src/language/stats/oneway.q

   1 /* PSPP - One way ANOVA. -*-c-*-
   2
   3 Copyright (C) 1997-9, 2000 Free Software Foundation, Inc.
   4 Author: John Darrington 2004
   5
   6 This program is free software; you can redistribute it and/or
   7 modify it under the terms of the GNU General Public License as
   8 published by the Free Software Foundation; either version 2 of the
   9 License, or (at your option) any later version.
  10
  11 This program is distributed in the hope that it will be useful, but
  12 WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  13 MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  14 General Public License for more details.
  15
  16 You should have received a copy of the GNU General Public License
  17 along with this program; if not, write to the Free Software
  18 Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA
  19 02110-1301, USA. */
  20
  21 #include <config.h>
  22
  23 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  24 #include <math.h>
  25 #include <stdio.h>
  26 #include <stdlib.h>
  27
  28 #include <data/case.h>
  29 #include <data/casefile.h>
  30 #include <data/dictionary.h>
  31 #include <data/procedure.h>
  32 #include <data/value-labels.h>
  33 #include <data/variable.h>
  34 #include <language/command.h>
  35 #include <language/dictionary/split-file.h>
  36 #include <language/lexer/lexer.h>
  37 #include <libpspp/alloc.h>
  38 #include <libpspp/compiler.h>
  39 #include <libpspp/hash.h>
  40 #include <libpspp/magic.h>
  41 #include <libpspp/message.h>
  42 #include <libpspp/message.h>
  43 #include <libpspp/misc.h>
  44 #include <libpspp/str.h>
  45 #include <math/group-proc.h>
  46 #include <math/group.h>
  47 #include <math/levene.h>
  48 #include <output/manager.h>
  49 #include <output/table.h>
  50 #include "sort-criteria.h"
  51
  52 #include "gettext.h"
  53 #define _(msgid) gettext (msgid)
  54
  55 /* (headers) */
  56
  57 /* (specification)
  58    "ONEWAY" (oneway_):
  59    *^variables=custom;
  60    missing=miss:!analysis/listwise,
  61            incl:include/!exclude;
  62    +contrast= double list;
  63    +statistics[st_]=descriptives,homogeneity.
  64 */
  65 /* (declarations) */
  66 /* (functions) */
  67
  68
  69
  70 static bool bad_weight_warn = true;
  71
  72
  73 static struct cmd_oneway cmd;
  74
  75 /* The independent variable */
  76 static struct variable *indep_var;
  77
  78 /* Number of dependent variables */
  79 static size_t n_vars;
  80
  81 /* The dependent variables */
  82 static struct variable **vars;
  83
  84
  85 /* A  hash table containing all the distinct values of the independent
  86    variables */
  87 static struct hsh_table *global_group_hash ;
  88
  89 /* The number of distinct values of the independent variable, when all
  90    missing values are disregarded */
  91 static int ostensible_number_of_groups = -1;
  92
  93
  94 /* Function to use for testing for missing values */
  95 static is_missing_func *value_is_missing;
  96
  97
  98 static bool run_oneway(const struct ccase *first,
  99                        const struct casefile *cf, void *_mode);
 100
 101
 102 /* Routines to show the output tables */
 103 static void show_anova_table(void);
 104 static void show_descriptives(void);
 105 static void show_homogeneity(void);
 106
 107 static void show_contrast_coeffs(short *);
 108 static void show_contrast_tests(short *);
 109
 110
 111 enum stat_table_t {STAT_DESC = 1, STAT_HOMO = 2};
 112
 113 static enum stat_table_t stat_tables ;
 114
 115 void output_oneway(void);
 116
 117
 118 int
 119 cmd_oneway(void)
 120 {
 121   int i;
 122   bool ok;
 123
 124   if ( !parse_oneway(&cmd, NULL) )
 125     return CMD_FAILURE;
 126
 127   /* If /MISSING=INCLUDE is set, then user missing values are ignored */
 128   if (cmd.incl == ONEWAY_INCLUDE )
 129     value_is_missing = mv_is_value_system_missing;
 130   else
 131     value_is_missing = mv_is_value_missing;
 132
 133   /* What statistics were requested */
 134   if ( cmd.sbc_statistics )
 135     {
 136
 137       for (i = 0 ; i < ONEWAY_ST_count ; ++i )
 138         {
 139           if  ( ! cmd.a_statistics[i]  ) continue;
 140
 141           switch (i) {
 142           case ONEWAY_ST_DESCRIPTIVES:
 143             stat_tables |= STAT_DESC;
 144             break;
 145           case ONEWAY_ST_HOMOGENEITY:
 146             stat_tables |= STAT_HOMO;
 147             break;
 148           }
 149         }
 150     }
 151
 152   ok = multipass_procedure_with_splits (current_dataset, run_oneway, &cmd);
 153
 154   free (vars);
 155   free_oneway (&cmd);
 156
 157   return ok ? CMD_SUCCESS : CMD_CASCADING_FAILURE;
 158 }
 159
 160
 161 void
 162 output_oneway(void)
 163 {
 164   size_t i;
 165   short *bad_contrast ;
 166
 167   bad_contrast = xnmalloc (cmd.sbc_contrast, sizeof *bad_contrast);
 168
 169   /* Check the sanity of the given contrast values */
 170   for (i = 0 ; i < cmd.sbc_contrast ; ++i )
 171     {
 172       int j;
 173       double sum = 0;
 174
 175       bad_contrast[i] = 0;
 176       if ( subc_list_double_count(&cmd.dl_contrast[i]) !=
 177            ostensible_number_of_groups )
 178         {
 179           msg(SW,
 180               _("Number of contrast coefficients must equal the number of groups"));
 181           bad_contrast[i] = 1;
 182           continue;
 183         }
 184
 185       for (j=0; j < ostensible_number_of_groups ; ++j )
 186         sum += subc_list_double_at(&cmd.dl_contrast[i],j);
 187
 188       if ( sum != 0.0 )
 189         msg(SW,_("Coefficients for contrast %d do not total zero"),i + 1);
 190     }
 191
 192   if ( stat_tables & STAT_DESC )
 193     show_descriptives();
 194
 195   if ( stat_tables & STAT_HOMO )
 196     show_homogeneity();
 197
 198   show_anova_table();
 199
 200   if (cmd.sbc_contrast )
 201     {
 202       show_contrast_coeffs(bad_contrast);
 203       show_contrast_tests(bad_contrast);
 204     }
 205
 206
 207   free(bad_contrast);
 208
 209   /* Clean up */
 210   for (i = 0 ; i < n_vars ; ++i )
 211     {
 212       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (vars[i])->group_hash;
 213
 214       hsh_destroy(group_hash);
 215     }
 216
 217   hsh_destroy(global_group_hash);
 218
 219 }
 220
 221
 222
 223
 224 /* Parser for the variables sub command */
 225 static int
 226 oneway_custom_variables(struct cmd_oneway *cmd UNUSED, void *aux UNUSED)
 227 {
 228
 229   lex_match('=');
 230
 231   if ((token != T_ID || dict_lookup_var (dataset_dict (current_dataset), tokid) == NULL)
 232       && token != T_ALL)
 233     return 2;
 234
 235
 236   if (!parse_variables (dataset_dict (current_dataset), &vars, &n_vars,
 237                         PV_DUPLICATE
 238                         | PV_NUMERIC | PV_NO_SCRATCH) )
 239     {
 240       free (vars);
 241       return 0;
 242     }
 243
 244   assert(n_vars);
 245
 246   if ( ! lex_match(T_BY))
 247     return 2;
 248
 249
 250   indep_var = parse_variable();
 251
 252   if ( !indep_var )
 253     {
 254       msg(SE,_("`%s' is not a variable name"),tokid);
 255       return 0;
 256     }
 257
 258
 259   return 1;
 260 }
 261
 262
 263 /* Show the ANOVA table */
 264 static void
 265 show_anova_table(void)
 266 {
 267   size_t i;
 268   int n_cols =7;
 269   size_t n_rows = n_vars * 3 + 1;
 270
 271   struct tab_table *t;
 272
 273
 274   t = tab_create (n_cols,n_rows,0);
 275   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 276   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 277
 278
 279   tab_box (t,
 280            TAL_2, TAL_2,
 281            -1, TAL_1,
 282            0, 0,
 283            n_cols - 1, n_rows - 1);
 284
 285   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 286   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 287   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 288
 289   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 290   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 291   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 292   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 293   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 294
 295
 296   for ( i=0 ; i < n_vars ; ++i )
 297     {
 298       struct group_statistics *totals = &group_proc_get (vars[i])->ugs;
 299       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (vars[i])->group_hash;
 300       struct hsh_iterator g;
 301       struct group_statistics *gs;
 302       double ssa=0;
 303       const char *s = var_to_string(vars[i]);
 304
 305       for (gs =  hsh_first (group_hash,&g);
 306            gs != 0;
 307            gs = hsh_next(group_hash,&g))
 308         {
 309           ssa += (gs->sum * gs->sum)/gs->n;
 310         }
 311
 312       ssa -= ( totals->sum * totals->sum ) / totals->n ;
 313
 314       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 315       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 316       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 317       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 318
 319       if (i > 0)
 320         tab_hline(t, TAL_1, 0, n_cols - 1 , i * 3 + 1);
 321
 322       {
 323         struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
 324         const double sst = totals->ssq - ( totals->sum * totals->sum) / totals->n ;
 325         const double df1 = gp->n_groups - 1;
 326         const double df2 = totals->n - gp->n_groups ;
 327         const double msa = ssa / df1;
 328
 329         gp->mse  = (sst - ssa) / df2;
 330
 331
 332         /* Sums of Squares */
 333         tab_float (t, 2, i * 3 + 1, 0, ssa, 10, 2);
 334         tab_float (t, 2, i * 3 + 3, 0, sst, 10, 2);
 335         tab_float (t, 2, i * 3 + 2, 0, sst - ssa, 10, 2);
 336
 337
 338         /* Degrees of freedom */
 339         tab_float (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 340         tab_float (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 341         tab_float (t, 3, i * 3 + 3, 0, totals->n - 1, 4, 0);
 342
 343         /* Mean Squares */
 344         tab_float (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, 8, 3);
 345         tab_float (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, gp->mse, 8, 3);
 346
 347
 348         {
 349           const double F = msa/gp->mse ;
 350
 351           /* The F value */
 352           tab_float (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, 8, 3);
 353
 354           /* The significance */
 355           tab_float (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q(F,df1,df2), 8, 3);
 356         }
 357
 358       }
 359
 360     }
 361
 362
 363   tab_title (t, _("ANOVA"));
 364   tab_submit (t);
 365
 366
 367 }
 368
 369 /* Show the descriptives table */
 370 static void
 371 show_descriptives(void)
 372 {
 373   size_t v;
 374   int n_cols =10;
 375   struct tab_table *t;
 376   int row;
 377
 378   const double confidence=0.95;
 379   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
 380
 381
 382   int n_rows = 2 ;
 383
 384   for ( v = 0 ; v < n_vars ; ++v )
 385     n_rows += group_proc_get (vars[v])->n_groups + 1;
 386
 387   t = tab_create (n_cols,n_rows,0);
 388   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 389   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 390
 391
 392   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 393   tab_box (t,
 394            TAL_2, TAL_2,
 395            -1, TAL_1,
 396            0, 0,
 397            n_cols - 1, n_rows - 1);
 398
 399   /* Underline headers */
 400   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2 );
 401   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 402
 403   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
 404   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
 405   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
 406   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 407
 408
 409   tab_vline(t, TAL_0, 7, 0, 0);
 410   tab_hline(t, TAL_1, 6, 7, 1);
 411   tab_joint_text (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, _("%g%% Confidence Interval for Mean"),confidence*100.0);
 412
 413   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
 414   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
 415
 416   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
 417   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
 418
 419
 420   tab_title (t, _("Descriptives"));
 421
 422
 423   row = 2;
 424   for ( v=0 ; v < n_vars ; ++v )
 425     {
 426       double T;
 427       double std_error;
 428
 429       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[v]);
 430
 431       struct group_statistics *gs;
 432       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 433
 434       const char *s = var_to_string(vars[v]);
 435
 436       struct group_statistics *const *gs_array =
 437         (struct group_statistics *const *) hsh_sort(gp->group_hash);
 438       int count = 0;
 439
 440       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 441       if ( v > 0)
 442         tab_hline(t, TAL_1, 0, n_cols - 1 , row);
 443
 444       for (count = 0 ; count < hsh_count(gp->group_hash) ; ++count)
 445         {
 446           gs = gs_array[count];
 447
 448           tab_text (t, 1, row + count,
 449                     TAB_LEFT | TAT_TITLE ,value_to_string(&gs->id,indep_var));
 450
 451           /* Now fill in the numbers ... */
 452
 453           tab_float (t, 2, row + count, 0, gs->n, 8,0);
 454
 455           tab_float (t, 3, row + count, 0, gs->mean,8,2);
 456
 457           tab_float (t, 4, row + count, 0, gs->std_dev,8,2);
 458
 459           std_error = gs->std_dev/sqrt(gs->n) ;
 460           tab_float (t, 5, row + count, 0,
 461                      std_error, 8,2);
 462
 463           /* Now the confidence interval */
 464
 465           T = gsl_cdf_tdist_Qinv(q,gs->n - 1);
 466
 467           tab_float(t, 6, row + count, 0,
 468                     gs->mean - T * std_error, 8, 2);
 469
 470           tab_float(t, 7, row + count, 0,
 471                     gs->mean + T * std_error, 8, 2);
 472
 473           /* Min and Max */
 474
 475           tab_float(t, 8, row + count, 0,  gs->minimum, 8, 2);
 476           tab_float(t, 9, row + count, 0,  gs->maximum, 8, 2);
 477
 478         }
 479
 480       tab_text (t, 1, row + count,
 481                 TAB_LEFT | TAT_TITLE ,_("Total"));
 482
 483       tab_float (t, 2, row + count, 0, totals->n, 8,0);
 484
 485       tab_float (t, 3, row + count, 0, totals->mean, 8,2);
 486
 487       tab_float (t, 4, row + count, 0, totals->std_dev,8,2);
 488
 489       std_error = totals->std_dev/sqrt(totals->n) ;
 490
 491       tab_float (t, 5, row + count, 0, std_error, 8,2);
 492
 493       /* Now the confidence interval */
 494
 495       T = gsl_cdf_tdist_Qinv(q,totals->n - 1);
 496
 497       tab_float(t, 6, row + count, 0,
 498                 totals->mean - T * std_error, 8, 2);
 499
 500       tab_float(t, 7, row + count, 0,
 501                 totals->mean + T * std_error, 8, 2);
 502
 503       /* Min and Max */
 504
 505       tab_float(t, 8, row + count, 0,  totals->minimum, 8, 2);
 506       tab_float(t, 9, row + count, 0,  totals->maximum, 8, 2);
 507
 508       row += gp->n_groups + 1;
 509     }
 510
 511
 512   tab_submit (t);
 513
 514
 515 }
 516
 517 /* Show the homogeneity table */
 518 static void
 519 show_homogeneity(void)
 520 {
 521   size_t v;
 522   int n_cols = 5;
 523   size_t n_rows = n_vars + 1;
 524
 525   struct tab_table *t;
 526
 527
 528   t = tab_create (n_cols,n_rows,0);
 529   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
 530   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 531
 532   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 533   tab_box (t,
 534            TAL_2, TAL_2,
 535            -1, TAL_1,
 536            0, 0,
 537            n_cols - 1, n_rows - 1);
 538
 539
 540   tab_hline(t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 541   tab_vline(t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
 542
 543
 544   tab_text (t,  1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
 545   tab_text (t,  2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
 546   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
 547   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 548
 549
 550   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
 551
 552   for ( v=0 ; v < n_vars ; ++v )
 553     {
 554       double F;
 555       const struct variable *var = vars[v];
 556       const struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[v]);
 557       const char *s = var_to_string(var);
 558       const struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 559
 560       const double df1 = gp->n_groups - 1;
 561       const double df2 = totals->n - gp->n_groups ;
 562
 563       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 564
 565       F = gp->levene;
 566       tab_float (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, 8,3);
 567       tab_float (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1 ,8,0);
 568       tab_float (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2 ,8,0);
 569
 570       /* Now the significance */
 571       tab_float (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT,gsl_cdf_fdist_Q(F,df1,df2), 8, 3);
 572     }
 573
 574   tab_submit (t);
 575
 576
 577 }
 578
 579
 580 /* Show the contrast coefficients table */
 581 static void
 582 show_contrast_coeffs(short *bad_contrast)
 583 {
 584   int n_cols = 2 + ostensible_number_of_groups;
 585   int n_rows = 2 + cmd.sbc_contrast;
 586   union value *group_value;
 587   int count = 0 ;
 588   void *const *group_values ;
 589
 590   struct tab_table *t;
 591
 592   t = tab_create (n_cols,n_rows,0);
 593   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
 594   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 595
 596   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 597   tab_box (t,
 598            TAL_2, TAL_2,
 599            -1, TAL_1,
 600            0, 0,
 601            n_cols - 1, n_rows - 1);
 602
 603   tab_box (t,
 604            -1,-1,
 605            TAL_0, TAL_0,
 606            2, 0,
 607            n_cols - 1, 0);
 608
 609   tab_box (t,
 610            -1,-1,
 611            TAL_0, TAL_0,
 612            0,0,
 613            1,1);
 614
 615   tab_hline(t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
 616   tab_hline(t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
 617
 618   tab_vline(t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 619
 620   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
 621
 622   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
 623
 624
 625   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 626                   var_to_string(indep_var));
 627
 628   group_values = hsh_sort(global_group_hash);
 629   for (count = 0 ;
 630        count < hsh_count(global_group_hash) ;
 631        ++count)
 632     {
 633       int i;
 634       group_value = group_values[count];
 635
 636       tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
 637                 value_to_string(group_value, indep_var));
 638
 639       for (i = 0 ; i < cmd.sbc_contrast ; ++i )
 640         {
 641           tab_text(t, 1, i + 2, TAB_CENTER | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
 642
 643           if ( bad_contrast[i] )
 644             tab_text(t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT, "?" );
 645           else
 646             tab_text(t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g",
 647                      subc_list_double_at(&cmd.dl_contrast[i], count)
 648                      );
 649         }
 650     }
 651
 652   tab_submit (t);
 653 }
 654
 655
 656 /* Show the results of the contrast tests */
 657 static void
 658 show_contrast_tests(short *bad_contrast)
 659 {
 660   size_t v;
 661   int n_cols = 8;
 662   size_t n_rows = 1 + n_vars * 2 * cmd.sbc_contrast;
 663
 664   struct tab_table *t;
 665
 666   t = tab_create (n_cols,n_rows,0);
 667   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
 668   tab_dim (t, tab_natural_dimensions);
 669
 670   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
 671   tab_box (t,
 672            TAL_2, TAL_2,
 673            -1, TAL_1,
 674            0, 0,
 675            n_cols - 1, n_rows - 1);
 676
 677   tab_box (t,
 678            -1,-1,
 679            TAL_0, TAL_0,
 680            0, 0,
 681            2, 0);
 682
 683   tab_hline(t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
 684   tab_vline(t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
 685
 686
 687   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
 688
 689   tab_text (t,  2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
 690   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
 691   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
 692   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
 693   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 694   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
 695
 696   for ( v = 0 ; v < n_vars ; ++v )
 697     {
 698       int i;
 699       int lines_per_variable = 2 * cmd.sbc_contrast;
 700
 701
 702       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
 703                 var_to_string(vars[v]));
 704
 705       for ( i = 0 ; i < cmd.sbc_contrast ; ++i )
 706         {
 707           int ci;
 708           double contrast_value = 0.0;
 709           double coef_msq = 0.0;
 710           struct group_proc *grp_data = group_proc_get (vars[v]);
 711           struct hsh_table *group_hash = grp_data->group_hash;
 712
 713           void *const *group_stat_array;
 714
 715           double T;
 716           double std_error_contrast ;
 717           double df;
 718           double sec_vneq=0.0;
 719
 720
 721           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
 722              "variances not equal" case is painfull!!
 723              The following formula may help to understand it:
 724              \frac{\left(\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
 725              {
 726              \sum_{i=1}^k\left(
 727              \frac{\left(c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
 728              \right)
 729              }
 730           */
 731
 732           double df_denominator = 0.0;
 733           double df_numerator = 0.0;
 734           if ( i == 0 )
 735             {
 736               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 737                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
 738                         _("Assume equal variances"));
 739
 740               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 741                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
 742                         _("Does not assume equal"));
 743             }
 744
 745           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 746                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d",i+1);
 747
 748
 749           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 750                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d",i+1);
 751
 752
 753           if ( bad_contrast[i])
 754             continue;
 755
 756           group_stat_array = hsh_sort(group_hash);
 757
 758           for (ci = 0 ; ci < hsh_count(group_hash) ;  ++ci)
 759             {
 760               const double coef = subc_list_double_at(&cmd.dl_contrast[i], ci);
 761               struct group_statistics *gs = group_stat_array[ci];
 762
 763               const double winv = (gs->std_dev * gs->std_dev) / gs->n;
 764
 765               contrast_value += coef * gs->mean;
 766
 767               coef_msq += (coef * coef) / gs->n ;
 768
 769               sec_vneq += (coef * coef) * (gs->std_dev * gs->std_dev ) /gs->n ;
 770
 771               df_numerator += (coef * coef) * winv;
 772               df_denominator += pow2((coef * coef) * winv) / (gs->n - 1);
 773             }
 774           sec_vneq = sqrt(sec_vneq);
 775
 776           df_numerator = pow2(df_numerator);
 777
 778           tab_float (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 779                      TAB_RIGHT, contrast_value, 8,2);
 780
 781           tab_float (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
 782                      cmd.sbc_contrast,
 783                      TAB_RIGHT, contrast_value, 8,2);
 784
 785           std_error_contrast = sqrt(grp_data->mse * coef_msq);
 786
 787           /* Std. Error */
 788           tab_float (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 789                      TAB_RIGHT, std_error_contrast,
 790                      8,3);
 791
 792           T = fabs(contrast_value / std_error_contrast) ;
 793
 794           /* T Statistic */
 795
 796           tab_float (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 797                      TAB_RIGHT, T,
 798                      8,3);
 799
 800           df = grp_data->ugs.n - grp_data->n_groups;
 801
 802           /* Degrees of Freedom */
 803           tab_float (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 804                      TAB_RIGHT,  df,
 805                      8,0);
 806
 807
 808           /* Significance TWO TAILED !!*/
 809           tab_float (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
 810                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q(T,df),
 811                      8,3);
 812
 813
 814           /* Now for the Variances NOT Equal case */
 815
 816           /* Std. Error */
 817           tab_float (t,  4,
 818                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 819                      TAB_RIGHT, sec_vneq,
 820                      8,3);
 821
 822
 823           T = contrast_value / sec_vneq;
 824           tab_float (t,  5,
 825                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 826                      TAB_RIGHT, T,
 827                      8,3);
 828
 829
 830           df = df_numerator / df_denominator;
 831
 832           tab_float (t,  6,
 833                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 834                      TAB_RIGHT, df,
 835                      8,3);
 836
 837           /* The Significance */
 838
 839           tab_float (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
 840                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q(T,df),
 841                      8,3);
 842
 843
 844         }
 845
 846       if ( v > 0 )
 847         tab_hline(t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
 848     }
 849
 850   tab_submit (t);
 851
 852 }
 853
 854
 855 /* ONEWAY ANOVA Calculations */
 856
 857 static void  postcalc (  struct cmd_oneway *cmd UNUSED );
 858
 859 static void  precalc ( struct cmd_oneway *cmd UNUSED );
 860
 861
 862
 863 /* Pre calculations */
 864 static void
 865 precalc ( struct cmd_oneway *cmd UNUSED )
 866 {
 867   size_t i=0;
 868
 869   for(i=0; i< n_vars ; ++i)
 870     {
 871       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
 872       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 873
 874       /* Create a hash for each of the dependent variables.
 875          The hash contains a group_statistics structure,
 876          and is keyed by value of the independent variable */
 877
 878       gp->group_hash =
 879         hsh_create(4,
 880                    (hsh_compare_func *) compare_group,
 881                    (hsh_hash_func *) hash_group,
 882                    (hsh_free_func *) free_group,
 883                    (void *) indep_var->width );
 884
 885
 886       totals->sum=0;
 887       totals->n=0;
 888       totals->ssq=0;
 889       totals->sum_diff=0;
 890       totals->maximum = - DBL_MAX;
 891       totals->minimum = DBL_MAX;
 892     }
 893 }
 894
 895
 896 static bool
 897 run_oneway(const struct ccase *first, const struct casefile *cf, void *cmd_)
 898 {
 899   struct casereader *r;
 900   struct ccase c;
 901
 902   struct cmd_oneway *cmd = (struct cmd_oneway *) cmd_;
 903
 904   output_split_file_values (first);
 905
 906   global_group_hash = hsh_create(4,
 907                                  (hsh_compare_func *) compare_values,
 908                                  (hsh_hash_func *) hash_value,
 909                                  0,
 910                                  (void *) indep_var->width );
 911   precalc(cmd);
 912
 913   for(r = casefile_get_reader (cf);
 914       casereader_read (r, &c) ;
 915       case_destroy (&c))
 916     {
 917       size_t i;
 918
 919       const double weight =
 920         dict_get_case_weight (dataset_dict (current_dataset), &c, &bad_weight_warn);
 921
 922       const union value *indep_val = case_data (&c, indep_var->fv);
 923
 924       /* Deal with missing values */
 925       if ( value_is_missing(&indep_var->miss, indep_val) )
 926         continue;
 927
 928       /* Skip the entire case if /MISSING=LISTWISE is set */
 929       if ( cmd->miss == ONEWAY_LISTWISE )
 930         {
 931           for(i = 0; i < n_vars ; ++i)
 932             {
 933               const struct variable *v = vars[i];
 934               const union value *val = case_data (&c, v->fv);
 935
 936               if (value_is_missing(&v->miss, val) )
 937                 break;
 938             }
 939           if ( i != n_vars )
 940             continue;
 941
 942         }
 943
 944
 945       hsh_insert ( global_group_hash, (void *) indep_val );
 946
 947       for ( i = 0 ; i < n_vars ; ++i )
 948         {
 949           const struct variable *v = vars[i];
 950
 951           const union value *val = case_data (&c, v->fv);
 952
 953           struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
 954           struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
 955
 956           struct group_statistics *gs;
 957
 958           gs = hsh_find(group_hash, (void *) indep_val );
 959
 960           if ( ! gs )
 961             {
 962               gs = xmalloc (sizeof *gs);
 963               gs->id = *indep_val;
 964               gs->sum=0;
 965               gs->n=0;
 966               gs->ssq=0;
 967               gs->sum_diff=0;
 968               gs->minimum = DBL_MAX;
 969               gs->maximum = -DBL_MAX;
 970
 971               hsh_insert ( group_hash, (void *) gs );
 972             }
 973
 974           if (! value_is_missing(&v->miss, val) )
 975             {
 976               struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
 977
 978               totals->n+=weight;
 979               totals->sum+=weight * val->f;
 980               totals->ssq+=weight * val->f * val->f;
 981
 982               if ( val->f * weight  < totals->minimum )
 983                 totals->minimum = val->f * weight;
 984
 985               if ( val->f * weight  > totals->maximum )
 986                 totals->maximum = val->f * weight;
 987
 988               gs->n+=weight;
 989               gs->sum+=weight * val->f;
 990               gs->ssq+=weight * val->f * val->f;
 991
 992               if ( val->f * weight  < gs->minimum )
 993                 gs->minimum = val->f * weight;
 994
 995               if ( val->f * weight  > gs->maximum )
 996                 gs->maximum = val->f * weight;
 997             }
 998
 999           gp->n_groups = hsh_count ( group_hash );
1000         }
1001
1002     }
1003   casereader_destroy (r);
1004
1005   postcalc(cmd);
1006
1007
1008   if ( stat_tables & STAT_HOMO )
1009     levene(cf, indep_var, n_vars, vars,
1010            (cmd->miss == ONEWAY_LISTWISE) ? LEV_LISTWISE : LEV_ANALYSIS ,
1011            value_is_missing);
1012
1013   ostensible_number_of_groups = hsh_count (global_group_hash);
1014
1015
1016   output_oneway();
1017
1018   return true;
1019 }
1020
1021
1022 /* Post calculations for the ONEWAY command */
1023 void
1024 postcalc (  struct cmd_oneway *cmd UNUSED )
1025 {
1026   size_t i=0;
1027
1028
1029   for(i = 0; i < n_vars ; ++i)
1030     {
1031       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
1032       struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
1033       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
1034
1035       struct hsh_iterator g;
1036       struct group_statistics *gs;
1037
1038       for (gs =  hsh_first (group_hash,&g);
1039            gs != 0;
1040            gs = hsh_next(group_hash,&g))
1041         {
1042           gs->mean=gs->sum / gs->n;
1043           gs->s_std_dev= sqrt(
1044                               ( (gs->ssq / gs->n ) - gs->mean * gs->mean )
1045                               ) ;
1046
1047           gs->std_dev= sqrt(
1048                             gs->n/(gs->n-1) *
1049                             ( (gs->ssq / gs->n ) - gs->mean * gs->mean )
1050                             ) ;
1051
1052           gs->se_mean = gs->std_dev / sqrt(gs->n);
1053           gs->mean_diff= gs->sum_diff / gs->n;
1054
1055         }
1056
1057
1058
1059       totals->mean = totals->sum / totals->n;
1060       totals->std_dev= sqrt(
1061                             totals->n/(totals->n-1) *
1062                             ( (totals->ssq / totals->n ) - totals->mean * totals->mean )
1063                             ) ;
1064
1065       totals->se_mean = totals->std_dev / sqrt(totals->n);
1066
1067     }
1068 }