u'y'}'' ’€”€€(8Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).evel**˜Ü)˘s ~Ö‰Ÿ řl#„9DážwP[ÚfŁqm|7‡ ¨W"˝ä#Ňv%$ĺ/Ž:xEBP [Ó f—!qb"†ď#›%÷šƒ M 8m"C4#Nú#YĂ$dŒ%ËŽÖXá! ěč ÷­!x" ?#$.—% cŤ, Ŕ¸!ÖJ#á$ěŮ$÷˘%u7 €ý ‹Ă!–Ž"Ť$Ŕ­%I !_ ™"t &$ő!s#"<$ "%"Í%Ě"G$×"%#R$›#%°#˘&d$$%o$ě%z$­&A%¸&’€”€€(8Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).evel*24a? Jčž-" óť.Nc8"ŒW%Aš$’Č Œ!-˘!#Î$˃"T Î!‰ ¸%$!¤"9!1$D!ř$ę!Ż"!"Œ&Á"~#ě"—&6%÷%Kš€Ň&‡_K‡š€ă&NPVXKKKKKKKKKKKKKKKXš€4'NPVXKKKKKKKKKKKKKKKX€€( Correlations€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€ż€•Ţ˙˙ł˙Ý˙˙€€(Log€¨'ó˙˙˙"Courier Newr NewPđ{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 SORT CASES BY SASplit .\par SPLIT FILE\par SEPARATE BY SASplit .\par CORRELATIONS\par /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning\par Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial\par MentDis BehavDis Accept AD\par /PRINT=TWOTAIL NOSIG\par /MISSING=PAIRWISE .\par } Ā€€( Correlations€Ź' CorrelationsɀÝÝ˙˙ĆÝ˙˙€€(Title€°' Correlationsí˙˙˙ź"ArialalPŽ{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 Correlations\par } ΀ţ˙˙€€(Notes€´' Correlations €dddd € €€€ €€€€9´j§šýB11-DEC-2007 10:31:09€€€( €€€(DataSet1€€€(€€€(€€€(SASplit€€€(€ d@161€€€(3User-defined missing values are treated as missing.€€€(_Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.€€€(čCORRELATIONS /VARIABLES=AIComAff1 AIExpSea1 AI2ComAff2 AI2ExpSea2 Active Planning Suppress PosReint Restraint InstSS EmotSS Religion Humor Venting Denial MentDis BehavDis Accept AD /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE . €€€ €–C‹lçűÉ? 0:00:00.20€€€ €Ŕ? 0:00:00.13NotesCorrelations_NotesM€O€Q€›t€€(ContentsO€Q€t€€(Output CreatedO€Q€t€€(CommentsO€Q€ t€€(InputO€Q€€€(Active DatasetO€Q€t€€(FilterO€Q€t€€(WeightO€Q€t€€( Split FileO€Q€t€€(N of Rows in Working Data FileO€Q€t€€(Missing Value HandlingO€Q€žt€€(Definition of MissingO€Q€œt€€( Cases UsedO€Q€ t€€(Weight HandlingO€Q€ t€€(SyntaxO€Q€t€€( ResourcesO€Q€ t€€(Processor TimeO€Q€ t€€( Elapsed Time ć'ę'ň'ö'ú'ţ'( ((((("(   á' iTcKKK}‡\rKoc‡€€(Notes€€(€€(Ą€6ــڀ˙˙˙¨€Čx xó˙˙˙ź"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čx ó˙˙˙"ArialŚ€˙˙˙¨€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x¸€¸'\¤Ý˙˙ł“Ý˙˙€€(Active Dataset€A( Correlationsó˙˙˙"Courier Newr NewPą{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Courier New;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\f0\fs20 [DataSet1] \par } Ā€€( SASplit = .€E(ɀqÝ˙˙ZÝ˙˙€€(Title€ I( Correlationsí˙˙˙ź"ArialalP­{\rtf1\ansi\ansicpg1252\deff0{\fonttbl{\f0\fswiss\fprq2\fcharset0 Arial;}} {\colortbl ;\red0\green0\blue0;} \viewkind4\uc1\pard\cf1\lang1033\b\f0\fs28 SASplit = .\par } €8Ý˙˙źŘ˙˙€€( Correlations€ M( Correlations €dddd € €€€€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€€(€0€€€€€(€˙˙˙˙˙˙ď˙.€€