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