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

   1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
   2    Copyright (C) 1997-9, 2000, 2007, 2009, 2010, 2011, 2012 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 <gsl/gsl_cdf.h>
  20 #include <gsl/gsl_matrix.h>
  21 #include <math.h>
  22
  23 #include "data/case.h"
  24 #include "data/casegrouper.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.h"
  30 #include "language/command.h"
  31 #include "language/dictionary/split-file.h"
  32 #include "language/lexer/lexer.h"
  33 #include "language/lexer/value-parser.h"
  34 #include "language/lexer/variable-parser.h"
  35 #include "libpspp/ll.h"
  36 #include "libpspp/message.h"
  37 #include "libpspp/misc.h"
  38 #include "libpspp/taint.h"
  39 #include "linreg/sweep.h"
  40 #include "tukey/tukey.h"
  41 #include "math/categoricals.h"
  42 #include "math/interaction.h"
  43 #include "math/covariance.h"
  44 #include "math/levene.h"
  45 #include "math/moments.h"
  46 #include "output/tab.h"
  47
  48 #include "gettext.h"
  49 #define _(msgid) gettext (msgid)
  50 #define N_(msgid) msgid
  51
  52 /* Workspace variable for each dependent variable */
  53 struct per_var_ws
  54 {
  55   struct categoricals *cat;
  56   struct covariance *cov;
  57   struct levene *nl;
  58
  59   double n;
  60
  61   double sst;
  62   double sse;
  63   double ssa;
  64
  65   int n_groups;
  66
  67   double mse;
  68 };
  69
  70 /* Per category data */
  71 struct descriptive_data
  72 {
  73   const struct variable *var;
  74   struct moments1 *mom;
  75
  76   double minimum;
  77   double maximum;
  78 };
  79
  80 enum missing_type
  81   {
  82     MISS_LISTWISE,
  83     MISS_ANALYSIS,
  84   };
  85
  86 enum statistics
  87   {
  88     STATS_DESCRIPTIVES = 0x0001,
  89     STATS_HOMOGENEITY = 0x0002
  90   };
  91
  92 struct coeff_node
  93 {
  94   struct ll ll;
  95   double coeff;
  96 };
  97
  98
  99 struct contrasts_node
 100 {
 101   struct ll ll;
 102   struct ll_list coefficient_list;
 103 };
 104
 105
 106 struct oneway_spec;
 107
 108 typedef double df_func (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 109 typedef double ts_func (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err);
 110 typedef double p1tail_func (double ts, double df1, double df2);
 111
 112 typedef double pinv_func (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j);
 113
 114
 115 struct posthoc
 116 {
 117   const char *syntax;
 118   const char *label;
 119
 120   df_func *dff;
 121   ts_func *tsf;
 122   p1tail_func *p1f;
 123
 124   pinv_func *pinv;
 125 };
 126
 127 struct oneway_spec
 128 {
 129   size_t n_vars;
 130   const struct variable **vars;
 131
 132   const struct variable *indep_var;
 133
 134   enum statistics stats;
 135
 136   enum missing_type missing_type;
 137   enum mv_class exclude;
 138
 139   /* List of contrasts */
 140   struct ll_list contrast_list;
 141
 142   /* The weight variable */
 143   const struct variable *wv;
 144
 145   /* The confidence level for multiple comparisons */
 146   double alpha;
 147
 148   int *posthoc;
 149   int n_posthoc;
 150 };
 151
 152 static double
 153 df_common (const struct per_var_ws *pvw, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 154 {
 155   return  pvw->n - pvw->n_groups;
 156 }
 157
 158 static double
 159 df_individual (const struct per_var_ws *pvw UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 160 {
 161   double n_i, var_i;
 162   double n_j, var_j;
 163   double nom,denom;
 164
 165   moments1_calculate (mom_i, &n_i, NULL, &var_i, 0, 0);
 166   moments1_calculate (mom_j, &n_j, NULL, &var_j, 0, 0);
 167
 168   if ( n_i <= 1.0 || n_j <= 1.0)
 169     return SYSMIS;
 170
 171   nom = pow2 (var_i/n_i + var_j/n_j);
 172   denom = pow2 (var_i/n_i) / (n_i - 1) + pow2 (var_j/n_j) / (n_j - 1);
 173
 174   return nom / denom;
 175 }
 176
 177 static double lsd_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 178 {
 179   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / 2.0, df);
 180 }
 181
 182 static double bonferroni_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 183 {
 184   const int m = k * (k - 1) / 2;
 185   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - alpha / (2.0 * m), df);
 186 }
 187
 188 static double sidak_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 189 {
 190   const double m = k * (k - 1) / 2;
 191   double lp = 1.0 - exp (log (1.0 - alpha) / m ) ;
 192   return std_err * gsl_cdf_tdist_Pinv (1.0 - lp / 2.0, df);
 193 }
 194
 195 static double tukey_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 196 {
 197   if ( k < 2 || df < 2)
 198     return SYSMIS;
 199
 200   return std_err / sqrt (2.0)  * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 201 }
 202
 203 static double scheffe_pinv (double std_err, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i UNUSED, const struct moments1 *mom_j UNUSED)
 204 {
 205   double x = (k - 1) * gsl_cdf_fdist_Pinv (1.0 - alpha, k - 1, df);
 206   return std_err * sqrt (x);
 207 }
 208
 209 static double gh_pinv (double std_err UNUSED, double alpha, double df, int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j)
 210 {
 211   double n_i, mean_i, var_i;
 212   double n_j, mean_j, var_j;
 213   double m;
 214
 215   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 216   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 217
 218   m = sqrt ((var_i/n_i + var_j/n_j) / 2.0);
 219
 220   if ( k < 2 || df < 2)
 221     return SYSMIS;
 222
 223   return m * qtukey (1 - alpha, 1.0, k, df, 1, 0);
 224 }
 225
 226
 227 static double
 228 multiple_comparison_sig (double std_err,
 229                                        const struct per_var_ws *pvw,
 230                                        const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j,
 231                                        const struct posthoc *ph)
 232 {
 233   int k = pvw->n_groups;
 234   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 235   double ts = ph->tsf (k, dd_i->mom, dd_j->mom, std_err);
 236   if ( df == SYSMIS)
 237     return SYSMIS;
 238   return  ph->p1f (ts, k - 1, df);
 239 }
 240
 241 static double
 242 mc_half_range (const struct oneway_spec *cmd, const struct per_var_ws *pvw, double std_err, const struct descriptive_data *dd_i, const struct descriptive_data *dd_j, const struct posthoc *ph)
 243 {
 244   int k = pvw->n_groups;
 245   double df = ph->dff (pvw, dd_i->mom, dd_j->mom);
 246   if ( df == SYSMIS)
 247     return SYSMIS;
 248
 249   return ph->pinv (std_err, cmd->alpha, df, k, dd_i->mom, dd_j->mom);
 250 }
 251
 252 static double tukey_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 253 {
 254   double twotailedsig;
 255
 256   if (df2 < 2 || df1 < 1)
 257     return SYSMIS;
 258
 259   twotailedsig = 1.0 - ptukey (ts, 1.0, df1 + 1, df2, 1, 0);
 260
 261   return twotailedsig / 2.0;
 262 }
 263
 264 static double lsd_1tailsig (double ts, double df1 UNUSED, double df2)
 265 {
 266   return ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 267 }
 268
 269 static double sidak_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 270 {
 271   double ex = (df1 + 1.0) * df1 / 2.0;
 272   double lsd_sig = 2 * lsd_1tailsig (ts, df1, df2);
 273
 274   return 0.5 * (1.0 - pow (1.0 - lsd_sig, ex));
 275 }
 276
 277 static double bonferroni_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 278 {
 279   const int m = (df1 + 1) * df1 / 2;
 280
 281   double p = ts < 0 ? gsl_cdf_tdist_P (ts, df2) : gsl_cdf_tdist_Q (ts, df2);
 282   p *= m;
 283
 284   return p > 0.5 ? 0.5 : p;
 285 }
 286
 287 static double scheffe_1tailsig (double ts, double df1, double df2)
 288 {
 289   return 0.5 * gsl_cdf_fdist_Q (ts, df1, df2);
 290 }
 291
 292
 293 static double tukey_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 294 {
 295   double ts;
 296   double n_i, mean_i, var_i;
 297   double n_j, mean_j, var_j;
 298
 299   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 300   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 301
 302   ts =  (mean_i - mean_j) / std_err;
 303   ts = fabs (ts) * sqrt (2.0);
 304
 305   return ts;
 306 }
 307
 308 static double lsd_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 309 {
 310   double n_i, mean_i, var_i;
 311   double n_j, mean_j, var_j;
 312
 313   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 314   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 315
 316   return (mean_i - mean_j) / std_err;
 317 }
 318
 319 static double scheffe_test_stat (int k, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err)
 320 {
 321   double t;
 322   double n_i, mean_i, var_i;
 323   double n_j, mean_j, var_j;
 324
 325   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 326   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 327
 328   t = (mean_i - mean_j) / std_err;
 329   t = pow2 (t);
 330   t /= k - 1;
 331
 332   return t;
 333 }
 334
 335 static double gh_test_stat (int k UNUSED, const struct moments1 *mom_i, const struct moments1 *mom_j, double std_err UNUSED)
 336 {
 337   double ts;
 338   double thing;
 339   double n_i, mean_i, var_i;
 340   double n_j, mean_j, var_j;
 341
 342   moments1_calculate (mom_i, &n_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
 343   moments1_calculate (mom_j, &n_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
 344
 345   thing = var_i / n_i + var_j / n_j;
 346   thing /= 2.0;
 347   thing = sqrt (thing);
 348
 349   ts = (mean_i - mean_j) / thing;
 350
 351   return fabs (ts);
 352 }
 353
 354
 355
 356 static const struct posthoc ph_tests [] =
 357   {
 358     { "LSD",        N_("LSD"),          df_common, lsd_test_stat,     lsd_1tailsig,          lsd_pinv},
 359     { "TUKEY",      N_("Tukey HSD"),    df_common, tukey_test_stat,   tukey_1tailsig,        tukey_pinv},
 360     { "BONFERRONI", N_("Bonferroni"),   df_common, lsd_test_stat,     bonferroni_1tailsig,   bonferroni_pinv},
 361     { "SCHEFFE",    N_("Scheffé"),      df_common, scheffe_test_stat, scheffe_1tailsig,      scheffe_pinv},
 362     { "GH",         N_("Games-Howell"), df_individual, gh_test_stat,  tukey_1tailsig,        gh_pinv},
 363     { "SIDAK",      N_("Šidák"),        df_common, lsd_test_stat,     sidak_1tailsig,        sidak_pinv}
 364   };
 365
 366
 367 struct oneway_workspace
 368 {
 369   /* The number of distinct values of the independent variable, when all
 370      missing values are disregarded */
 371   int actual_number_of_groups;
 372
 373   struct per_var_ws *vws;
 374
 375   /* An array of descriptive data.  One for each dependent variable */
 376   struct descriptive_data **dd_total;
 377 };
 378
 379 /* Routines to show the output tables */
 380 static void show_anova_table (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 381 static void show_descriptives (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 382 static void show_homogeneity (const struct oneway_spec *, const struct oneway_workspace *);
 383
 384 static void output_oneway (const struct oneway_spec *, struct oneway_workspace *ws);
 385 static void run_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct casereader *input, const struct dataset *ds);
 386
 387 static void
 388 oneway_cleanup (struct oneway_spec *cmd)
 389 {
 390   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 391   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 392   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 393     {
 394       struct coeff_node *cn = NULL;
 395       struct coeff_node *cnx = NULL;
 396       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 397
 398       ll_for_each_safe (cn, cnx, struct coeff_node, ll, cl)
 399         {
 400           free (cn);
 401         }
 402
 403       free (coeff_list);
 404     }
 405 }
 406
 407
 408
 409 int
 410 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 411 {
 412   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 413   struct oneway_spec oneway ;
 414   oneway.n_vars = 0;
 415   oneway.vars = NULL;
 416   oneway.indep_var = NULL;
 417   oneway.stats = 0;
 418   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 419   oneway.exclude = MV_ANY;
 420   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 421   oneway.alpha = 0.05;
 422   oneway.posthoc = NULL;
 423   oneway.n_posthoc = 0;
 424
 425   ll_init (&oneway.contrast_list);
 426
 427
 428   if ( lex_match (lexer, T_SLASH))
 429     {
 430       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 431         {
 432           goto error;
 433         }
 434       lex_match (lexer, T_EQUALS);
 435     }
 436
 437   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 438                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 439                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 440     goto error;
 441
 442   lex_force_match (lexer, T_BY);
 443
 444   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 445
 446   while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD)
 447     {
 448       lex_match (lexer, T_SLASH);
 449
 450       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 451         {
 452           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 453           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 454             {
 455               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 456                 {
 457                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 458                 }
 459               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 460                 {
 461                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 462                 }
 463               else
 464                 {
 465                   lex_error (lexer, NULL);
 466                   goto error;
 467                 }
 468             }
 469         }
 470       else if (lex_match_id (lexer, "POSTHOC"))
 471         {
 472           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 473           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 474             {
 475               int p;
 476               bool method = false;
 477               for (p = 0 ; p < sizeof (ph_tests) / sizeof (struct posthoc); ++p)
 478                 {
 479                   if (lex_match_id (lexer, ph_tests[p].syntax))
 480                     {
 481                       oneway.n_posthoc++;
 482                       oneway.posthoc = xrealloc (oneway.posthoc, sizeof (*oneway.posthoc) * oneway.n_posthoc);
 483                       oneway.posthoc[oneway.n_posthoc - 1] = p;
 484                       method = true;
 485                       break;
 486                     }
 487                 }
 488               if ( method == false)
 489                 {
 490                   if (lex_match_id (lexer, "ALPHA"))
 491                     {
 492                       if ( !lex_force_match (lexer, T_LPAREN))
 493                         goto error;
 494                       lex_force_num (lexer);
 495                       oneway.alpha = lex_number (lexer);
 496                       lex_get (lexer);
 497                       if ( !lex_force_match (lexer, T_RPAREN))
 498                         goto error;
 499                     }
 500                   else
 501                     {
 502                       msg (SE, _("The post hoc analysis method %s is not supported."), lex_tokcstr (lexer));
 503                       lex_error (lexer, NULL);
 504                       goto error;
 505                     }
 506                 }
 507             }
 508         }
 509       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 510         {
 511           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 512
 513           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 514           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 515
 516           ll_init (coefficient_list);
 517
 518           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 519             {
 520               if ( lex_is_number (lexer))
 521                 {
 522                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 523                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 524
 525                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 526                   lex_get (lexer);
 527                 }
 528               else
 529                 {
 530                   lex_error (lexer, NULL);
 531                   goto error;
 532                 }
 533             }
 534
 535           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 536         }
 537       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 538         {
 539           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 540           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 541             {
 542               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 543                 {
 544                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 545                 }
 546               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 547                 {
 548                   oneway.exclude = MV_ANY;
 549                 }
 550               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 551                 {
 552                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 553                 }
 554               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 555                 {
 556                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 557                 }
 558               else
 559                 {
 560                   lex_error (lexer, NULL);
 561                   goto error;
 562                 }
 563             }
 564         }
 565       else
 566         {
 567           lex_error (lexer, NULL);
 568           goto error;
 569         }
 570     }
 571
 572
 573   {
 574     struct casegrouper *grouper;
 575     struct casereader *group;
 576     bool ok;
 577
 578     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 579     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 580       run_oneway (&oneway, group, ds);
 581     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 582     ok = proc_commit (ds) && ok;
 583   }
 584
 585   oneway_cleanup (&oneway);
 586   free (oneway.vars);
 587   return CMD_SUCCESS;
 588
 589  error:
 590   oneway_cleanup (&oneway);
 591   free (oneway.vars);
 592   return CMD_FAILURE;
 593 }
 594
 595
 596 \f
 597
 598
 599 static struct descriptive_data *
 600 dd_create (const struct variable *var)
 601 {
 602   struct descriptive_data *dd = xmalloc (sizeof *dd);
 603
 604   dd->mom = moments1_create (MOMENT_VARIANCE);
 605   dd->minimum = DBL_MAX;
 606   dd->maximum = -DBL_MAX;
 607   dd->var = var;
 608
 609   return dd;
 610 }
 611
 612 static void
 613 dd_destroy (struct descriptive_data *dd)
 614 {
 615   moments1_destroy (dd->mom);
 616   free (dd);
 617 }
 618
 619 static void *
 620 makeit (const void *aux1, void *aux2 UNUSED)
 621 {
 622   const struct variable *var = aux1;
 623
 624   struct descriptive_data *dd = dd_create (var);
 625
 626   return dd;
 627 }
 628
 629 static void
 630 updateit (const void *aux1, void *aux2, void *user_data,
 631           const struct ccase *c, double weight)
 632 {
 633   struct descriptive_data *dd = user_data;
 634
 635   const struct variable *varp = aux1;
 636
 637   const union value *valx = case_data (c, varp);
 638
 639   struct descriptive_data *dd_total = aux2;
 640
 641   moments1_add (dd->mom, valx->f, weight);
 642   if (valx->f < dd->minimum)
 643     dd->minimum = valx->f;
 644
 645   if (valx->f > dd->maximum)
 646     dd->maximum = valx->f;
 647
 648   {
 649     const struct variable *var = dd_total->var;
 650     const union value *val = case_data (c, var);
 651
 652     moments1_add (dd_total->mom,
 653                   val->f,
 654                   weight);
 655
 656     if (val->f < dd_total->minimum)
 657       dd_total->minimum = val->f;
 658
 659     if (val->f > dd_total->maximum)
 660       dd_total->maximum = val->f;
 661   }
 662 }
 663
 664 static void
 665 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 666             struct casereader *input,
 667             const struct dataset *ds)
 668 {
 669   int v;
 670   struct taint *taint;
 671   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 672   struct casereader *reader;
 673   struct ccase *c;
 674
 675   struct oneway_workspace ws;
 676
 677   ws.actual_number_of_groups = 0;
 678   ws.vws = xzalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 679   ws.dd_total = xmalloc (sizeof (struct descriptive_data) * cmd->n_vars);
 680
 681   for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 682     ws.dd_total[v] = dd_create (cmd->vars[v]);
 683
 684   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 685     {
 686       struct interaction *inter = interaction_create (cmd->indep_var);
 687
 688       struct payload payload;
 689       payload.create = makeit;
 690       payload.update = updateit;
 691       payload.destroy = NULL;
 692
 693       ws.vws[v].cat = categoricals_create (&inter, 1, cmd->wv,
 694                                            cmd->exclude, cmd->exclude);
 695
 696       categoricals_set_payload (ws.vws[v].cat, &payload,
 697                                 CONST_CAST (struct variable *, cmd->vars[v]),
 698                                 ws.dd_total[v]);
 699
 700
 701       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 702                                                ws.vws[v].cat,
 703                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 704       ws.vws[v].nl = levene_create (var_get_width (cmd->indep_var), NULL);
 705     }
 706
 707   c = casereader_peek (input, 0);
 708   if (c == NULL)
 709     {
 710       casereader_destroy (input);
 711       goto finish;
 712     }
 713   output_split_file_values (ds, c);
 714   case_unref (c);
 715
 716   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 717
 718   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 719                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 720   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 721     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 722                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 723   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 724
 725   reader = casereader_clone (input);
 726   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 727     {
 728       int i;
 729       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 730
 731       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 732         {
 733           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 734           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 735           const union value *val = case_data (c, v);
 736
 737           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 738             {
 739               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 740                 continue;
 741             }
 742
 743           covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 744           levene_pass_one (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 745         }
 746     }
 747   casereader_destroy (reader);
 748
 749   reader = casereader_clone (input);
 750   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 751     {
 752       int i;
 753       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 754       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 755         {
 756           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 757           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 758           const union value *val = case_data (c, v);
 759
 760           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 761             {
 762               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 763                 continue;
 764             }
 765
 766           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 767           levene_pass_two (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 768         }
 769     }
 770   casereader_destroy (reader);
 771
 772   reader = casereader_clone (input);
 773   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 774     {
 775       int i;
 776       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 777
 778       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 779         {
 780           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 781           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 782           const union value *val = case_data (c, v);
 783
 784           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 785             {
 786               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 787                 continue;
 788             }
 789
 790           levene_pass_three (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 791         }
 792     }
 793   casereader_destroy (reader);
 794
 795
 796   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 797     {
 798       gsl_matrix *cm;
 799       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 800       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 801       const bool ok = categoricals_done (cats);
 802
 803       if ( ! ok)
 804         {
 805           msg (MW,
 806                _("Dependent variable %s has no non-missing values.  No analysis for this variable will be done."),
 807                var_get_name (cmd->vars[v]));
 808           continue;
 809         }
 810
 811       cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 812
 813       moments1_calculate (ws.dd_total[v]->mom, &pvw->n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 814
 815       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 816
 817       reg_sweep (cm, 0);
 818
 819       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 820
 821       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 822
 823       pvw->n_groups = categoricals_n_total (cats);
 824
 825       pvw->mse = (pvw->sst - pvw->ssa) / (pvw->n - pvw->n_groups);
 826
 827       gsl_matrix_free (cm);
 828     }
 829
 830   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 831     {
 832       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws.vws[v].cov);
 833
 834       if ( ! categoricals_is_complete (cats))
 835         {
 836           continue;
 837         }
 838
 839       if (categoricals_n_total (cats) > ws.actual_number_of_groups)
 840         ws.actual_number_of_groups = categoricals_n_total (cats);
 841     }
 842
 843   casereader_destroy (input);
 844
 845   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 846     output_oneway (cmd, &ws);
 847
 848   taint_destroy (taint);
 849
 850  finish:
 851
 852   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 853     {
 854       covariance_destroy (ws.vws[v].cov);
 855       levene_destroy (ws.vws[v].nl);
 856       dd_destroy (ws.dd_total[v]);
 857     }
 858   free (ws.vws);
 859   free (ws.dd_total);
 860 }
 861
 862 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 863 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 864 static void show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int depvar);
 865
 866 static void
 867 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 868 {
 869   size_t i = 0;
 870
 871   /* Check the sanity of the given contrast values */
 872   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 873   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 874   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 875     {
 876       struct coeff_node *cn = NULL;
 877       double sum = 0;
 878       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 879       ++i;
 880
 881       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 882         {
 883           msg (SW,
 884                _("In contrast list %zu, the number of coefficients (%zu) does not equal the number of groups (%d). This contrast list will be ignored."),
 885                i, ll_count (cl), ws->actual_number_of_groups);
 886
 887           ll_remove (&coeff_list->ll);
 888           continue;
 889         }
 890
 891       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 892         sum += cn->coeff;
 893
 894       if ( sum != 0.0 )
 895         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 896     }
 897
 898   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 899     show_descriptives (cmd, ws);
 900
 901   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 902     show_homogeneity (cmd, ws);
 903
 904   show_anova_table (cmd, ws);
 905
 906   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 907     {
 908       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 909       show_contrast_tests (cmd, ws);
 910     }
 911
 912   if ( cmd->posthoc )
 913     {
 914       int v;
 915       for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 916         {
 917           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws->vws[v].cov);
 918
 919           if ( categoricals_is_complete (cats))
 920             show_comparisons (cmd, ws, v);
 921         }
 922     }
 923 }
 924
 925
 926 /* Show the ANOVA table */
 927 static void
 928 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 929 {
 930   size_t i;
 931   int n_cols =7;
 932   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 933
 934   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 935
 936   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 937
 938   tab_box (t,
 939            TAL_2, TAL_2,
 940            -1, TAL_1,
 941            0, 0,
 942            n_cols - 1, n_rows - 1);
 943
 944   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 945   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 946   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 947
 948   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 949   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 950   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 951   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 952   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 953
 954
 955   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 956     {
 957       double n;
 958       double df1, df2;
 959       double msa;
 960       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 961       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 962
 963       moments1_calculate (ws->dd_total[i]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 964
 965       df1 = pvw->n_groups - 1;
 966       df2 = n - pvw->n_groups;
 967       msa = pvw->ssa / df1;
 968
 969       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 970       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 971       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 972       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 973
 974       if (i > 0)
 975         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 976
 977
 978       /* Sums of Squares */
 979       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 980       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 981       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 982
 983
 984       /* Degrees of freedom */
 985       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 986       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 987       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, n - 1, 4, 0);
 988
 989       /* Mean Squares */
 990       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
 991       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, pvw->mse, NULL);
 992
 993       {
 994         const double F = msa / pvw->mse ;
 995
 996         /* The F value */
 997         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
 998
 999         /* The significance */
1000         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1001       }
1002     }
1003
1004   tab_title (t, _("ANOVA"));
1005   tab_submit (t);
1006 }
1007
1008
1009 /* Show the descriptives table */
1010 static void
1011 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1012 {
1013   size_t v;
1014   int n_cols = 10;
1015   struct tab_table *t;
1016   int row;
1017
1018   const double confidence = 0.95;
1019   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
1020
1021   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : &F_8_0;
1022
1023   int n_rows = 2;
1024
1025   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1026     n_rows += ws->actual_number_of_groups + 1;
1027
1028   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1029   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1030
1031   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1032   tab_box (t,
1033            TAL_2, TAL_2,
1034            -1, TAL_1,
1035            0, 0,
1036            n_cols - 1, n_rows - 1);
1037
1038   /* Underline headers */
1039   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1040   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1041
1042   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
1043   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
1044   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
1045   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1046
1047
1048   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
1049   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
1050   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1051                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
1052                          confidence*100.0);
1053
1054   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1055   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1056
1057   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
1058   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
1059
1060   tab_title (t, _("Descriptives"));
1061
1062   row = 2;
1063   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1064     {
1065       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
1066       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
1067
1068       int count = 0;
1069
1070       struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1071       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1072
1073       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1074       if ( v > 0)
1075         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
1076
1077       for (count = 0; count < categoricals_n_total (cats); ++count)
1078         {
1079           double T;
1080           double n, mean, variance;
1081           double std_dev, std_error ;
1082
1083           struct string vstr;
1084
1085           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1086           const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, count);
1087
1088           moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1089
1090           std_dev = sqrt (variance);
1091           std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1092
1093           ds_init_empty (&vstr);
1094
1095           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1096
1097           tab_text (t, 1, row + count,
1098                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1099                     ds_cstr (&vstr));
1100
1101           ds_destroy (&vstr);
1102
1103           /* Now fill in the numbers ... */
1104
1105           tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1106
1107           tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1108
1109           tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1110
1111
1112           tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1113
1114           /* Now the confidence interval */
1115
1116           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1117
1118           tab_double (t, 6, row + count, 0,
1119                       mean - T * std_error, NULL);
1120
1121           tab_double (t, 7, row + count, 0,
1122                       mean + T * std_error, NULL);
1123
1124           /* Min and Max */
1125
1126           tab_double (t, 8, row + count, 0,  dd->minimum, fmt);
1127           tab_double (t, 9, row + count, 0,  dd->maximum, fmt);
1128         }
1129
1130       if (categoricals_is_complete (cats))
1131       {
1132         double T;
1133         double n, mean, variance;
1134         double std_dev;
1135         double std_error;
1136
1137         moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1138
1139         std_dev = sqrt (variance);
1140         std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1141
1142         tab_text (t, 1, row + count,
1143                   TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
1144
1145         tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1146
1147         tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1148
1149         tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1150
1151         tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1152
1153         /* Now the confidence interval */
1154         T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1155
1156         tab_double (t, 6, row + count, 0,
1157                     mean - T * std_error, NULL);
1158
1159         tab_double (t, 7, row + count, 0,
1160                     mean + T * std_error, NULL);
1161
1162
1163         /* Min and Max */
1164         tab_double (t, 8, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->minimum, fmt);
1165         tab_double (t, 9, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->maximum, fmt);
1166       }
1167
1168       row += categoricals_n_total (cats) + 1;
1169     }
1170
1171   tab_submit (t);
1172 }
1173
1174 /* Show the homogeneity table */
1175 static void
1176 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1177 {
1178   size_t v;
1179   int n_cols = 5;
1180   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
1181
1182   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1183   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
1184
1185   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1186   tab_box (t,
1187            TAL_2, TAL_2,
1188            -1, TAL_1,
1189            0, 0,
1190            n_cols - 1, n_rows - 1);
1191
1192
1193   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1194   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
1195
1196   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
1197   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
1198   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
1199   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
1200
1201   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
1202
1203   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1204     {
1205       double n;
1206       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1207       double F = levene_calculate (pvw->nl);
1208
1209       const struct variable *var = cmd->vars[v];
1210       const char *s = var_to_string (var);
1211       double df1, df2;
1212
1213       moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1214
1215       df1 = pvw->n_groups - 1;
1216       df2 = n - pvw->n_groups;
1217
1218       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1219
1220       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
1221       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
1222       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
1223
1224       /* Now the significance */
1225       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1226     }
1227
1228   tab_submit (t);
1229 }
1230
1231
1232 /* Show the contrast coefficients table */
1233 static void
1234 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1235 {
1236   int c_num = 0;
1237   struct ll *cli;
1238
1239   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1240   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
1241   int n_rows = 2 + n_contrasts;
1242
1243   struct tab_table *t;
1244
1245   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
1246
1247   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1248   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1249
1250   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1251   tab_box (t,
1252            TAL_2, TAL_2,
1253            -1, TAL_1,
1254            0, 0,
1255            n_cols - 1, n_rows - 1);
1256
1257   tab_box (t,
1258            -1, -1,
1259            TAL_0, TAL_0,
1260            2, 0,
1261            n_cols - 1, 0);
1262
1263   tab_box (t,
1264            -1, -1,
1265            TAL_0, TAL_0,
1266            0, 0,
1267            1, 1);
1268
1269   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
1270   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1271
1272   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1273
1274   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
1275
1276   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1277
1278
1279   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1280                   var_to_string (cmd->indep_var));
1281
1282   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1283         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1284         cli = ll_next (cli))
1285     {
1286       int count = 0;
1287       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1288       struct ll *coeffi ;
1289
1290       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
1291
1292       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1293            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1294            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
1295         {
1296           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
1297           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1298           struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1299           struct string vstr;
1300
1301           ds_init_empty (&vstr);
1302
1303           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1304
1305           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1306
1307           ds_destroy (&vstr);
1308
1309           tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
1310         }
1311       ++c_num;
1312     }
1313
1314   tab_submit (t);
1315 }
1316
1317
1318 /* Show the results of the contrast tests */
1319 static void
1320 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1321 {
1322   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1323   size_t v;
1324   int n_cols = 8;
1325   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1326
1327   struct tab_table *t;
1328
1329   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1330   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1331
1332   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1333   tab_box (t,
1334            TAL_2, TAL_2,
1335            -1, TAL_1,
1336            0, 0,
1337            n_cols - 1, n_rows - 1);
1338
1339   tab_box (t,
1340            -1, -1,
1341            TAL_0, TAL_0,
1342            0, 0,
1343            2, 0);
1344
1345   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1346   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1347
1348   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1349
1350   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1351   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1352   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1353   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1354   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1355   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1356
1357   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1358     {
1359       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1360       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1361       struct ll *cli;
1362       int i = 0;
1363       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1364
1365       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1366                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1367
1368       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1369             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1370             ++i, cli = ll_next (cli))
1371         {
1372           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1373           struct ll *coeffi ;
1374           int ci = 0;
1375           double contrast_value = 0.0;
1376           double coef_msq = 0.0;
1377
1378           double T;
1379           double std_error_contrast;
1380           double df;
1381           double sec_vneq = 0.0;
1382
1383           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1384              "variances not equal" case is painfull!!
1385              The following formula may help to understand it:
1386              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1387              {
1388              \sum_{i=1}^k\left (
1389              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1390              \right)
1391              }
1392           */
1393
1394           double df_denominator = 0.0;
1395           double df_numerator = 0.0;
1396
1397           double grand_n;
1398           moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &grand_n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1399           df = grand_n - pvw->n_groups;
1400
1401           if ( i == 0 )
1402             {
1403               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1404                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1405                         _("Assume equal variances"));
1406
1407               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1408                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1409                         _("Does not assume equal"));
1410             }
1411
1412           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1413                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1414
1415
1416           tab_text_format (t,  2,
1417                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1418                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1419
1420           for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1421                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1422                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1423             {
1424               double n, mean, variance;
1425               const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, ci);
1426               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1427               const double coef = cn->coeff;
1428               double winv ;
1429
1430               moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1431
1432               winv = variance / n;
1433
1434               contrast_value += coef * mean;
1435
1436               coef_msq += (pow2 (coef)) / n;
1437
1438               sec_vneq += (pow2 (coef)) * variance / n;
1439
1440               df_numerator += (pow2 (coef)) * winv;
1441               df_denominator += pow2((pow2 (coef)) * winv) / (n - 1);
1442             }
1443
1444           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1445
1446           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1447
1448           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1449                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1450
1451           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1452                       n_contrasts,
1453                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1454
1455           std_error_contrast = sqrt (pvw->mse * coef_msq);
1456
1457           /* Std. Error */
1458           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1459                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1460                       NULL);
1461
1462           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1463
1464           /* T Statistic */
1465
1466           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1467                       TAB_RIGHT, T,
1468                       NULL);
1469
1470
1471           /* Degrees of Freedom */
1472           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1473                      TAB_RIGHT,  df,
1474                      8, 0);
1475
1476
1477           /* Significance TWO TAILED !!*/
1478           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1479                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1480                       NULL);
1481
1482           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1483
1484           /* Std. Error */
1485           tab_double (t,  4,
1486                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1487                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1488                       NULL);
1489
1490           T = contrast_value / sec_vneq;
1491           tab_double (t,  5,
1492                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1493                       TAB_RIGHT, T,
1494                       NULL);
1495
1496           df = df_numerator / df_denominator;
1497
1498           tab_double (t,  6,
1499                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1500                       TAB_RIGHT, df,
1501                       NULL);
1502
1503           /* The Significance */
1504           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1505                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1506                       NULL);
1507         }
1508
1509       if ( v > 0 )
1510         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1511     }
1512
1513   tab_submit (t);
1514 }
1515
1516
1517
1518 static void
1519 show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int v)
1520 {
1521   const int n_cols = 8;
1522   const int heading_rows = 2;
1523   const int heading_cols = 3;
1524
1525   int p;
1526   int r = heading_rows ;
1527
1528   const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1529   const struct categoricals *cat = pvw->cat;
1530   const int n_rows = heading_rows + cmd->n_posthoc * pvw->n_groups * (pvw->n_groups - 1);
1531
1532   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1533
1534   tab_headers (t, heading_cols, 0, heading_rows, 0);
1535
1536   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1537   tab_box (t,
1538            TAL_2, TAL_2,
1539            -1, -1,
1540            0, 0,
1541            n_cols - 1, n_rows - 1);
1542
1543   tab_box (t,
1544            -1, -1,
1545            -1, TAL_1,
1546            heading_cols, 0,
1547            n_cols - 1, n_rows - 1);
1548
1549   tab_vline (t, TAL_2, heading_cols, 0, n_rows - 1);
1550
1551   tab_title (t, _("Multiple Comparisons"));
1552
1553   tab_text_format (t,  1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(I) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1554   tab_text_format (t,  2, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(J) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1555   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Difference"));
1556   tab_text (t,  3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("(I - J)"));
1557   tab_text (t,  4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1558   tab_text (t,  5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig."));
1559
1560   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1561                          _("%g%% Confidence Interval"),
1562                          (1 - cmd->alpha) * 100.0);
1563
1564   tab_text (t,  6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1565   tab_text (t,  7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1566
1567
1568   for (p = 0; p < cmd->n_posthoc; ++p)
1569     {
1570       int i;
1571       const struct posthoc *ph = &ph_tests[cmd->posthoc[p]];
1572
1573       tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, r);
1574
1575       tab_text (t, 0, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, gettext (ph->label));
1576
1577       for (i = 0; i < pvw->n_groups ; ++i)
1578         {
1579           double weight_i, mean_i, var_i;
1580           int rx = 0;
1581           struct string vstr;
1582           int j;
1583           struct descriptive_data *dd_i = categoricals_get_user_data_by_category (cat, i);
1584           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cat, i);
1585
1586
1587           ds_init_empty (&vstr);
1588           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1589
1590           if ( i != 0)
1591             tab_hline (t, TAL_1, 1, n_cols - 1, r);
1592           tab_text (t, 1, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1593
1594           moments1_calculate (dd_i->mom, &weight_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
1595
1596           for (j = 0 ; j < pvw->n_groups; ++j)
1597             {
1598               double std_err;
1599               double weight_j, mean_j, var_j;
1600               double half_range;
1601               const struct ccase *cc;
1602               struct descriptive_data *dd_j = categoricals_get_user_data_by_category (cat, j);
1603               if (j == i)
1604                 continue;
1605
1606               ds_clear (&vstr);
1607               cc = categoricals_get_case_by_category (cat, j);
1608               var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (cc, cmd->indep_var), &vstr);
1609               tab_text (t, 2, r + rx, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1610
1611               moments1_calculate (dd_j->mom, &weight_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
1612
1613               tab_double  (t, 3, r + rx, 0, mean_i - mean_j, 0);
1614
1615               std_err = pvw->mse;
1616               std_err *= weight_i + weight_j;
1617               std_err /= weight_i * weight_j;
1618               std_err = sqrt (std_err);
1619
1620               tab_double  (t, 4, r + rx, 0, std_err, 0);
1621
1622               tab_double (t, 5, r + rx, 0, 2 * multiple_comparison_sig (std_err, pvw, dd_i, dd_j, ph), 0);
1623
1624               half_range = mc_half_range (cmd, pvw, std_err, dd_i, dd_j, ph);
1625
1626               tab_double (t, 6, r + rx, 0,
1627                            (mean_i - mean_j) - half_range, 0 );
1628
1629               tab_double (t, 7, r + rx, 0,
1630                            (mean_i - mean_j) + half_range, 0 );
1631
1632               rx++;
1633             }
1634           ds_destroy (&vstr);
1635           r += pvw->n_groups - 1;
1636         }
1637     }
1638
1639   tab_submit (t);
1640 }