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   free (cmd->posthoc);
 407 }
 408
 409
 410
 411 int
 412 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
 413 {
 414   const struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 415   struct oneway_spec oneway ;
 416   oneway.n_vars = 0;
 417   oneway.vars = NULL;
 418   oneway.indep_var = NULL;
 419   oneway.stats = 0;
 420   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 421   oneway.exclude = MV_ANY;
 422   oneway.wv = dict_get_weight (dict);
 423   oneway.alpha = 0.05;
 424   oneway.posthoc = NULL;
 425   oneway.n_posthoc = 0;
 426
 427   ll_init (&oneway.contrast_list);
 428
 429
 430   if ( lex_match (lexer, T_SLASH))
 431     {
 432       if (!lex_force_match_id (lexer, "VARIABLES"))
 433         {
 434           goto error;
 435         }
 436       lex_match (lexer, T_EQUALS);
 437     }
 438
 439   if (!parse_variables_const (lexer, dict,
 440                               &oneway.vars, &oneway.n_vars,
 441                               PV_NO_DUPLICATE | PV_NUMERIC))
 442     goto error;
 443
 444   lex_force_match (lexer, T_BY);
 445
 446   oneway.indep_var = parse_variable_const (lexer, dict);
 447
 448   while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD)
 449     {
 450       lex_match (lexer, T_SLASH);
 451
 452       if (lex_match_id (lexer, "STATISTICS"))
 453         {
 454           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 455           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 456             {
 457               if (lex_match_id (lexer, "DESCRIPTIVES"))
 458                 {
 459                   oneway.stats |= STATS_DESCRIPTIVES;
 460                 }
 461               else if (lex_match_id (lexer, "HOMOGENEITY"))
 462                 {
 463                   oneway.stats |= STATS_HOMOGENEITY;
 464                 }
 465               else
 466                 {
 467                   lex_error (lexer, NULL);
 468                   goto error;
 469                 }
 470             }
 471         }
 472       else if (lex_match_id (lexer, "POSTHOC"))
 473         {
 474           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 475           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 476             {
 477               int p;
 478               bool method = false;
 479               for (p = 0 ; p < sizeof (ph_tests) / sizeof (struct posthoc); ++p)
 480                 {
 481                   if (lex_match_id (lexer, ph_tests[p].syntax))
 482                     {
 483                       oneway.n_posthoc++;
 484                       oneway.posthoc = xrealloc (oneway.posthoc, sizeof (*oneway.posthoc) * oneway.n_posthoc);
 485                       oneway.posthoc[oneway.n_posthoc - 1] = p;
 486                       method = true;
 487                       break;
 488                     }
 489                 }
 490               if ( method == false)
 491                 {
 492                   if (lex_match_id (lexer, "ALPHA"))
 493                     {
 494                       if ( !lex_force_match (lexer, T_LPAREN))
 495                         goto error;
 496                       lex_force_num (lexer);
 497                       oneway.alpha = lex_number (lexer);
 498                       lex_get (lexer);
 499                       if ( !lex_force_match (lexer, T_RPAREN))
 500                         goto error;
 501                     }
 502                   else
 503                     {
 504                       msg (SE, _("The post hoc analysis method %s is not supported."), lex_tokcstr (lexer));
 505                       lex_error (lexer, NULL);
 506                       goto error;
 507                     }
 508                 }
 509             }
 510         }
 511       else if (lex_match_id (lexer, "CONTRAST"))
 512         {
 513           struct contrasts_node *cl = xzalloc (sizeof *cl);
 514
 515           struct ll_list *coefficient_list = &cl->coefficient_list;
 516           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 517
 518           ll_init (coefficient_list);
 519
 520           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 521             {
 522               if ( lex_is_number (lexer))
 523                 {
 524                   struct coeff_node *cc = xmalloc (sizeof *cc);
 525                   cc->coeff = lex_number (lexer);
 526
 527                   ll_push_tail (coefficient_list, &cc->ll);
 528                   lex_get (lexer);
 529                 }
 530               else
 531                 {
 532                   lex_error (lexer, NULL);
 533                   goto error;
 534                 }
 535             }
 536
 537           ll_push_tail (&oneway.contrast_list, &cl->ll);
 538         }
 539       else if (lex_match_id (lexer, "MISSING"))
 540         {
 541           lex_match (lexer, T_EQUALS);
 542           while (lex_token (lexer) != T_ENDCMD && lex_token (lexer) != T_SLASH)
 543             {
 544               if (lex_match_id (lexer, "INCLUDE"))
 545                 {
 546                   oneway.exclude = MV_SYSTEM;
 547                 }
 548               else if (lex_match_id (lexer, "EXCLUDE"))
 549                 {
 550                   oneway.exclude = MV_ANY;
 551                 }
 552               else if (lex_match_id (lexer, "LISTWISE"))
 553                 {
 554                   oneway.missing_type = MISS_LISTWISE;
 555                 }
 556               else if (lex_match_id (lexer, "ANALYSIS"))
 557                 {
 558                   oneway.missing_type = MISS_ANALYSIS;
 559                 }
 560               else
 561                 {
 562                   lex_error (lexer, NULL);
 563                   goto error;
 564                 }
 565             }
 566         }
 567       else
 568         {
 569           lex_error (lexer, NULL);
 570           goto error;
 571         }
 572     }
 573
 574
 575   {
 576     struct casegrouper *grouper;
 577     struct casereader *group;
 578     bool ok;
 579
 580     grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dict);
 581     while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
 582       run_oneway (&oneway, group, ds);
 583     ok = casegrouper_destroy (grouper);
 584     ok = proc_commit (ds) && ok;
 585   }
 586
 587   oneway_cleanup (&oneway);
 588   free (oneway.vars);
 589   return CMD_SUCCESS;
 590
 591  error:
 592   oneway_cleanup (&oneway);
 593   free (oneway.vars);
 594   return CMD_FAILURE;
 595 }
 596
 597
 598 \f
 599
 600
 601 static struct descriptive_data *
 602 dd_create (const struct variable *var)
 603 {
 604   struct descriptive_data *dd = xmalloc (sizeof *dd);
 605
 606   dd->mom = moments1_create (MOMENT_VARIANCE);
 607   dd->minimum = DBL_MAX;
 608   dd->maximum = -DBL_MAX;
 609   dd->var = var;
 610
 611   return dd;
 612 }
 613
 614 static void
 615 dd_destroy (struct descriptive_data *dd)
 616 {
 617   moments1_destroy (dd->mom);
 618   free (dd);
 619 }
 620
 621 static void *
 622 makeit (const void *aux1, void *aux2 UNUSED)
 623 {
 624   const struct variable *var = aux1;
 625
 626   struct descriptive_data *dd = dd_create (var);
 627
 628   return dd;
 629 }
 630
 631 static void
 632 killit (const void *aux1 UNUSED, void *user_data)
 633 {
 634   struct descriptive_data *dd = user_data;
 635
 636   dd_destroy (dd);
 637 }
 638
 639
 640 static void
 641 updateit (const void *aux1, void *aux2, void *user_data,
 642           const struct ccase *c, double weight)
 643 {
 644   struct descriptive_data *dd = user_data;
 645
 646   const struct variable *varp = aux1;
 647
 648   const union value *valx = case_data (c, varp);
 649
 650   struct descriptive_data *dd_total = aux2;
 651
 652   moments1_add (dd->mom, valx->f, weight);
 653   if (valx->f < dd->minimum)
 654     dd->minimum = valx->f;
 655
 656   if (valx->f > dd->maximum)
 657     dd->maximum = valx->f;
 658
 659   {
 660     const struct variable *var = dd_total->var;
 661     const union value *val = case_data (c, var);
 662
 663     moments1_add (dd_total->mom,
 664                   val->f,
 665                   weight);
 666
 667     if (val->f < dd_total->minimum)
 668       dd_total->minimum = val->f;
 669
 670     if (val->f > dd_total->maximum)
 671       dd_total->maximum = val->f;
 672   }
 673 }
 674
 675 static void
 676 run_oneway (const struct oneway_spec *cmd,
 677             struct casereader *input,
 678             const struct dataset *ds)
 679 {
 680   int v;
 681   struct taint *taint;
 682   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
 683   struct casereader *reader;
 684   struct ccase *c;
 685
 686   struct oneway_workspace ws;
 687
 688   ws.actual_number_of_groups = 0;
 689   ws.vws = xzalloc (cmd->n_vars * sizeof (*ws.vws));
 690   ws.dd_total = xmalloc (sizeof (struct descriptive_data) * cmd->n_vars);
 691
 692   for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 693     ws.dd_total[v] = dd_create (cmd->vars[v]);
 694
 695   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 696     {
 697       struct interaction *inter = interaction_create (cmd->indep_var);
 698
 699       struct payload payload;
 700       payload.create = makeit;
 701       payload.update = updateit;
 702       payload.calculate = NULL;
 703       payload.destroy = killit;
 704
 705       ws.vws[v].cat = categoricals_create (&inter, 1, cmd->wv,
 706                                            cmd->exclude, cmd->exclude);
 707
 708       categoricals_set_payload (ws.vws[v].cat, &payload,
 709                                 CONST_CAST (struct variable *, cmd->vars[v]),
 710                                 ws.dd_total[v]);
 711
 712
 713       ws.vws[v].cov = covariance_2pass_create (1, &cmd->vars[v],
 714                                                ws.vws[v].cat,
 715                                                cmd->wv, cmd->exclude);
 716       ws.vws[v].nl = levene_create (var_get_width (cmd->indep_var), NULL);
 717     }
 718
 719   c = casereader_peek (input, 0);
 720   if (c == NULL)
 721     {
 722       casereader_destroy (input);
 723       goto finish;
 724     }
 725   output_split_file_values (ds, c);
 726   case_unref (c);
 727
 728   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
 729
 730   input = casereader_create_filter_missing (input, &cmd->indep_var, 1,
 731                                             cmd->exclude, NULL, NULL);
 732   if (cmd->missing_type == MISS_LISTWISE)
 733     input = casereader_create_filter_missing (input, cmd->vars, cmd->n_vars,
 734                                               cmd->exclude, NULL, NULL);
 735   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
 736
 737   reader = casereader_clone (input);
 738   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
 739     {
 740       int i;
 741       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 742
 743       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 744         {
 745           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 746           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 747           const union value *val = case_data (c, v);
 748
 749           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 750             {
 751               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 752                 continue;
 753             }
 754
 755           covariance_accumulate_pass1 (pvw->cov, c);
 756           levene_pass_one (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 757         }
 758     }
 759   casereader_destroy (reader);
 760
 761   reader = casereader_clone (input);
 762   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 763     {
 764       int i;
 765       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 766       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 767         {
 768           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 769           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 770           const union value *val = case_data (c, v);
 771
 772           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 773             {
 774               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 775                 continue;
 776             }
 777
 778           covariance_accumulate_pass2 (pvw->cov, c);
 779           levene_pass_two (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 780         }
 781     }
 782   casereader_destroy (reader);
 783
 784   reader = casereader_clone (input);
 785   for ( ; (c = casereader_read (reader) ); case_unref (c))
 786     {
 787       int i;
 788       double w = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
 789
 790       for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 791         {
 792           struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[i];
 793           const struct variable *v = cmd->vars[i];
 794           const union value *val = case_data (c, v);
 795
 796           if ( MISS_ANALYSIS == cmd->missing_type)
 797             {
 798               if ( var_is_value_missing (v, val, cmd->exclude))
 799                 continue;
 800             }
 801
 802           levene_pass_three (pvw->nl, val->f, w, case_data (c, cmd->indep_var));
 803         }
 804     }
 805   casereader_destroy (reader);
 806
 807
 808   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 809     {
 810       gsl_matrix *cm;
 811       struct per_var_ws *pvw = &ws.vws[v];
 812       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
 813       const bool ok = categoricals_sane (cats);
 814
 815       if ( ! ok)
 816         {
 817           msg (MW,
 818                _("Dependent variable %s has no non-missing values.  No analysis for this variable will be done."),
 819                var_get_name (cmd->vars[v]));
 820           continue;
 821         }
 822
 823       cm = covariance_calculate_unnormalized (pvw->cov);
 824
 825       moments1_calculate (ws.dd_total[v]->mom, &pvw->n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 826
 827       pvw->sst = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 828
 829       reg_sweep (cm, 0);
 830
 831       pvw->sse = gsl_matrix_get (cm, 0, 0);
 832
 833       pvw->ssa = pvw->sst - pvw->sse;
 834
 835       pvw->n_groups = categoricals_n_total (cats);
 836
 837       pvw->mse = (pvw->sst - pvw->ssa) / (pvw->n - pvw->n_groups);
 838
 839       gsl_matrix_free (cm);
 840     }
 841
 842   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 843     {
 844       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws.vws[v].cov);
 845
 846       if ( ! categoricals_is_complete (cats))
 847         {
 848           continue;
 849         }
 850
 851       if (categoricals_n_total (cats) > ws.actual_number_of_groups)
 852         ws.actual_number_of_groups = categoricals_n_total (cats);
 853     }
 854
 855   casereader_destroy (input);
 856
 857   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
 858     output_oneway (cmd, &ws);
 859
 860   taint_destroy (taint);
 861
 862  finish:
 863
 864   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
 865     {
 866       covariance_destroy (ws.vws[v].cov);
 867       levene_destroy (ws.vws[v].nl);
 868       dd_destroy (ws.dd_total[v]);
 869     }
 870   free (ws.vws);
 871   free (ws.dd_total);
 872 }
 873
 874 static void show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 875 static void show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws);
 876 static void show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int depvar);
 877
 878 static void
 879 output_oneway (const struct oneway_spec *cmd, struct oneway_workspace *ws)
 880 {
 881   size_t i = 0;
 882
 883   /* Check the sanity of the given contrast values */
 884   struct contrasts_node *coeff_list  = NULL;
 885   struct contrasts_node *coeff_next  = NULL;
 886   ll_for_each_safe (coeff_list, coeff_next, struct contrasts_node, ll, &cmd->contrast_list)
 887     {
 888       struct coeff_node *cn = NULL;
 889       double sum = 0;
 890       struct ll_list *cl = &coeff_list->coefficient_list;
 891       ++i;
 892
 893       if (ll_count (cl) != ws->actual_number_of_groups)
 894         {
 895           msg (SW,
 896                _("In contrast list %zu, the number of coefficients (%zu) does not equal the number of groups (%d). This contrast list will be ignored."),
 897                i, ll_count (cl), ws->actual_number_of_groups);
 898
 899           ll_remove (&coeff_list->ll);
 900           continue;
 901         }
 902
 903       ll_for_each (cn, struct coeff_node, ll, cl)
 904         sum += cn->coeff;
 905
 906       if ( sum != 0.0 )
 907         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i);
 908     }
 909
 910   if (cmd->stats & STATS_DESCRIPTIVES)
 911     show_descriptives (cmd, ws);
 912
 913   if (cmd->stats & STATS_HOMOGENEITY)
 914     show_homogeneity (cmd, ws);
 915
 916   show_anova_table (cmd, ws);
 917
 918   if (ll_count (&cmd->contrast_list) > 0)
 919     {
 920       show_contrast_coeffs (cmd, ws);
 921       show_contrast_tests (cmd, ws);
 922     }
 923
 924   if ( cmd->posthoc )
 925     {
 926       int v;
 927       for (v = 0 ; v < cmd->n_vars; ++v)
 928         {
 929           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (ws->vws[v].cov);
 930
 931           if ( categoricals_is_complete (cats))
 932             show_comparisons (cmd, ws, v);
 933         }
 934     }
 935 }
 936
 937
 938 /* Show the ANOVA table */
 939 static void
 940 show_anova_table (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
 941 {
 942   size_t i;
 943   int n_cols =7;
 944   size_t n_rows = cmd->n_vars * 3 + 1;
 945
 946   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
 947
 948   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
 949
 950   tab_box (t,
 951            TAL_2, TAL_2,
 952            -1, TAL_1,
 953            0, 0,
 954            n_cols - 1, n_rows - 1);
 955
 956   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
 957   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
 958   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
 959
 960   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
 961   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
 962   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
 963   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
 964   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
 965
 966
 967   for (i = 0; i < cmd->n_vars; ++i)
 968     {
 969       double n;
 970       double df1, df2;
 971       double msa;
 972       const char *s = var_to_string (cmd->vars[i]);
 973       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[i];
 974
 975       moments1_calculate (ws->dd_total[i]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
 976
 977       df1 = pvw->n_groups - 1;
 978       df2 = n - pvw->n_groups;
 979       msa = pvw->ssa / df1;
 980
 981       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
 982       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
 983       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
 984       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
 985
 986       if (i > 0)
 987         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
 988
 989
 990       /* Sums of Squares */
 991       tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, pvw->ssa, NULL);
 992       tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, pvw->sst, NULL);
 993       tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, pvw->sse, NULL);
 994
 995
 996       /* Degrees of freedom */
 997       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
 998       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
 999       tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, n - 1, 4, 0);
1000
1001       /* Mean Squares */
1002       tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
1003       tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, pvw->mse, NULL);
1004
1005       {
1006         const double F = msa / pvw->mse ;
1007
1008         /* The F value */
1009         tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
1010
1011         /* The significance */
1012         tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1013       }
1014     }
1015
1016   tab_title (t, _("ANOVA"));
1017   tab_submit (t);
1018 }
1019
1020
1021 /* Show the descriptives table */
1022 static void
1023 show_descriptives (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1024 {
1025   size_t v;
1026   int n_cols = 10;
1027   struct tab_table *t;
1028   int row;
1029
1030   const double confidence = 0.95;
1031   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
1032
1033   const struct fmt_spec *wfmt = cmd->wv ? var_get_print_format (cmd->wv) : &F_8_0;
1034
1035   int n_rows = 2;
1036
1037   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1038     n_rows += ws->actual_number_of_groups + 1;
1039
1040   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1041   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1042
1043   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1044   tab_box (t,
1045            TAL_2, TAL_2,
1046            -1, TAL_1,
1047            0, 0,
1048            n_cols - 1, n_rows - 1);
1049
1050   /* Underline headers */
1051   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1052   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1053
1054   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
1055   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
1056   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
1057   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1058
1059
1060   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
1061   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
1062   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1063                          _("%g%% Confidence Interval for Mean"),
1064                          confidence*100.0);
1065
1066   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1067   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1068
1069   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
1070   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
1071
1072   tab_title (t, _("Descriptives"));
1073
1074   row = 2;
1075   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1076     {
1077       const char *s = var_to_string (cmd->vars[v]);
1078       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (cmd->vars[v]);
1079
1080       int count = 0;
1081
1082       struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1083       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1084
1085       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1086       if ( v > 0)
1087         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
1088
1089       for (count = 0; count < categoricals_n_total (cats); ++count)
1090         {
1091           double T;
1092           double n, mean, variance;
1093           double std_dev, std_error ;
1094
1095           struct string vstr;
1096
1097           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1098           const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, count);
1099
1100           moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1101
1102           std_dev = sqrt (variance);
1103           std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1104
1105           ds_init_empty (&vstr);
1106
1107           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1108
1109           tab_text (t, 1, row + count,
1110                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1111                     ds_cstr (&vstr));
1112
1113           ds_destroy (&vstr);
1114
1115           /* Now fill in the numbers ... */
1116
1117           tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1118
1119           tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1120
1121           tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1122
1123
1124           tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1125
1126           /* Now the confidence interval */
1127
1128           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1129
1130           tab_double (t, 6, row + count, 0,
1131                       mean - T * std_error, NULL);
1132
1133           tab_double (t, 7, row + count, 0,
1134                       mean + T * std_error, NULL);
1135
1136           /* Min and Max */
1137
1138           tab_double (t, 8, row + count, 0,  dd->minimum, fmt);
1139           tab_double (t, 9, row + count, 0,  dd->maximum, fmt);
1140         }
1141
1142       if (categoricals_is_complete (cats))
1143       {
1144         double T;
1145         double n, mean, variance;
1146         double std_dev;
1147         double std_error;
1148
1149         moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1150
1151         std_dev = sqrt (variance);
1152         std_error = std_dev / sqrt (n) ;
1153
1154         tab_text (t, 1, row + count,
1155                   TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
1156
1157         tab_double (t, 2, row + count, 0, n, wfmt);
1158
1159         tab_double (t, 3, row + count, 0, mean, NULL);
1160
1161         tab_double (t, 4, row + count, 0, std_dev, NULL);
1162
1163         tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
1164
1165         /* Now the confidence interval */
1166         T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, n - 1);
1167
1168         tab_double (t, 6, row + count, 0,
1169                     mean - T * std_error, NULL);
1170
1171         tab_double (t, 7, row + count, 0,
1172                     mean + T * std_error, NULL);
1173
1174
1175         /* Min and Max */
1176         tab_double (t, 8, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->minimum, fmt);
1177         tab_double (t, 9, row + count, 0,  ws->dd_total[v]->maximum, fmt);
1178       }
1179
1180       row += categoricals_n_total (cats) + 1;
1181     }
1182
1183   tab_submit (t);
1184 }
1185
1186 /* Show the homogeneity table */
1187 static void
1188 show_homogeneity (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1189 {
1190   size_t v;
1191   int n_cols = 5;
1192   size_t n_rows = cmd->n_vars + 1;
1193
1194   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1195   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
1196
1197   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1198   tab_box (t,
1199            TAL_2, TAL_2,
1200            -1, TAL_1,
1201            0, 0,
1202            n_cols - 1, n_rows - 1);
1203
1204
1205   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1206   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
1207
1208   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
1209   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
1210   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
1211   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
1212
1213   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
1214
1215   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1216     {
1217       double n;
1218       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1219       double F = levene_calculate (pvw->nl);
1220
1221       const struct variable *var = cmd->vars[v];
1222       const char *s = var_to_string (var);
1223       double df1, df2;
1224
1225       moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1226
1227       df1 = pvw->n_groups - 1;
1228       df2 = n - pvw->n_groups;
1229
1230       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
1231
1232       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
1233       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
1234       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
1235
1236       /* Now the significance */
1237       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
1238     }
1239
1240   tab_submit (t);
1241 }
1242
1243
1244 /* Show the contrast coefficients table */
1245 static void
1246 show_contrast_coeffs (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1247 {
1248   int c_num = 0;
1249   struct ll *cli;
1250
1251   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1252   int n_cols = 2 + ws->actual_number_of_groups;
1253   int n_rows = 2 + n_contrasts;
1254
1255   struct tab_table *t;
1256
1257   const struct covariance *cov = ws->vws[0].cov ;
1258
1259   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1260   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
1261
1262   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1263   tab_box (t,
1264            TAL_2, TAL_2,
1265            -1, TAL_1,
1266            0, 0,
1267            n_cols - 1, n_rows - 1);
1268
1269   tab_box (t,
1270            -1, -1,
1271            TAL_0, TAL_0,
1272            2, 0,
1273            n_cols - 1, 0);
1274
1275   tab_box (t,
1276            -1, -1,
1277            TAL_0, TAL_0,
1278            0, 0,
1279            1, 1);
1280
1281   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
1282   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
1283
1284   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
1285
1286   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
1287
1288   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1289
1290
1291   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1292                   var_to_string (cmd->indep_var));
1293
1294   for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1295         cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1296         cli = ll_next (cli))
1297     {
1298       int count = 0;
1299       struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1300       struct ll *coeffi ;
1301
1302       tab_text_format (t, 1, c_num + 2, TAB_CENTER, "%d", c_num + 1);
1303
1304       for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1305            coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1306            ++count, coeffi = ll_next (coeffi))
1307         {
1308           const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (cov);
1309           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cats, count);
1310           struct coeff_node *coeffn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1311           struct string vstr;
1312
1313           ds_init_empty (&vstr);
1314
1315           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1316
1317           tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1318
1319           ds_destroy (&vstr);
1320
1321           tab_text_format (t, count + 2, c_num + 2, TAB_RIGHT, "%g", coeffn->coeff);
1322         }
1323       ++c_num;
1324     }
1325
1326   tab_submit (t);
1327 }
1328
1329
1330 /* Show the results of the contrast tests */
1331 static void
1332 show_contrast_tests (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws)
1333 {
1334   int n_contrasts = ll_count (&cmd->contrast_list);
1335   size_t v;
1336   int n_cols = 8;
1337   size_t n_rows = 1 + cmd->n_vars * 2 * n_contrasts;
1338
1339   struct tab_table *t;
1340
1341   t = tab_create (n_cols, n_rows);
1342   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
1343
1344   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1345   tab_box (t,
1346            TAL_2, TAL_2,
1347            -1, TAL_1,
1348            0, 0,
1349            n_cols - 1, n_rows - 1);
1350
1351   tab_box (t,
1352            -1, -1,
1353            TAL_0, TAL_0,
1354            0, 0,
1355            2, 0);
1356
1357   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
1358   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
1359
1360   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
1361
1362   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
1363   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
1364   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1365   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
1366   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
1367   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
1368
1369   for (v = 0; v < cmd->n_vars; ++v)
1370     {
1371       const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1372       const struct categoricals *cats = covariance_get_categoricals (pvw->cov);
1373       struct ll *cli;
1374       int i = 0;
1375       int lines_per_variable = 2 * n_contrasts;
1376
1377       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1378                 var_to_string (cmd->vars[v]));
1379
1380       for ( cli = ll_head (&cmd->contrast_list);
1381             cli != ll_null (&cmd->contrast_list);
1382             ++i, cli = ll_next (cli))
1383         {
1384           struct contrasts_node *cn = ll_data (cli, struct contrasts_node, ll);
1385           struct ll *coeffi ;
1386           int ci = 0;
1387           double contrast_value = 0.0;
1388           double coef_msq = 0.0;
1389
1390           double T;
1391           double std_error_contrast;
1392           double df;
1393           double sec_vneq = 0.0;
1394
1395           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
1396              "variances not equal" case is painfull!!
1397              The following formula may help to understand it:
1398              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
1399              {
1400              \sum_{i=1}^k\left (
1401              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
1402              \right)
1403              }
1404           */
1405
1406           double df_denominator = 0.0;
1407           double df_numerator = 0.0;
1408
1409           double grand_n;
1410           moments1_calculate (ws->dd_total[v]->mom, &grand_n, NULL, NULL, NULL, NULL);
1411           df = grand_n - pvw->n_groups;
1412
1413           if ( i == 0 )
1414             {
1415               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1416                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1417                         _("Assume equal variances"));
1418
1419               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1420                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
1421                         _("Does not assume equal"));
1422             }
1423
1424           tab_text_format (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1425                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1426
1427
1428           tab_text_format (t,  2,
1429                            (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1430                            TAB_CENTER | TAT_TITLE, "%d", i + 1);
1431
1432           for (coeffi = ll_head (&cn->coefficient_list);
1433                coeffi != ll_null (&cn->coefficient_list);
1434                ++ci, coeffi = ll_next (coeffi))
1435             {
1436               double n, mean, variance;
1437               const struct descriptive_data *dd = categoricals_get_user_data_by_category (cats, ci);
1438               struct coeff_node *cn = ll_data (coeffi, struct coeff_node, ll);
1439               const double coef = cn->coeff;
1440               double winv ;
1441
1442               moments1_calculate (dd->mom, &n, &mean, &variance, NULL, NULL);
1443
1444               winv = variance / n;
1445
1446               contrast_value += coef * mean;
1447
1448               coef_msq += (pow2 (coef)) / n;
1449
1450               sec_vneq += (pow2 (coef)) * variance / n;
1451
1452               df_numerator += (pow2 (coef)) * winv;
1453               df_denominator += pow2((pow2 (coef)) * winv) / (n - 1);
1454             }
1455
1456           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
1457
1458           df_numerator = pow2 (df_numerator);
1459
1460           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1461                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1462
1463           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
1464                       n_contrasts,
1465                       TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
1466
1467           std_error_contrast = sqrt (pvw->mse * coef_msq);
1468
1469           /* Std. Error */
1470           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1471                       TAB_RIGHT, std_error_contrast,
1472                       NULL);
1473
1474           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
1475
1476           /* T Statistic */
1477
1478           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1479                       TAB_RIGHT, T,
1480                       NULL);
1481
1482
1483           /* Degrees of Freedom */
1484           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1485                      TAB_RIGHT,  df,
1486                      8, 0);
1487
1488
1489           /* Significance TWO TAILED !!*/
1490           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
1491                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
1492                       NULL);
1493
1494           /* Now for the Variances NOT Equal case */
1495
1496           /* Std. Error */
1497           tab_double (t,  4,
1498                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1499                       TAB_RIGHT, sec_vneq,
1500                       NULL);
1501
1502           T = contrast_value / sec_vneq;
1503           tab_double (t,  5,
1504                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1505                       TAB_RIGHT, T,
1506                       NULL);
1507
1508           df = df_numerator / df_denominator;
1509
1510           tab_double (t,  6,
1511                       (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1512                       TAB_RIGHT, df,
1513                       NULL);
1514
1515           /* The Significance */
1516           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + n_contrasts,
1517                       TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
1518                       NULL);
1519         }
1520
1521       if ( v > 0 )
1522         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
1523     }
1524
1525   tab_submit (t);
1526 }
1527
1528
1529
1530 static void
1531 show_comparisons (const struct oneway_spec *cmd, const struct oneway_workspace *ws, int v)
1532 {
1533   const int n_cols = 8;
1534   const int heading_rows = 2;
1535   const int heading_cols = 3;
1536
1537   int p;
1538   int r = heading_rows ;
1539
1540   const struct per_var_ws *pvw = &ws->vws[v];
1541   const struct categoricals *cat = pvw->cat;
1542   const int n_rows = heading_rows + cmd->n_posthoc * pvw->n_groups * (pvw->n_groups - 1);
1543
1544   struct tab_table *t = tab_create (n_cols, n_rows);
1545
1546   tab_headers (t, heading_cols, 0, heading_rows, 0);
1547
1548   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
1549   tab_box (t,
1550            TAL_2, TAL_2,
1551            -1, -1,
1552            0, 0,
1553            n_cols - 1, n_rows - 1);
1554
1555   tab_box (t,
1556            -1, -1,
1557            -1, TAL_1,
1558            heading_cols, 0,
1559            n_cols - 1, n_rows - 1);
1560
1561   tab_vline (t, TAL_2, heading_cols, 0, n_rows - 1);
1562
1563   tab_title (t, _("Multiple Comparisons"));
1564
1565   tab_text_format (t,  1, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(I) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1566   tab_text_format (t,  2, 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("(J) %s"), var_to_string (cmd->indep_var));
1567   tab_text (t,  3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Difference"));
1568   tab_text (t,  3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("(I - J)"));
1569   tab_text (t,  4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
1570   tab_text (t,  5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig."));
1571
1572   tab_joint_text_format (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
1573                          _("%g%% Confidence Interval"),
1574                          (1 - cmd->alpha) * 100.0);
1575
1576   tab_text (t,  6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
1577   tab_text (t,  7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
1578
1579
1580   for (p = 0; p < cmd->n_posthoc; ++p)
1581     {
1582       int i;
1583       const struct posthoc *ph = &ph_tests[cmd->posthoc[p]];
1584
1585       tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, r);
1586
1587       tab_text (t, 0, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, gettext (ph->label));
1588
1589       for (i = 0; i < pvw->n_groups ; ++i)
1590         {
1591           double weight_i, mean_i, var_i;
1592           int rx = 0;
1593           struct string vstr;
1594           int j;
1595           struct descriptive_data *dd_i = categoricals_get_user_data_by_category (cat, i);
1596           const struct ccase *gcc = categoricals_get_case_by_category (cat, i);
1597
1598
1599           ds_init_empty (&vstr);
1600           var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (gcc, cmd->indep_var), &vstr);
1601
1602           if ( i != 0)
1603             tab_hline (t, TAL_1, 1, n_cols - 1, r);
1604           tab_text (t, 1, r, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1605
1606           moments1_calculate (dd_i->mom, &weight_i, &mean_i, &var_i, 0, 0);
1607
1608           for (j = 0 ; j < pvw->n_groups; ++j)
1609             {
1610               double std_err;
1611               double weight_j, mean_j, var_j;
1612               double half_range;
1613               const struct ccase *cc;
1614               struct descriptive_data *dd_j = categoricals_get_user_data_by_category (cat, j);
1615               if (j == i)
1616                 continue;
1617
1618               ds_clear (&vstr);
1619               cc = categoricals_get_case_by_category (cat, j);
1620               var_append_value_name (cmd->indep_var, case_data (cc, cmd->indep_var), &vstr);
1621               tab_text (t, 2, r + rx, TAB_LEFT | TAT_TITLE, ds_cstr (&vstr));
1622
1623               moments1_calculate (dd_j->mom, &weight_j, &mean_j, &var_j, 0, 0);
1624
1625               tab_double  (t, 3, r + rx, 0, mean_i - mean_j, 0);
1626
1627               std_err = pvw->mse;
1628               std_err *= weight_i + weight_j;
1629               std_err /= weight_i * weight_j;
1630               std_err = sqrt (std_err);
1631
1632               tab_double  (t, 4, r + rx, 0, std_err, 0);
1633
1634               tab_double (t, 5, r + rx, 0, 2 * multiple_comparison_sig (std_err, pvw, dd_i, dd_j, ph), 0);
1635
1636               half_range = mc_half_range (cmd, pvw, std_err, dd_i, dd_j, ph);
1637
1638               tab_double (t, 6, r + rx, 0,
1639                            (mean_i - mean_j) - half_range, 0 );
1640
1641               tab_double (t, 7, r + rx, 0,
1642                            (mean_i - mean_j) + half_range, 0 );
1643
1644               rx++;
1645             }
1646           ds_destroy (&vstr);
1647           r += pvw->n_groups - 1;
1648         }
1649     }
1650
1651   tab_submit (t);
1652 }