pintos-os.org Git - pspp/blob - src/language/stats/binomial.c

   1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
   2    Copyright (C) 2006, 2009, 2010, 2011 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
  19 #include "language/stats/binomial.h"
  20
  21 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  22 #include <gsl/gsl_randist.h>
  23
  24 #include "data/case.h"
  25 #include "data/casereader.h"
  26 #include "data/dataset.h"
  27 #include "data/dictionary.h"
  28 #include "data/format.h"
  29 #include "data/value-labels.h"
  30 #include "data/value.h"
  31 #include "data/variable.h"
  32 #include "language/stats/freq.h"
  33 #include "libpspp/assertion.h"
  34 #include "libpspp/compiler.h"
  35 #include "libpspp/message.h"
  36 #include "libpspp/misc.h"
  37 #include "output/tab.h"
  38
  39 #include "gl/xalloc.h"
  40 #include "gl/minmax.h"
  41
  42 #include "gettext.h"
  43 #define _(msgid) gettext (msgid)
  44
  45 static double calculate_binomial_internal (double n1, double n2,
  46                                            double p);
  47
  48
  49 static void
  50 swap (double *i1, double *i2)
  51 {
  52   double temp = *i1;
  53   *i1 = *i2;
  54   *i2 = temp;
  55 }
  56
  57 static double
  58 calculate_binomial (double n1, double n2, double p)
  59 {
  60   const double n = n1 + n2;
  61   const bool test_reversed = (n1 / n > p ) ;
  62   if ( test_reversed )
  63     {
  64       p = 1 - p ;
  65       swap (&n1, &n2);
  66     }
  67
  68   return calculate_binomial_internal (n1, n2, p);
  69 }
  70
  71 static double
  72 calculate_binomial_internal (double n1, double n2, double p)
  73 {
  74   /* SPSS Statistical Algorithms has completely different and WRONG
  75      advice here. */
  76
  77   double sig1tailed = gsl_cdf_binomial_P (n1, p, n1 + n2);
  78
  79   if ( p == 0.5 )
  80     return sig1tailed > 0.5 ? 1.0 :sig1tailed * 2.0;
  81
  82   return sig1tailed ;
  83 }
  84
  85 static bool
  86 do_binomial (const struct dictionary *dict,
  87              struct casereader *input,
  88              const struct one_sample_test *ost,
  89              struct freq *cat1,
  90              struct freq *cat2,
  91              enum mv_class exclude
  92              )
  93 {
  94   const struct binomial_test *bst = UP_CAST (ost, const struct binomial_test, parent);
  95   bool warn = true;
  96
  97   struct ccase *c;
  98
  99   for (; (c = casereader_read (input)) != NULL; case_unref (c))
 100     {
 101       int v;
 102       double w = dict_get_case_weight (dict, c, &warn);
 103
 104       for (v = 0 ; v < ost->n_vars ; ++v )
 105         {
 106           const struct variable *var = ost->vars[v];
 107           double value = case_num (c, var);
 108
 109           if (var_is_num_missing (var, value, exclude))
 110             continue;
 111
 112           if (bst->cutpoint != SYSMIS)
 113             {
 114               if ( cat1[v].value.f >= value )
 115                   cat1[v].count  += w;
 116               else
 117                   cat2[v].count += w;
 118             }
 119           else
 120             {
 121               if ( SYSMIS == cat1[v].value.f )
 122                 {
 123                   cat1[v].value.f = value;
 124                   cat1[v].count = w;
 125                 }
 126               else if ( cat1[v].value.f == value )
 127                 cat1[v].count += w;
 128               else if ( SYSMIS == cat2[v].value.f )
 129                 {
 130                   cat2[v].value.f = value;
 131                   cat2[v].count = w;
 132                 }
 133               else if ( cat2[v].value.f == value )
 134                 cat2[v].count += w;
 135               else if ( bst->category1 == SYSMIS)
 136                 msg (ME, _("Variable %s is not dichotomous"), var_get_name (var));
 137             }
 138         }
 139     }
 140   return casereader_destroy (input);
 141 }
 142
 143
 144
 145 void
 146 binomial_execute (const struct dataset *ds,
 147                   struct casereader *input,
 148                   enum mv_class exclude,
 149                   const struct npar_test *test,
 150                   bool exact UNUSED,
 151                   double timer UNUSED)
 152 {
 153   int v;
 154   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 155   const struct one_sample_test *ost = UP_CAST (test, const struct one_sample_test, parent);
 156   const struct binomial_test *bst = UP_CAST (ost, const struct binomial_test, parent);
 157
 158   struct freq *cat[2];
 159   int i;
 160
 161   assert ((bst->category1 == SYSMIS) == (bst->category2 == SYSMIS) || bst->cutpoint != SYSMIS);
 162
 163   for (i = 0; i < 2; i++)
 164     {
 165       double value;
 166       if (i == 0)
 167         value = bst->cutpoint != SYSMIS ? bst->cutpoint : bst->category1;
 168       else
 169         value = bst->category2;
 170
 171       cat[i] = xnmalloc (ost->n_vars, sizeof *cat[i]);
 172       for (v = 0; v < ost->n_vars; v++)
 173         {
 174           cat[i][v].value.f = value;
 175           cat[i][v].count = 0;
 176         }
 177     }
 178
 179   if (do_binomial (dataset_dict (ds), input, ost, cat[0], cat[1], exclude))
 180     {
 181       const struct variable *wvar = dict_get_weight (dict);
 182       const struct fmt_spec *wfmt = wvar ?
 183         var_get_print_format (wvar) : & F_8_0;
 184
 185       struct tab_table *table = tab_create (7, ost->n_vars * 3 + 1);
 186
 187       tab_title (table, _("Binomial Test"));
 188
 189       tab_headers (table, 2, 0, 1, 0);
 190
 191       tab_box (table, TAL_1, TAL_1, -1, TAL_1,
 192                0, 0, tab_nc (table) - 1, tab_nr(table) - 1 );
 193
 194       for (v = 0 ; v < ost->n_vars; ++v)
 195         {
 196           double n_total, sig;
 197           struct string catstr[2];
 198           const struct variable *var = ost->vars[v];
 199
 200           ds_init_empty (&catstr[0]);
 201           ds_init_empty (&catstr[1]);
 202
 203           if ( bst->cutpoint != SYSMIS)
 204             {
 205               ds_put_format (&catstr[0], "<= %g", bst->cutpoint);
 206             }
 207           else
 208             {
 209               var_append_value_name (var, &cat[0][v].value, &catstr[0]);
 210               var_append_value_name (var, &cat[1][v].value, &catstr[1]);
 211             }
 212
 213           tab_hline (table, TAL_1, 0, tab_nc (table) -1, 1 + v * 3);
 214
 215           /* Titles */
 216           tab_text (table, 0, 1 + v * 3, TAB_LEFT, var_to_string (var));
 217           tab_text (table, 1, 1 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group1"));
 218           tab_text (table, 1, 2 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group2"));
 219           tab_text (table, 1, 3 + v * 3, TAB_LEFT, _("Total"));
 220
 221           /* Test Prop */
 222           tab_double (table, 5, 1 + v * 3, TAB_NONE, bst->p, NULL);
 223
 224           /* Category labels */
 225           tab_text (table, 2, 1 + v * 3, TAB_NONE, ds_cstr (&catstr[0]));
 226           tab_text (table, 2, 2 + v * 3, TAB_NONE, ds_cstr (&catstr[1]));
 227
 228           /* Observed N */
 229           tab_double (table, 3, 1 + v * 3, TAB_NONE, cat[0][v].count, wfmt);
 230           tab_double (table, 3, 2 + v * 3, TAB_NONE, cat[1][v].count, wfmt);
 231
 232           n_total = cat[0][v].count + cat[1][v].count;
 233           tab_double (table, 3, 3 + v * 3, TAB_NONE, n_total, wfmt);
 234
 235           /* Observed Proportions */
 236           tab_double (table, 4, 1 + v * 3, TAB_NONE,
 237                      cat[0][v].count / n_total, NULL);
 238           tab_double (table, 4, 2 + v * 3, TAB_NONE,
 239                      cat[1][v].count / n_total, NULL);
 240
 241           tab_double (table, 4, 3 + v * 3, TAB_NONE,
 242                      (cat[0][v].count + cat[1][v].count) / n_total, NULL);
 243
 244           /* Significance */
 245           sig = calculate_binomial (cat[0][v].count, cat[1][v].count, bst->p);
 246           tab_double (table, 6, 1 + v * 3, TAB_NONE, sig, NULL);
 247
 248           ds_destroy (&catstr[0]);
 249           ds_destroy (&catstr[1]);
 250         }
 251
 252       tab_text (table,  2, 0,  TAB_CENTER, _("Category"));
 253       tab_text (table,  3, 0,  TAB_CENTER, _("N"));
 254       tab_text (table,  4, 0,  TAB_CENTER, _("Observed Prop."));
 255       tab_text (table,  5, 0,  TAB_CENTER, _("Test Prop."));
 256
 257       tab_text_format (table,  6, 0,  TAB_CENTER,
 258                        _("Exact Sig. (%d-tailed)"),
 259                        bst->p == 0.5 ? 2 : 1);
 260
 261       tab_vline (table, TAL_2, 2, 0, tab_nr (table) -1);
 262       tab_submit (table);
 263     }
 264
 265   for (i = 0; i < 2; i++)
 266     free (cat[i]);
 267 }