tests/language/stats/glm.at

   1 AT_BANNER([GLM procedure])
   2
   3 AT_SETUP([GLM latin square design])
   4
   5 dnl This example comes from :
   6 dnl  http://ssnds.uwo.ca/statsexamples/spssanova/latinsquareresults.html
   7 AT_DATA([latin.sps], [dnl
   8 set format = F20.3.
   9 data list notable  fixed /a 1 b 3 c 5 y 7-10(2).
  10 begin data.
  11 1 1 6  3.5
  12 1 2 2  8.9
  13 1 3 3  9.6
  14 1 4 4 10.5
  15 1 5 5  3.1
  16 1 6 1  5.9
  17 2 1 2  4.2
  18 2 2 6  1.9
  19 2 3 5  3.7
  20 2 4 3 10.2
  21 2 5 1  7.2
  22 2 6 4  7.6
  23 3 1 1  6.7
  24 3 2 4  5.8
  25 3 3 6 -2.7
  26 3 4 2  4.6
  27 3 5 3  4.0
  28 3 6 5 -0.7
  29 4 1 4  6.6
  30 4 2 1  4.5
  31 4 3 2  3.7
  32 4 4 5  3.7
  33 4 5 6 -3.3
  34 4 6 3  3.0
  35 5 1 3  4.1
  36 5 2 5  2.4
  37 5 3 4  6.0
  38 5 4 1  5.1
  39 5 5 2  3.5
  40 5 6 6  4.0
  41 6 1 5  3.8
  42 6 2 3  5.8
  43 6 3 1  7.0
  44 6 4 6  3.8
  45 6 5 4  5.0
  46 6 6 2  8.6
  47 end data.
  48
  49 variable labels a 'Factor A' b 'Factor B' c 'Factor C' y 'Criterion'.
  50
  51 glm y by   b a c
  52   /intercept=include
  53   /criteria=alpha(.05)
  54   /design = a b c
  55   .
  56 ])
  57
  58 AT_CHECK([pspp -O format=csv latin.sps | sed 's/329.62[[678]]/329.62/'], [0],
  59   [dnl
  60 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
  61
  62 Table: Tests of Between-Subjects Effects
  63 Source,Type III Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
  64 Corrected Model,263.064,15,17.538,5.269,.000
  65 Intercept,815.103,1,815.103,244.910,.000
  66 Factor A,78.869,5,15.774,4.739,.005
  67 Factor B,28.599,5,5.720,1.719,.176
  68 Factor C,155.596,5,31.119,9.350,.000
  69 Error,66.563,20,3.328,,
  70 Total,1144.730,36,,,
  71 Corrected Total,329.62,35,,,
  72 ])
  73
  74 AT_CLEANUP
  75
  76 AT_SETUP([GLM 2 by 2 factorial design])
  77
  78 AT_DATA([2by2.sps], [dnl
  79 set format = F20.3.
  80 data list notable  list /Factor0 * Factor1 * points (F10).
  81 begin data.
  82 1       4       332
  83 1       4       380
  84 1       4       371
  85 1       4       366
  86 1       4       354
  87 1       0       259.5
  88 1       0       302.5
  89 1       0       296
  90 1       0       349
  91 1       0       309
  92 2       4       354.67
  93 2       4       353.5
  94 2       4       304
  95 2       4       365
  96 2       4       339
  97 2       0       306
  98 2       0       339
  99 2       0       353
 100 2       0       351
 101 2       0       333
 102 end data.
 103
 104 glm points by Factor0 Factor1
 105   /intercept=include
 106   /criteria=alpha(.05)
 107   .
 108 ])
 109
 110
 111 AT_CHECK([pspp -O format=csv 2by2.sps ], [0],
 112   [dnl
 113 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 114
 115 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 116 Source,Type III Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 117 Corrected Model,8667.053,3,2889.018,5.043,.012
 118 Intercept,2256018.640,1,2256018.640,3937.693,.000
 119 Factor0,313.394,1,313.394,.547,.470
 120 Factor1,5157.508,1,5157.508,9.002,.008
 121 Factor0 * Factor1,3196.150,1,3196.150,5.579,.031
 122 Error,9166.865,16,572.929,,
 123 Total,2273852.559,20,,,
 124 Corrected Total,17833.918,19,,,
 125 ])
 126
 127 AT_CLEANUP
 128
 129
 130 AT_SETUP([GLM Type I and II Sums of Squares])
 131
 132 dnl  The following example comes from
 133 dnl  http://www.uvm.edu/~dhowell/StatPages/More_Stuff/Type1-3.pdf
 134 AT_DATA([data-inc.sps], [dnl
 135 set decimal = dot.
 136 set format=F20.3.
 137 data list notable list /dv * Agrp * B0 * B1 * B2 * i0 * i1 * i2 * sss *.
 138 begin data.
 139 5   1  1  0  0  1  0  0 1.00
 140 7   1  1  0  0  1  0  0 1.00
 141 9   1  1  0  0  1  0  0 1.00
 142 8   1  1  0  0  1  0  0 1.00
 143 2   1  0  1  0  0  1  0 1.00
 144 5   1  0  1  0  0  1  0 1.00
 145 7   1  0  1  0  0  1  0 1.00
 146 3   1  0  1  0  0  1  0 1.00
 147 9   1  0  1  0  0  1  0 1.00
 148 8   1  0  0  1  0  0  1 1.00
 149 11  1  0  0  1  0  0  1 1.00
 150 12  1  0  0  1  0  0  1 1.00
 151 14  1  0  0  1  0  0  1 1.00
 152 11  1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1.00
 153 15  1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1.00
 154 16  1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1.00
 155 10  1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1.00
 156 9   1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1.00
 157 7  -1  1  0  0 -1  0  0 2.00
 158 9  -1  1  0  0 -1  0  0 2.00
 159 10 -1  1  0  0 -1  0  0 2.00
 160 9  -1  1  0  0 -1  0  0 2.00
 161 3  -1  0  1  0  0 -1  0 2.00
 162 8  -1  0  1  0  0 -1  0 2.00
 163 9  -1  0  1  0  0 -1  0 2.00
 164 11 -1  0  1  0  0 -1  0 2.00
 165 9  -1  0  0  1  0  0 -1 2.00
 166 12 -1  0  0  1  0  0 -1 2.00
 167 14 -1  0  0  1  0  0 -1 2.00
 168 8  -1  0  0  1  0  0 -1 2.00
 169 7  -1  0  0  1  0  0 -1 2.00
 170 11 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 171 14 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 172 10 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 173 12 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 174 13 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 175 11 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 176 12 -1 -1 -1 -1  1  1  1 2.00
 177 end data.
 178
 179 do if B0 = -1 AND B1 = -1 AND B2 = -1.
 180 compute Bgrp = 4.
 181 end if.
 182
 183 do if B0 = 0 AND B1 = 0 AND B2 = 1.
 184 compute Bgrp = 3.
 185 end if.
 186
 187 do if B0 = 0 AND B1 = 1 AND B2 = 0.
 188 compute Bgrp = 2.
 189 end if.
 190
 191 do if B0 = 1 AND B1 = 0 AND B2 = 0.
 192 compute Bgrp = 1.
 193 end if.
 194 ])
 195
 196 AT_DATA([type1.sps], [dnl
 197 include 'data-inc.sps'.
 198
 199 glm dv by Agrp Bgrp
 200         /method = sstype (1)
 201         .
 202
 203 glm dv by Agrp Bgrp
 204         /method = sstype (1)
 205         /design Bgrp Agrp Bgrp * Agrp
 206         .
 207 ])
 208
 209
 210 AT_CHECK([pspp -O format=csv type1.sps], [0],
 211   [dnl
 212 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 213
 214 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 215 Source,Type I Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 216 Corrected Model,216.017,7,30.860,5.046,.001
 217 Intercept,3410.526,1,3410.526,557.709,.000
 218 Agrp,9.579,1,9.579,1.566,.220
 219 Bgrp,186.225,3,62.075,10.151,.000
 220 Agrp * Bgrp,20.212,3,6.737,1.102,.364
 221 Error,183.457,30,6.115,,
 222 Total,3810.000,38,,,
 223 Corrected Total,399.474,37,,,
 224
 225 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 226
 227 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 228 Source,Type I Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 229 Corrected Model,216.017,7,30.860,5.046,.001
 230 Intercept,3410.526,1,3410.526,557.709,.000
 231 Bgrp,193.251,3,64.417,10.534,.000
 232 Agrp,2.553,1,2.553,.418,.523
 233 Bgrp * Agrp,20.212,3,6.737,1.102,.364
 234 Error,183.457,30,6.115,,
 235 Total,3810.000,38,,,
 236 Corrected Total,399.474,37,,,
 237 ])
 238
 239
 240 AT_DATA([type2.sps], [dnl
 241 include 'data-inc.sps'.
 242
 243 glm dv by Agrp Bgrp
 244         /method = sstype (2)
 245         .
 246 ])
 247
 248
 249 AT_CHECK([pspp -O format=csv type2.sps], [0],
 250   [dnl
 251 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 252
 253 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 254 Source,Type II Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 255 Corrected Model,216.017,7,30.860,5.046,.001
 256 Intercept,3410.526,1,3410.526,557.709,.000
 257 Agrp,2.553,1,2.553,.418,.523
 258 Bgrp,186.225,3,62.075,10.151,.000
 259 Agrp * Bgrp,20.212,3,6.737,1.102,.364
 260 Error,183.457,30,6.115,,
 261 Total,3810.000,38,,,
 262 Corrected Total,399.474,37,,,
 263 ])
 264
 265 AT_CLEANUP
 266
 267
 268
 269 AT_SETUP([GLM excluded intercept])
 270
 271 dnl  The following example comes from
 272 dnl
 273 dnl Rudolf N. Cardinal
 274 dnl Graduate-level statistics for psychology and neuroscience
 275 dnl ANOVA in practice, and complex ANOVA designs
 276 dnl Version of 2 May 2004
 277 dnl
 278 dnl Downloaded from: http://egret.psychol.cam.ac.uk/psychology/graduate/Guide_to_ANOVA.pdf
 279
 280 AT_DATA([intercept-exclude.sps], [dnl
 281 set format = F20.3.
 282
 283 data list notable list /depvar * A *.
 284 begin data.
 285 10     1
 286 14     1
 287 8      1
 288 7      1
 289 2      1
 290 10     1
 291 1      1
 292 3      1
 293 2      1
 294 8.5    1
 295 14.29  2
 296 18.49  2
 297 12.46  2
 298 11.63  2
 299 6.66   2
 300 14.02  2
 301 5.66   2
 302 7.06   2
 303 6.37   2
 304 13.26  2
 305 end data.
 306
 307 GLM depvar by A
 308    /intercept = exclude
 309   .
 310
 311
 312 GLM depvar by A
 313    /intercept = include
 314   .
 315
 316 ])
 317
 318 AT_CHECK([pspp -O format=csv intercept-exclude.sps], [0],
 319   [dnl
 320 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 321
 322 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 323 Source,Type III Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 324 Model,1636.826,2,818.413,43.556,.000
 325 A,1636.826,2,818.413,43.556,.000
 326 Error,338.216,18,18.790,,
 327 Total,1975.042,20,,,
 328
 329 warning: GLM is experimental.  Do not rely on these results.
 330
 331 Table: Tests of Between-Subjects Effects
 332 Source,Type III Sum of Squares,df,Mean Square,F,Sig.
 333 Corrected Model,98.568,1,98.568,5.246,.034
 334 Intercept,1538.258,1,1538.258,81.867,.000
 335 A,98.568,1,98.568,5.246,.034
 336 Error,338.216,18,18.790,,
 337 Total,1975.042,20,,,
 338 Corrected Total,436.784,19,,,
 339 ])
 340
 341 AT_CLEANUP
 342