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

   1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
   2    Copyright (C) 2006, 2009 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
  21 #include <data/format.h>
  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 "xalloc.h"
  37
  38 #include "gettext.h"
  39 #define _(msgid) gettext (msgid)
  40
  41 #include <libpspp/misc.h>
  42
  43 #include <gsl/gsl_cdf.h>
  44 #include <gsl/gsl_randist.h>
  45
  46 #include <minmax.h>
  47
  48 #include <libpspp/hash.h>
  49
  50 static double calculate_binomial_internal (double n1, double n2,
  51                                            double p);
  52
  53
  54 static void
  55 swap (double *i1, double *i2)
  56 {
  57   double temp = *i1;
  58   *i1 = *i2;
  59   *i2 = temp;
  60 }
  61
  62 static double
  63 calculate_binomial (double n1, double n2, double p)
  64 {
  65   const double n = n1 + n2;
  66   const bool test_reversed = (n1 / n > p ) ;
  67   if ( test_reversed )
  68     {
  69       p = 1 - p ;
  70       swap (&n1, &n2);
  71     }
  72
  73   return calculate_binomial_internal (n1, n2, p);
  74 }
  75
  76 static double
  77 calculate_binomial_internal (double n1, double n2, double p)
  78 {
  79   /* SPSS Statistical Algorithms has completely different and WRONG
  80      advice here. */
  81
  82   double sig1tailed = gsl_cdf_binomial_P (n1, p, n1 + n2);
  83
  84   if ( p == 0.5 )
  85     return sig1tailed > 0.5 ? 1.0 :sig1tailed * 2.0;
  86
  87   return sig1tailed ;
  88 }
  89
  90 static bool
  91 do_binomial (const struct dictionary *dict,
  92              struct casereader *input,
  93              const struct binomial_test *bst,
  94              struct freq_mutable *cat1,
  95              struct freq_mutable *cat2,
  96              enum mv_class exclude
  97              )
  98 {
  99   bool warn = true;
 100
 101   const struct one_sample_test *ost = (const struct one_sample_test *) bst;
 102   struct ccase *c;
 103
 104   for (; (c = casereader_read (input)) != NULL; case_unref (c))
 105     {
 106       int v;
 107       double w = dict_get_case_weight (dict, c, &warn);
 108
 109       for (v = 0 ; v < ost->n_vars ; ++v )
 110         {
 111           const struct variable *var = ost->vars[v];
 112           double value = case_num (c, var);
 113
 114           if (var_is_num_missing (var, value, exclude))
 115             continue;
 116
 117           if (bst->cutpoint != SYSMIS)
 118             {
 119               if ( cat1[v].value.f >= value )
 120                   cat1[v].count  += w;
 121               else
 122                   cat2[v].count += w;
 123             }
 124           else
 125             {
 126               if ( SYSMIS == cat1[v].value.f )
 127                 {
 128                   cat1[v].value.f = value;
 129                   cat1[v].count = w;
 130                 }
 131               else if ( cat1[v].value.f == value )
 132                 cat1[v].count += w;
 133               else if ( SYSMIS == cat2[v].value.f )
 134                 {
 135                   cat2[v].value.f = value;
 136                   cat2[v].count = w;
 137                 }
 138               else if ( cat2[v].value.f == value )
 139                 cat2[v].count += w;
 140               else if ( bst->category1 == SYSMIS)
 141                 msg (ME, _("Variable %s is not dichotomous"), var_get_name (var));
 142             }
 143         }
 144     }
 145   return casereader_destroy (input);
 146 }
 147
 148
 149
 150 void
 151 binomial_execute (const struct dataset *ds,
 152                   struct casereader *input,
 153                   enum mv_class exclude,
 154                   const struct npar_test *test,
 155                   bool exact UNUSED,
 156                   double timer UNUSED)
 157 {
 158   int v;
 159   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 160   const struct binomial_test *bst = (const struct binomial_test *) test;
 161   const struct one_sample_test *ost = (const struct one_sample_test*) test;
 162
 163   struct freq_mutable *cat[2];
 164   int i;
 165
 166   assert ((bst->category1 == SYSMIS) == (bst->category2 == SYSMIS) || bst->cutpoint != SYSMIS);
 167
 168   for (i = 0; i < 2; i++)
 169     {
 170       double value;
 171       if (i == 0)
 172         value = bst->cutpoint != SYSMIS ? bst->cutpoint : bst->category1;
 173       else
 174         value = bst->category2;
 175
 176       cat[i] = xnmalloc (ost->n_vars, sizeof *cat[i]);
 177       for (v = 0; v < ost->n_vars; v++)
 178         {
 179           cat[i][v].value.f = value;
 180           cat[i][v].count = 0;
 181         }
 182     }
 183
 184   if (do_binomial (dataset_dict (ds), input, bst, cat[0], cat[1], exclude))
 185     {
 186       const struct variable *wvar = dict_get_weight (dict);
 187       const struct fmt_spec *wfmt = wvar ?
 188         var_get_print_format (wvar) : & F_8_0;
 189
 190       struct tab_table *table = tab_create (7, ost->n_vars * 3 + 1);
 191
 192       tab_dim (table, tab_natural_dimensions, NULL, NULL);
 193
 194       tab_title (table, _("Binomial Test"));
 195
 196       tab_headers (table, 2, 0, 1, 0);
 197
 198       tab_box (table, TAL_1, TAL_1, -1, TAL_1,
 199                0, 0, tab_nc (table) - 1, tab_nr(table) - 1 );
 200
 201       for (v = 0 ; v < ost->n_vars; ++v)
 202         {
 203           double n_total, sig;
 204           struct string catstr[2];
 205           const struct variable *var = ost->vars[v];
 206
 207           ds_init_empty (&catstr[0]);
 208           ds_init_empty (&catstr[1]);
 209
 210           if ( bst->cutpoint != SYSMIS)
 211             {
 212               ds_put_format (&catstr[0], "<= %g", bst->cutpoint);
 213             }
 214           else
 215             {
 216               var_append_value_name (var, &cat[0][v].value, &catstr[0]);
 217               var_append_value_name (var, &cat[1][v].value, &catstr[1]);
 218             }
 219
 220           tab_hline (table, TAL_1, 0, tab_nc (table) -1, 1 + v * 3);
 221
 222           /* Titles */
 223           tab_text (table, 0, 1 + v * 3, TAB_LEFT, var_to_string (var));
 224           tab_text (table, 1, 1 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group1"));
 225           tab_text (table, 1, 2 + v * 3, TAB_LEFT, _("Group2"));
 226           tab_text (table, 1, 3 + v * 3, TAB_LEFT, _("Total"));
 227
 228           /* Test Prop */
 229           tab_double (table, 5, 1 + v * 3, TAB_NONE, bst->p, NULL);
 230
 231           /* Category labels */
 232           tab_text (table, 2, 1 + v * 3, TAB_NONE, ds_cstr (&catstr[0]));
 233           tab_text (table, 2, 2 + v * 3, TAB_NONE, ds_cstr (&catstr[1]));
 234
 235           /* Observed N */
 236           tab_double (table, 3, 1 + v * 3, TAB_NONE, cat[0][v].count, wfmt);
 237           tab_double (table, 3, 2 + v * 3, TAB_NONE, cat[1][v].count, wfmt);
 238
 239           n_total = cat[0][v].count + cat[1][v].count;
 240           tab_double (table, 3, 3 + v * 3, TAB_NONE, n_total, wfmt);
 241
 242           /* Observed Proportions */
 243           tab_double (table, 4, 1 + v * 3, TAB_NONE,
 244                      cat[0][v].count / n_total, NULL);
 245           tab_double (table, 4, 2 + v * 3, TAB_NONE,
 246                      cat[1][v].count / n_total, NULL);
 247
 248           tab_double (table, 4, 3 + v * 3, TAB_NONE,
 249                      (cat[0][v].count + cat[1][v].count) / n_total, NULL);
 250
 251           /* Significance */
 252           sig = calculate_binomial (cat[0][v].count, cat[1][v].count, bst->p);
 253           tab_double (table, 6, 1 + v * 3, TAB_NONE, sig, NULL);
 254
 255           ds_destroy (&catstr[0]);
 256           ds_destroy (&catstr[1]);
 257         }
 258
 259       tab_text (table,  2, 0,  TAB_CENTER, _("Category"));
 260       tab_text (table,  3, 0,  TAB_CENTER, _("N"));
 261       tab_text (table,  4, 0,  TAB_CENTER, _("Observed Prop."));
 262       tab_text (table,  5, 0,  TAB_CENTER, _("Test Prop."));
 263
 264       tab_text_format (table,  6, 0,  TAB_CENTER,
 265                        _("Exact Sig. (%d-tailed)"),
 266                        bst->p == 0.5 ? 2 : 1);
 267
 268       tab_vline (table, TAL_2, 2, 0, tab_nr (table) -1);
 269       tab_submit (table);
 270     }
 271
 272   for (i = 0; i < 2; i++)
 273     free (cat[i]);
 274 }