Change license from GPLv2+ to GPLv3+.
[pspp-builds.git] / src / language / stats / binomial.c
1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
2    Copyright (C) 2006 Free Software Foundation, Inc.
3
4    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
5    it under the terms of the GNU General Public License as published by
6    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
7    (at your option) any later version.
8
9    This program is distributed in the hope that it will be useful,
10    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
11    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
12    GNU General Public License for more details.
13
14    You should have received a copy of the GNU General Public License
15    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>. */
16
17 #include <config.h>
18 #include <libpspp/compiler.h>
19 #include <output/table.h>
20 #include <libpspp/alloc.h>
21
22 #include <data/case.h>
23 #include <data/casereader.h>
24 #include <data/dictionary.h>
25 #include <data/procedure.h>
26 #include <data/variable.h>
27 #include <data/value.h>
28 #include <data/value-labels.h>
29
30 #include <libpspp/message.h>
31 #include <libpspp/assertion.h>
32
33 #include "binomial.h"
34 #include "freq.h"
35
36 #include "gettext.h"
37 #define _(msgid) gettext (msgid)
38
39 #include <libpspp/misc.h>
40
41 #include <gsl/gsl_cdf.h>
42 #include <gsl/gsl_randist.h>
43 #include <gsl-extras/gsl-extras.h>
44
45 #include <minmax.h>
46
47 #include <libpspp/hash.h>
48
49 static double calculate_binomial_internal (double n1, double n2,
50                                            double p);
51
52
53 static void
54 swap (double *i1, double *i2)
55 {
56   double temp = *i1;
57   *i1 = *i2;
58   *i2 = temp;
59 }
60
61 static double
62 calculate_binomial (double n1, double n2, double p)
63 {
64   const double n = n1 + n2;
65   const bool test_reversed = (n1 / n > p ) ;
66   if ( test_reversed )
67     {
68       p = 1 - p ;
69       swap (&n1, &n2);
70     }
71
72   return calculate_binomial_internal (n1, n2, p);
73 }
74
75 static double
76 calculate_binomial_internal (double n1, double n2, double p)
77 {
78   /* SPSS Statistical Algorithms has completely different and WRONG
79      advice here. */
80
81   double sig1tailed = gslextras_cdf_binomial_P (n1, n1 + n2, p);
82
83   if ( p == 0.5 )
84     return sig1tailed > 0.5 ? 1.0 :sig1tailed * 2.0;
85
86   return sig1tailed ;
87 }
88
89 static bool
90 do_binomial (const struct dictionary *dict,
91              struct casereader *input,
92              const struct binomial_test *bst,
93              struct freq_mutable *cat1,
94              struct freq_mutable *cat2,
95              enum mv_class exclude
96              )
97 {
98   bool warn = true;
99
100   const struct one_sample_test *ost = (const struct one_sample_test *) bst;
101   struct ccase c;
102
103   while (casereader_read(input, &c))
104     {
105       int v;
106       double w = dict_get_case_weight (dict, &c, &warn);
107
108       for (v = 0 ; v < ost->n_vars ; ++v )
109         {
110           const struct variable *var = ost->vars[v];
111           const union value *value = case_data (&c, var);
112           int width = var_get_width (var);
113
114           if (var_is_value_missing (var, value, exclude))
115             break;
116
117           if ( NULL == cat1[v].value )
118             {
119               cat1[v].value = value_dup (value, width);
120               cat1[v].count = w;
121             }
122           else if ( 0 == compare_values (cat1[v].value, value, width))
123             cat1[v].count += w;
124           else if ( NULL == cat2[v].value )
125             {
126               cat2[v].value = value_dup (value, width);
127               cat2[v].count = w;
128             }
129           else if ( 0 == compare_values (cat2[v].value, value, width))
130             cat2[v].count += w;
131           else if ( bst->category1 == SYSMIS)
132             msg (ME, _("Variable %s is not dichotomous"), var_get_name (var));
133         }
134
135       case_destroy (&c);
136     }
137   return casereader_destroy (input);
138 }
139
140
141
142 void
143 binomial_execute (const struct dataset *ds,
144                   struct casereader *input,
145                   enum mv_class exclude,
146                   const struct npar_test *test)
147 {
148   int v;
149   const struct binomial_test *bst = (const struct binomial_test *) test;
150   const struct one_sample_test *ost = (const struct one_sample_test*) test;
151
152   struct freq_mutable *cat1 = xzalloc (sizeof (*cat1) * ost->n_vars);
153   struct freq_mutable *cat2 = xzalloc (sizeof (*cat1) * ost->n_vars);
154
155   assert ((bst->category1 == SYSMIS) == (bst->category2 == SYSMIS) );
156
157   if ( bst->category1 != SYSMIS )
158     {
159       union value v;
160       v.f = bst->category1;
161       cat1->value = value_dup (&v, 0);
162     }
163
164   if ( bst->category2 != SYSMIS )
165     {
166       union value v;
167       v.f = bst->category2;
168       cat2->value = value_dup (&v, 0);
169     }
170
171   if (do_binomial (dataset_dict(ds), input, bst, cat1, cat2, exclude))
172     {
173       struct tab_table *table = tab_create (7, ost->n_vars * 3 + 1, 0);
174
175       tab_dim (table, tab_natural_dimensions);
176
177       tab_title (table, _("Binomial Test"));
178
179       tab_headers (table, 2, 0, 1, 0);
180
181       tab_box (table, TAL_1, TAL_1, -1, TAL_1,
182                0, 0, table->nc - 1, tab_nr(table) - 1 );
183
184       for (v = 0 ; v < ost->n_vars; ++v)
185         {
186           double n_total, sig;
187           const struct variable *var = ost->vars[v];
188           tab_hline (table, TAL_1, 0, tab_nc (table) -1, 1 + v * 3);
189
190           /* Titles */
191           tab_text (table, 0, 1 + v * 3, TAB_LEFT, var_to_string (var));
192           tab_text (table, 1, 1 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group1"));
193           tab_text (table, 1, 2 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group2"));
194           tab_text (table, 1, 3 + v * 3, TAB_LEFT, _("Total"));
195
196           /* Test Prop */
197           tab_float (table, 5, 1 + v * 3, TAB_NONE, bst->p, 8, 3);
198
199           /* Category labels */
200           tab_text (table, 2, 1 + v * 3, TAB_NONE,
201                     var_get_value_name (var, cat1[v].value));
202           tab_text (table, 2, 2 + v * 3, TAB_NONE,
203                     var_get_value_name (var, cat2[v].value));
204
205           /* Observed N */
206           tab_float (table, 3, 1 + v * 3, TAB_NONE, cat1[v].count, 8, 0);
207           tab_float (table, 3, 2 + v * 3, TAB_NONE, cat2[v].count, 8, 0);
208
209           n_total = cat1[v].count + cat2[v].count;
210           tab_float (table, 3, 3 + v * 3, TAB_NONE, n_total, 8, 0);
211
212           /* Observed Proportions */
213           tab_float (table, 4, 1 + v * 3, TAB_NONE,
214                      cat1[v].count / n_total, 8, 3);
215           tab_float (table, 4, 2 + v * 3, TAB_NONE,
216                      cat2[v].count / n_total, 8, 3);
217           tab_float (table, 4, 3 + v * 3, TAB_NONE,
218                      (cat1[v].count + cat2[v].count) / n_total, 8, 2);
219
220           /* Significance */
221           sig = calculate_binomial (cat1[v].count, cat2[v].count, bst->p);
222           tab_float (table, 6, 1 + v * 3, TAB_NONE, sig, 8, 3);
223         }
224
225       tab_text (table,  2, 0,  TAB_CENTER, _("Category"));
226       tab_text (table,  3, 0,  TAB_CENTER, _("N"));
227       tab_text (table,  4, 0,  TAB_CENTER, _("Observed Prop."));
228       tab_text (table,  5, 0,  TAB_CENTER, _("Test Prop."));
229
230       tab_text (table,  6, 0,  TAB_CENTER | TAT_PRINTF,
231                 _("Exact Sig. (%d-tailed)"),
232                 bst->p == 0.5 ? 2: 1);
233
234       tab_vline (table, TAL_2, 2, 0, tab_nr (table) -1);
235       tab_submit (table);
236     }
237
238   for (v = 0; v < ost->n_vars; v++)
239     {
240       free (cat1[v].value);
241       free (cat2[v].value);
242     }
243   free (cat1);
244   free (cat2);
245 }