output: Get rid of unused SOM_ROW, SOM_COLUMN enums.
[pspp-builds.git] / src / language / stats / oneway.q
1 /* PSPP - a program for statistical analysis.
2    Copyright (C) 1997-9, 2000, 2007, 2009 Free Software Foundation, Inc.
3
4    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
5    it under the terms of the GNU General Public License as published by
6    the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
7    (at your option) any later version.
8
9    This program is distributed in the hope that it will be useful,
10    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
11    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
12    GNU General Public License for more details.
13
14    You should have received a copy of the GNU General Public License
15    along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>. */
16
17 #include <config.h>
18
19 #include <gsl/gsl_cdf.h>
20 #include <math.h>
21 #include <stdio.h>
22 #include <stdlib.h>
23
24 #include <data/case.h>
25 #include <data/casegrouper.h>
26 #include <data/casereader.h>
27 #include <data/dictionary.h>
28 #include <data/procedure.h>
29 #include <data/value-labels.h>
30 #include <data/variable.h>
31 #include <language/command.h>
32 #include <language/dictionary/split-file.h>
33 #include <language/lexer/lexer.h>
34 #include <libpspp/compiler.h>
35 #include <libpspp/hash.h>
36 #include <libpspp/message.h>
37 #include <libpspp/misc.h>
38 #include <libpspp/str.h>
39 #include <libpspp/taint.h>
40 #include <math/group-proc.h>
41 #include <math/group.h>
42 #include <math/levene.h>
43 #include <output/manager.h>
44 #include <output/table.h>
45 #include "sort-criteria.h"
46 #include <data/format.h>
47
48 #include "xalloc.h"
49
50 #include "gettext.h"
51 #define _(msgid) gettext (msgid)
52
53 /* (headers) */
54
55 /* (specification)
56    "ONEWAY" (oneway_):
57    *^variables=custom;
58    missing=miss:!analysis/listwise,
59    incl:include/!exclude;
60    +contrast= double list;
61    +statistics[st_]=descriptives,homogeneity.
62 */
63 /* (declarations) */
64 /* (functions) */
65
66 static struct cmd_oneway cmd;
67
68 /* The independent variable */
69 static const struct variable *indep_var;
70
71 /* Number of dependent variables */
72 static size_t n_vars;
73
74 /* The dependent variables */
75 static const struct variable **vars;
76
77
78 /* A  hash table containing all the distinct values of the independent
79    variables */
80 static struct hsh_table *global_group_hash;
81
82 /* The number of distinct values of the independent variable, when all
83    missing values are disregarded */
84 static int ostensible_number_of_groups = -1;
85
86
87 static void run_oneway (struct cmd_oneway *, struct casereader *,
88                         const struct dataset *);
89
90
91 /* Routines to show the output tables */
92 static void show_anova_table(void);
93 static void show_descriptives (const struct dictionary *dict);
94 static void show_homogeneity(void);
95
96 static void show_contrast_coeffs (short *);
97 static void show_contrast_tests (short *);
98
99
100 enum stat_table_t {STAT_DESC = 1, STAT_HOMO = 2};
101
102 static enum stat_table_t stat_tables;
103
104 static void output_oneway (const struct dictionary *dict);
105
106
107 int
108 cmd_oneway (struct lexer *lexer, struct dataset *ds)
109 {
110   struct casegrouper *grouper;
111   struct casereader *group;
112   int i;
113   bool ok;
114
115   if ( !parse_oneway (lexer, ds, &cmd, NULL))
116     return CMD_FAILURE;
117
118   /* What statistics were requested */
119   if ( cmd.sbc_statistics)
120     {
121
122       for (i = 0; i < ONEWAY_ST_count; ++i)
123         {
124           if (! cmd.a_statistics[i]) continue;
125
126           switch (i) 
127             {
128             case ONEWAY_ST_DESCRIPTIVES:
129               stat_tables |= STAT_DESC;
130               break;
131             case ONEWAY_ST_HOMOGENEITY:
132               stat_tables |= STAT_HOMO;
133               break;
134             }
135         }
136     }
137
138   /* Data pass.  FIXME: error handling. */
139   grouper = casegrouper_create_splits (proc_open (ds), dataset_dict (ds));
140   while (casegrouper_get_next_group (grouper, &group))
141     run_oneway (&cmd, group, ds);
142   ok = casegrouper_destroy (grouper);
143   ok = proc_commit (ds) && ok;
144
145   free (vars);
146   free_oneway (&cmd);
147
148   return ok ? CMD_SUCCESS : CMD_CASCADING_FAILURE;
149 }
150
151
152 static void
153 output_oneway (const struct dictionary *dict)
154 {
155   size_t i;
156   short *bad_contrast;
157
158   bad_contrast = xnmalloc (cmd.sbc_contrast, sizeof *bad_contrast);
159
160   /* Check the sanity of the given contrast values */
161   for (i = 0; i < cmd.sbc_contrast; ++i)
162     {
163       int j;
164       double sum = 0;
165
166       bad_contrast[i] = 0;
167       if (subc_list_double_count (&cmd.dl_contrast[i]) !=
168           ostensible_number_of_groups)
169         {
170           msg (SW,
171                _("Number of contrast coefficients must equal the number of groups"));
172           bad_contrast[i] = 1;
173           continue;
174         }
175
176       for (j = 0; j < ostensible_number_of_groups; ++j)
177         sum += subc_list_double_at (&cmd.dl_contrast[i], j);
178
179       if ( sum != 0.0 )
180         msg (SW, _("Coefficients for contrast %zu do not total zero"), i + 1);
181     }
182
183   if ( stat_tables & STAT_DESC )
184     show_descriptives (dict);
185
186   if ( stat_tables & STAT_HOMO )
187     show_homogeneity ();
188
189   show_anova_table ();
190
191   if (cmd.sbc_contrast )
192     {
193       show_contrast_coeffs (bad_contrast);
194       show_contrast_tests (bad_contrast);
195     }
196
197   free (bad_contrast);
198
199   /* Clean up */
200   for (i = 0; i < n_vars; ++i )
201     {
202       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (vars[i])->group_hash;
203
204       hsh_destroy (group_hash);
205     }
206
207   hsh_destroy (global_group_hash);
208 }
209
210
211 /* Parser for the variables sub command */
212 static int
213 oneway_custom_variables (struct lexer *lexer,
214                          struct dataset *ds, struct cmd_oneway *cmd UNUSED,
215                          void *aux UNUSED)
216 {
217   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
218
219   lex_match (lexer, '=');
220
221   if ((lex_token (lexer) != T_ID ||
222        dict_lookup_var (dict, lex_tokid (lexer)) == NULL)
223       && lex_token (lexer) != T_ALL)
224     return 2;
225
226   if (!parse_variables_const (lexer, dict, &vars, &n_vars,
227                               PV_DUPLICATE
228                               | PV_NUMERIC | PV_NO_SCRATCH) )
229     {
230       free (vars);
231       return 0;
232     }
233
234   assert (n_vars);
235
236   if ( ! lex_match (lexer, T_BY))
237     return 2;
238
239   indep_var = parse_variable (lexer, dict);
240
241   if ( !indep_var )
242     {
243       msg (SE, _("`%s' is not a variable name"), lex_tokid (lexer));
244       return 0;
245     }
246
247   return 1;
248 }
249
250
251 /* Show the ANOVA table */
252 static void
253 show_anova_table (void)
254 {
255   size_t i;
256   int n_cols =7;
257   size_t n_rows = n_vars * 3 + 1;
258
259   struct tab_table *t;
260
261
262   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
263   tab_headers (t, 2, 0, 1, 0);
264   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
265
266
267   tab_box (t,
268            TAL_2, TAL_2,
269            -1, TAL_1,
270            0, 0,
271            n_cols - 1, n_rows - 1);
272
273   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1 );
274   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
275   tab_vline (t, TAL_0, 1, 0, 0);
276
277   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sum of Squares"));
278   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
279   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean Square"));
280   tab_text (t, 5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("F"));
281   tab_text (t, 6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
282
283
284   for (i = 0; i < n_vars; ++i)
285     {
286       struct group_statistics *totals = &group_proc_get (vars[i])->ugs;
287       struct hsh_table *group_hash = group_proc_get (vars[i])->group_hash;
288       struct hsh_iterator g;
289       struct group_statistics *gs;
290       double ssa = 0;
291       const char *s = var_to_string (vars[i]);
292
293       for (gs =  hsh_first (group_hash, &g);
294            gs != 0;
295            gs = hsh_next (group_hash, &g))
296         {
297           ssa += pow2 (gs->sum) / gs->n;
298         }
299
300       ssa -= pow2 (totals->sum) / totals->n;
301
302       tab_text (t, 0, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
303       tab_text (t, 1, i * 3 + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Between Groups"));
304       tab_text (t, 1, i * 3 + 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Within Groups"));
305       tab_text (t, 1, i * 3 + 3, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
306
307       if (i > 0)
308         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, i * 3 + 1);
309
310       {
311         struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
312         const double sst = totals->ssq - pow2 (totals->sum) / totals->n;
313         const double df1 = gp->n_groups - 1;
314         const double df2 = totals->n - gp->n_groups;
315         const double msa = ssa / df1;
316
317         gp->mse  = (sst - ssa) / df2;
318
319
320         /* Sums of Squares */
321         tab_double (t, 2, i * 3 + 1, 0, ssa, NULL);
322         tab_double (t, 2, i * 3 + 3, 0, sst, NULL);
323         tab_double (t, 2, i * 3 + 2, 0, sst - ssa, NULL);
324
325
326         /* Degrees of freedom */
327         tab_fixed (t, 3, i * 3 + 1, 0, df1, 4, 0);
328         tab_fixed (t, 3, i * 3 + 2, 0, df2, 4, 0);
329         tab_fixed (t, 3, i * 3 + 3, 0, totals->n - 1, 4, 0);
330
331         /* Mean Squares */
332         tab_double (t, 4, i * 3 + 1, TAB_RIGHT, msa, NULL);
333         tab_double (t, 4, i * 3 + 2, TAB_RIGHT, gp->mse, NULL);
334
335         {
336           const double F = msa / gp->mse ;
337
338           /* The F value */
339           tab_double (t, 5, i * 3 + 1, 0,  F, NULL);
340
341           /* The significance */
342           tab_double (t, 6, i * 3 + 1, 0, gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
343         }
344       }
345     }
346
347
348   tab_title (t, _("ANOVA"));
349   tab_submit (t);
350 }
351
352
353 /* Show the descriptives table */
354 static void
355 show_descriptives (const struct dictionary *dict)
356 {
357   size_t v;
358   int n_cols = 10;
359   struct tab_table *t;
360   int row;
361
362   const double confidence = 0.95;
363   const double q = (1.0 - confidence) / 2.0;
364
365   const struct variable *wv = dict_get_weight (dict);
366   const struct fmt_spec *wfmt = wv ? var_get_print_format (wv) : & F_8_0;
367
368   int n_rows = 2;
369
370   for ( v = 0; v < n_vars; ++v )
371     n_rows += group_proc_get (vars[v])->n_groups + 1;
372
373   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
374   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
375   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
376
377
378   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
379   tab_box (t,
380            TAL_2, TAL_2,
381            -1, TAL_1,
382            0, 0,
383            n_cols - 1, n_rows - 1);
384
385   /* Underline headers */
386   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
387   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
388
389   tab_text (t, 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("N"));
390   tab_text (t, 3, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Mean"));
391   tab_text (t, 4, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Deviation"));
392   tab_text (t, 5, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
393
394
395   tab_vline (t, TAL_0, 7, 0, 0);
396   tab_hline (t, TAL_1, 6, 7, 1);
397   tab_joint_text (t, 6, 0, 7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF,
398                   _("%g%% Confidence Interval for Mean"), confidence*100.0);
399
400   tab_text (t, 6, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Lower Bound"));
401   tab_text (t, 7, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Upper Bound"));
402
403   tab_text (t, 8, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Minimum"));
404   tab_text (t, 9, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Maximum"));
405
406
407   tab_title (t, _("Descriptives"));
408
409
410   row = 2;
411   for (v = 0; v < n_vars; ++v)
412     {
413       double T;
414       double std_error;
415
416       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[v]);
417
418       struct group_statistics *gs;
419       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
420
421       const char *s = var_to_string (vars[v]);
422       const struct fmt_spec *fmt = var_get_print_format (vars[v]);
423
424       struct group_statistics *const *gs_array =
425         (struct group_statistics *const *) hsh_sort (gp->group_hash);
426       int count = 0;
427
428       tab_text (t, 0, row, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
429       if ( v > 0)
430         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, row);
431
432       for (count = 0; count < hsh_count (gp->group_hash); ++count)
433         {
434           struct string vstr;
435           ds_init_empty (&vstr);
436           gs = gs_array[count];
437
438           var_append_value_name (indep_var, &gs->id, &vstr);
439
440           tab_text (t, 1, row + count,
441                     TAB_LEFT | TAT_TITLE,
442                     ds_cstr (&vstr));
443
444           ds_destroy (&vstr);
445
446           /* Now fill in the numbers ... */
447
448           tab_fixed (t, 2, row + count, 0, gs->n, 8, 0);
449
450           tab_double (t, 3, row + count, 0, gs->mean, NULL);
451
452           tab_double (t, 4, row + count, 0, gs->std_dev, NULL);
453
454           std_error = gs->std_dev / sqrt (gs->n) ;
455           tab_double (t, 5, row + count, 0,
456                      std_error, NULL);
457
458           /* Now the confidence interval */
459
460           T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, gs->n - 1);
461
462           tab_double (t, 6, row + count, 0,
463                     gs->mean - T * std_error, NULL);
464
465           tab_double (t, 7, row + count, 0,
466                     gs->mean + T * std_error, NULL);
467
468           /* Min and Max */
469
470           tab_double (t, 8, row + count, 0,  gs->minimum, fmt);
471           tab_double (t, 9, row + count, 0,  gs->maximum, fmt);
472         }
473
474       tab_text (t, 1, row + count,
475                 TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Total"));
476
477       tab_double (t, 2, row + count, 0, totals->n, wfmt);
478
479       tab_double (t, 3, row + count, 0, totals->mean, NULL);
480
481       tab_double (t, 4, row + count, 0, totals->std_dev, NULL);
482
483       std_error = totals->std_dev / sqrt (totals->n) ;
484
485       tab_double (t, 5, row + count, 0, std_error, NULL);
486
487       /* Now the confidence interval */
488
489       T = gsl_cdf_tdist_Qinv (q, totals->n - 1);
490
491       tab_double (t, 6, row + count, 0,
492                   totals->mean - T * std_error, NULL);
493
494       tab_double (t, 7, row + count, 0,
495                   totals->mean + T * std_error, NULL);
496
497       /* Min and Max */
498
499       tab_double (t, 8, row + count, 0,  totals->minimum, fmt);
500       tab_double (t, 9, row + count, 0,  totals->maximum, fmt);
501
502       row += gp->n_groups + 1;
503     }
504
505   tab_submit (t);
506 }
507
508 /* Show the homogeneity table */
509 static void
510 show_homogeneity (void)
511 {
512   size_t v;
513   int n_cols = 5;
514   size_t n_rows = n_vars + 1;
515
516   struct tab_table *t;
517
518
519   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
520   tab_headers (t, 1, 0, 1, 0);
521   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
522
523   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
524   tab_box (t,
525            TAL_2, TAL_2,
526            -1, TAL_1,
527            0, 0,
528            n_cols - 1, n_rows - 1);
529
530
531   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
532   tab_vline (t, TAL_2, 1, 0, n_rows - 1);
533
534
535   tab_text (t, 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Levene Statistic"));
536   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df1"));
537   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df2"));
538   tab_text (t, 4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Significance"));
539
540   tab_title (t, _("Test of Homogeneity of Variances"));
541
542   for (v = 0; v < n_vars; ++v)
543     {
544       double F;
545       const struct variable *var = vars[v];
546       const struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[v]);
547       const char *s = var_to_string (var);
548       const struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
549
550       const double df1 = gp->n_groups - 1;
551       const double df2 = totals->n - gp->n_groups;
552
553       tab_text (t, 0, v + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE, s);
554
555       F = gp->levene;
556       tab_double (t, 1, v + 1, TAB_RIGHT, F, NULL);
557       tab_fixed (t, 2, v + 1, TAB_RIGHT, df1, 8, 0);
558       tab_fixed (t, 3, v + 1, TAB_RIGHT, df2, 8, 0);
559
560       /* Now the significance */
561       tab_double (t, 4, v + 1, TAB_RIGHT,gsl_cdf_fdist_Q (F, df1, df2), NULL);
562     }
563
564   tab_submit (t);
565 }
566
567
568 /* Show the contrast coefficients table */
569 static void
570 show_contrast_coeffs (short *bad_contrast)
571 {
572   int n_cols = 2 + ostensible_number_of_groups;
573   int n_rows = 2 + cmd.sbc_contrast;
574   int count = 0;
575   void *const *group_values;
576
577   struct tab_table *t;
578
579   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
580   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
581   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
582
583   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
584   tab_box (t,
585            TAL_2, TAL_2,
586            -1, TAL_1,
587            0, 0,
588            n_cols - 1, n_rows - 1);
589
590   tab_box (t,
591            -1, -1,
592            TAL_0, TAL_0,
593            2, 0,
594            n_cols - 1, 0);
595
596   tab_box (t,
597            -1, -1,
598            TAL_0, TAL_0,
599            0, 0,
600            1, 1);
601
602   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
603   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
604
605   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
606
607   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
608
609   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
610
611
612   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
613                   var_to_string (indep_var));
614
615   group_values = hsh_sort (global_group_hash);
616   for (count = 0;
617        count < hsh_count (global_group_hash);
618        ++count)
619     {
620       double *group_value_p;
621       union value group_value;
622       int i;
623       struct string vstr;
624
625       ds_init_empty (&vstr);
626
627       group_value_p = group_values[count];
628       group_value.f = *group_value_p;
629       var_append_value_name (indep_var, &group_value, &vstr);
630
631       tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
632                 ds_cstr (&vstr));
633
634       ds_destroy (&vstr);
635
636
637       for (i = 0; i < cmd.sbc_contrast; ++i )
638         {
639           tab_text (t, 1, i + 2, TAB_CENTER | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
640
641           if ( bad_contrast[i] )
642             tab_text (t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT, "?" );
643           else
644             tab_text (t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g",
645                       subc_list_double_at (&cmd.dl_contrast[i], count)
646                       );
647         }
648     }
649
650   tab_submit (t);
651 }
652
653
654 /* Show the results of the contrast tests */
655 static void
656 show_contrast_tests (short *bad_contrast)
657 {
658   size_t v;
659   int n_cols = 8;
660   size_t n_rows = 1 + n_vars * 2 * cmd.sbc_contrast;
661
662   struct tab_table *t;
663
664   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
665   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
666   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
667
668   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
669   tab_box (t,
670            TAL_2, TAL_2,
671            -1, TAL_1,
672            0, 0,
673            n_cols - 1, n_rows - 1);
674
675   tab_box (t,
676            -1, -1,
677            TAL_0, TAL_0,
678            0, 0,
679            2, 0);
680
681   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
682   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
683
684
685   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
686
687   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
688   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
689   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
690   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
691   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
692   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
693
694   for (v = 0; v < n_vars; ++v)
695     {
696       int i;
697       int lines_per_variable = 2 * cmd.sbc_contrast;
698
699
700       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
701                 var_to_string (vars[v]));
702
703       for (i = 0; i < cmd.sbc_contrast; ++i)
704         {
705           int ci;
706           double contrast_value = 0.0;
707           double coef_msq = 0.0;
708           struct group_proc *grp_data = group_proc_get (vars[v]);
709           struct hsh_table *group_hash = grp_data->group_hash;
710
711           void *const *group_stat_array;
712
713           double T;
714           double std_error_contrast;
715           double df;
716           double sec_vneq = 0.0;
717
718
719           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
720              "variances not equal" case is painfull!!
721              The following formula may help to understand it:
722              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
723              {
724              \sum_{i=1}^k\left (
725              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
726              \right)
727              }
728           */
729
730           double df_denominator = 0.0;
731           double df_numerator = 0.0;
732           if ( i == 0 )
733             {
734               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
735                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
736                         _("Assume equal variances"));
737
738               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
739                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
740                         _("Does not assume equal"));
741             }
742
743           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
744                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
745
746
747           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
748                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
749
750
751           if ( bad_contrast[i])
752             continue;
753
754           group_stat_array = hsh_sort (group_hash);
755
756           for (ci = 0; ci < hsh_count (group_hash);  ++ci)
757             {
758               const double coef = subc_list_double_at (&cmd.dl_contrast[i], ci);
759               struct group_statistics *gs = group_stat_array[ci];
760
761               const double winv = pow2 (gs->std_dev) / gs->n;
762
763               contrast_value += coef * gs->mean;
764
765               coef_msq += (coef * coef) / gs->n;
766
767               sec_vneq += (coef * coef) * pow2 (gs->std_dev) /gs->n;
768
769               df_numerator += (coef * coef) * winv;
770               df_denominator += pow2((coef * coef) * winv) / (gs->n - 1);
771             }
772           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
773
774           df_numerator = pow2 (df_numerator);
775
776           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
777                      TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
778
779           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
780                      cmd.sbc_contrast,
781                      TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
782
783           std_error_contrast = sqrt (grp_data->mse * coef_msq);
784
785           /* Std. Error */
786           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
787                      TAB_RIGHT, std_error_contrast,
788                      NULL);
789
790           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
791
792           /* T Statistic */
793
794           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
795                      TAB_RIGHT, T,
796                      NULL);
797
798           df = grp_data->ugs.n - grp_data->n_groups;
799
800           /* Degrees of Freedom */
801           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
802                      TAB_RIGHT,  df,
803                      8, 0);
804
805
806           /* Significance TWO TAILED !!*/
807           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
808                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
809                      NULL);
810
811           /* Now for the Variances NOT Equal case */
812
813           /* Std. Error */
814           tab_double (t,  4,
815                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
816                      TAB_RIGHT, sec_vneq,
817                      NULL);
818
819           T = contrast_value / sec_vneq;
820           tab_double (t,  5,
821                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
822                      TAB_RIGHT, T,
823                      NULL);
824
825           df = df_numerator / df_denominator;
826
827           tab_double (t,  6,
828                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
829                      TAB_RIGHT, df,
830                      NULL);
831
832           /* The Significance */
833
834           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
835                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
836                      NULL);
837         }
838
839       if ( v > 0 )
840         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
841     }
842
843   tab_submit (t);
844 }
845
846
847 /* ONEWAY ANOVA Calculations */
848
849 static void  postcalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED);
850
851 static void  precalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED);
852
853
854
855 /* Pre calculations */
856 static void
857 precalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED)
858 {
859   size_t i = 0;
860
861   for (i = 0; i < n_vars; ++i)
862     {
863       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
864       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
865
866       /* Create a hash for each of the dependent variables.
867          The hash contains a group_statistics structure,
868          and is keyed by value of the independent variable */
869
870       gp->group_hash = hsh_create (4, compare_group, hash_group,
871                                    (hsh_free_func *) free_group,
872                                    indep_var);
873
874       totals->sum = 0;
875       totals->n = 0;
876       totals->ssq = 0;
877       totals->sum_diff = 0;
878       totals->maximum = -DBL_MAX;
879       totals->minimum = DBL_MAX;
880     }
881 }
882
883 static int
884 compare_double_3way (const void *a_, const void *b_, const void *aux UNUSED)
885 {
886   const double *a = a_;
887   const double *b = b_;
888   return *a < *b ? -1 : *a > *b;
889 }
890
891 static unsigned
892 do_hash_double (const void *value_, const void *aux UNUSED)
893 {
894   const double *value = value_;
895   return hash_double (*value, 0);
896 }
897
898 static void
899 free_double (void *value_, const void *aux UNUSED)
900 {
901   double *value = value_;
902   free (value);
903 }
904
905 static void
906 run_oneway (struct cmd_oneway *cmd,
907             struct casereader *input,
908             const struct dataset *ds)
909 {
910   struct taint *taint;
911   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
912   enum mv_class exclude;
913   struct casereader *reader;
914   struct ccase *c;
915
916   c = casereader_peek (input, 0);
917   if (c == NULL)
918     {
919       casereader_destroy (input);
920       return;
921     }
922   output_split_file_values (ds, c);
923   case_unref (c);
924
925   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
926
927   global_group_hash = hsh_create (4,
928                                   compare_double_3way,
929                                   do_hash_double,
930                                   free_double,
931                                   indep_var);
932
933   precalc (cmd);
934
935   exclude = cmd->incl != ONEWAY_INCLUDE ? MV_ANY : MV_SYSTEM;
936   input = casereader_create_filter_missing (input, &indep_var, 1,
937                                             exclude, NULL, NULL);
938   if (cmd->miss == ONEWAY_LISTWISE)
939     input = casereader_create_filter_missing (input, vars, n_vars,
940                                               exclude, NULL, NULL);
941   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
942
943   reader = casereader_clone (input);
944   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
945     {
946       size_t i;
947
948       const double weight = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
949
950       const union value *indep_val = case_data (c, indep_var);
951       void **p = hsh_probe (global_group_hash, &indep_val->f);
952       if (*p == NULL)
953         {
954           double *value = *p = xmalloc (sizeof *value);
955           *value = indep_val->f;
956         }
957
958       for (i = 0; i < n_vars; ++i)
959         {
960           const struct variable *v = vars[i];
961
962           const union value *val = case_data (c, v);
963
964           struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
965           struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
966
967           struct group_statistics *gs;
968
969           gs = hsh_find (group_hash, indep_val );
970
971           if ( ! gs )
972             {
973               gs = xmalloc (sizeof *gs);
974               gs->id = *indep_val;
975               gs->sum = 0;
976               gs->n = 0;
977               gs->ssq = 0;
978               gs->sum_diff = 0;
979               gs->minimum = DBL_MAX;
980               gs->maximum = -DBL_MAX;
981
982               hsh_insert ( group_hash, gs );
983             }
984
985           if (!var_is_value_missing (v, val, exclude))
986             {
987               struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
988
989               totals->n += weight;
990               totals->sum += weight * val->f;
991               totals->ssq += weight * pow2 (val->f);
992
993               if ( val->f * weight  < totals->minimum )
994                 totals->minimum = val->f * weight;
995
996               if ( val->f * weight  > totals->maximum )
997                 totals->maximum = val->f * weight;
998
999               gs->n += weight;
1000               gs->sum += weight * val->f;
1001               gs->ssq += weight * pow2 (val->f);
1002
1003               if ( val->f * weight  < gs->minimum )
1004                 gs->minimum = val->f * weight;
1005
1006               if ( val->f * weight  > gs->maximum )
1007                 gs->maximum = val->f * weight;
1008             }
1009
1010           gp->n_groups = hsh_count ( group_hash );
1011         }
1012
1013     }
1014   casereader_destroy (reader);
1015
1016   postcalc (cmd);
1017
1018
1019   if ( stat_tables & STAT_HOMO )
1020     levene (dict, casereader_clone (input), indep_var, n_vars, vars, exclude);
1021
1022   casereader_destroy (input);
1023
1024   ostensible_number_of_groups = hsh_count (global_group_hash);
1025
1026   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
1027     output_oneway (dict);
1028
1029   taint_destroy (taint);
1030 }
1031
1032
1033 /* Post calculations for the ONEWAY command */
1034 void
1035 postcalc (  struct cmd_oneway *cmd UNUSED )
1036 {
1037   size_t i = 0;
1038
1039   for (i = 0; i < n_vars; ++i)
1040     {
1041       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
1042       struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
1043       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
1044
1045       struct hsh_iterator g;
1046       struct group_statistics *gs;
1047
1048       for (gs =  hsh_first (group_hash, &g);
1049            gs != 0;
1050            gs = hsh_next (group_hash, &g))
1051         {
1052           gs->mean = gs->sum / gs->n;
1053           gs->s_std_dev = sqrt (gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean));
1054
1055           gs->std_dev = sqrt (
1056                               gs->n / (gs->n - 1) *
1057                               ( gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean))
1058                               );
1059
1060           gs->se_mean = gs->std_dev / sqrt (gs->n);
1061           gs->mean_diff = gs->sum_diff / gs->n;
1062         }
1063
1064       totals->mean = totals->sum / totals->n;
1065       totals->std_dev = sqrt (
1066                               totals->n / (totals->n - 1) *
1067                               (totals->ssq / totals->n - pow2 (totals->mean))
1068                               );
1069
1070       totals->se_mean = totals->std_dev / sqrt (totals->n);
1071     }
1072 }
1073
1074 /*
1075   Local Variables:
1076   mode: c
1077   End:
1078 */