pintos-os.org Git - pspp/blob - tests/language/stats/npar.at

   1 dnl PSPP - a program for statistical analysis.
   2 dnl Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
   3 dnl
   4 dnl This program is free software: you can redistribute it and/or modify
   5 dnl it under the terms of the GNU General Public License as published by
   6 dnl the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   7 dnl (at your option) any later version.
   8 dnl
   9 dnl This program is distributed in the hope that it will be useful,
  10 dnl but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 dnl MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  12 dnl GNU General Public License for more details.
  13 dnl
  14 dnl You should have received a copy of the GNU General Public License
  15 dnl along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  16 dnl AT_BANNER([NPAR TESTS])
  17
  18 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 < 1])
  19 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  20 SET FORMAT F8.3.
  21
  22 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
  23 BEGIN DATA.
  24 1   6
  25 2   15
  26 END DATA.
  27
  28 WEIGHT BY w.
  29
  30 NPAR TESTS
  31         /BINOMIAL(0.3) = x
  32         .
  33 ])
  34 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  35 Table: Binomial Test
  36 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  37 x,Group1,1.000,6.000,.286,.300,.551
  38 ,Group2,2.000,15.000,.714,,
  39 ,Total,,21.000,1.000,,
  40 ])
  41 AT_CLEANUP
  42
  43 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 > 1])
  44 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  45 SET FORMAT F8.3.
  46
  47 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  48 BEGIN DATA.
  49 1   7
  50 2   6
  51 END DATA.
  52
  53 WEIGHT BY w.
  54
  55 NPAR TESTS
  56         /BINOMIAL(0.4) = x
  57         .
  58 ])
  59 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  60 Table: Binomial Test
  61 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  62 x,Group1,1,7,.538,.400,.229
  63 ,Group2,2,6,.462,,
  64 ,Total,,13,1.000,,
  65 ])
  66 AT_CLEANUP
  67
  68 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P < 0.5; N1/N2 = 1])
  69 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  70 SET FORMAT F8.3.
  71
  72 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  73 BEGIN DATA.
  74 1   8
  75 2   8
  76 END DATA.
  77
  78 WEIGHT BY w.
  79
  80 NPAR TESTS
  81         /BINOMIAL(0.4) = x
  82         .
  83 ])
  84 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
  85 Table: Binomial Test
  86 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
  87 x,Group1,1,8,.500,.400,.284
  88 ,Group2,2,8,.500,,
  89 ,Total,,16,1.000,,
  90 ])
  91 AT_CLEANUP
  92
  93 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 < 1])
  94 AT_DATA([npar.sps], [dnl
  95 SET FORMAT F8.3.
  96
  97 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
  98 BEGIN DATA.
  99 1   11
 100 2   12
 101 END DATA.
 102
 103 WEIGHT BY w.
 104
 105 NPAR TESTS
 106         /BINOMIAL(0.6) = x
 107         .
 108 ])
 109 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 110 Table: Binomial Test
 111 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 112 x,Group1,1,11,.478,.600,.164
 113 ,Group2,2,12,.522,,
 114 ,Total,,23,1.000,,
 115 ])
 116 AT_CLEANUP
 117
 118 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 > 1])
 119 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 120 SET FORMAT F8.3.
 121
 122 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 123 BEGIN DATA.
 124 1   11
 125 2   9
 126 END DATA.
 127
 128 WEIGHT BY w.
 129
 130 NPAR TESTS
 131         /BINOMIAL(0.6) = x.
 132 ])
 133 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 134 Table: Binomial Test
 135 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 136 x,Group1,1,11,.550,.600,.404
 137 ,Group2,2,9,.450,,
 138 ,Total,,20,1.000,,
 139 ])
 140 AT_CLEANUP
 141
 142 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P > 0.5; N1/N2 = 1])
 143 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 144 SET FORMAT F8.3.
 145
 146 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 147 BEGIN DATA.
 148 1   11
 149 2   11
 150 END DATA.
 151
 152 WEIGHT BY w.
 153
 154 NPAR TESTS
 155         /BINOMIAL(0.6) = x.
 156 ])
 157 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 158 Table: Binomial Test
 159 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (1-tailed)
 160 x,Group1,1,11,.500,.600,.228
 161 ,Group2,2,11,.500,,
 162 ,Total,,22,1.000,,
 163 ])
 164 AT_CLEANUP
 165
 166 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 < 1])
 167 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 168 SET FORMAT F8.3.
 169
 170 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 171 BEGIN DATA.
 172 1   8
 173 2   15
 174 END DATA.
 175
 176 WEIGHT BY w.
 177
 178 NPAR TESTS
 179         /BINOMIAL = x
 180         .
 181 ])
 182 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 183 Table: Binomial Test
 184 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 185 x,Group1,1,8,.348,.500,.210
 186 ,Group2,2,15,.652,,
 187 ,Total,,23,1.000,,
 188 ])
 189 AT_CLEANUP
 190
 191 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 > 1])
 192 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 193 SET FORMAT F8.3.
 194
 195 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 196 BEGIN DATA.
 197 1   12
 198 2   6
 199 END DATA.
 200
 201 WEIGHT BY w.
 202
 203 NPAR TESTS
 204         /BINOMIAL(0.5) = x.
 205 ])
 206 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 207 Table: Binomial Test
 208 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 209 x,Group1,1,12,.667,.500,.238
 210 ,Group2,2,6,.333,,
 211 ,Total,,18,1.000,,
 212 ])
 213 AT_CLEANUP
 214
 215 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1])
 216 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 217 SET FORMAT F8.3.
 218
 219 DATA LIST LIST NOTABLE /x (F8.0) w (F8.0).
 220 BEGIN DATA.
 221 1   10
 222 2   10
 223 END DATA.
 224
 225 WEIGHT BY w.
 226
 227 NPAR TESTS
 228         /BINOMIAL(0.5) = x
 229         .
 230 ])
 231 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 232 Table: Binomial Test
 233 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 234 x,Group1,1,10,.500,.500,1.000
 235 ,Group2,2,10,.500,,
 236 ,Total,,20,1.000,,
 237 ])
 238 AT_CLEANUP
 239
 240 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Cutpoint])
 241 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 242 SET FORMAT F8.3.
 243
 244 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 245 BEGIN DATA.
 246 9    3
 247 10   7
 248 11   16
 249 END DATA.
 250
 251 WEIGHT BY w.
 252
 253 NPAR TESTS
 254         /BINOMIAL(0.5) = x (10)
 255         .
 256 ])
 257 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 258 Table: Binomial Test
 259 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 260 x,Group1,<= 10,10.000,.385,.500,.327
 261 ,Group2,,16.000,.615,,
 262 ,Total,,26.000,1.000,,
 263 ])
 264 AT_CLEANUP
 265
 266 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL P = 0.5; N1/N2 = 1 Named values])
 267 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 268 SET FORMAT F8.3.
 269
 270 DATA LIST LIST NOTABLE /x * w *.
 271 BEGIN DATA.
 272 10   10
 273 15   45
 274 20   13
 275 END DATA.
 276
 277 WEIGHT BY w.
 278
 279 NPAR TESTS
 280         /BINOMIAL(0.5) = x (10, 20)
 281         .
 282 ])
 283 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 284 Table: Binomial Test
 285 ,,Category,N,Observed Prop.,Test Prop.,Exact Sig. (2-tailed)
 286 x,Group1,10.000,10.000,.435,.500,.678
 287 ,Group2,20.000,13.000,.565,,
 288 ,Total,,23.000,1.000,,
 289 ])
 290 AT_CLEANUP
 291
 292
 293
 294 dnl Test for a bug which caused binomial to crash.
 295 AT_SETUP([NPAR TESTS BINOMIAL - crash])
 296 AT_DATA([nparX.sps], [dnl
 297 data list list /range *.
 298 begin data.
 299 0
 300 1
 301 end data.
 302
 303 * This is invalid syntax
 304 NPAR TEST
 305         /BINOMIAL(0.5) = Range().
 306
 307 ])
 308 AT_CHECK([pspp -O format=csv nparX.sps], [1], [ignore])
 309
 310 AT_CLEANUP
 311
 312
 313
 314 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE])
 315 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 316 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 317 BEGIN DATA.
 318 1   2  1
 319 2   1  3
 320 3.1 1  4
 321 3.2 2  1
 322 4   2  2
 323 5   3  1
 324 1   4  2
 325 END DATA.
 326
 327 WEIGHT BY w.
 328
 329 NPAR TESTS
 330   CHISQUARE=x y
 331   .
 332
 333 NPAR TESTS
 334   CHISQUARE=y
 335   /EXPECTED=3 4 5 4
 336   .
 337
 338 NPAR TESTS
 339   CHISQUARE=x y(2, 4)
 340   /EXPECTED = 6 10 3
 341   .
 342 ])
 343
 344 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 345 Table: x
 346 ,Observed N,Expected N,Residual
 347 1.00,3.00,2.33,.67
 348 2.00,3.00,2.33,.67
 349 3.10,4.00,2.33,1.67
 350 3.20,1.00,2.33,-1.33
 351 4.00,2.00,2.33,-.33
 352 5.00,1.00,2.33,-1.33
 353 Total,14.00,,
 354
 355 Table: y
 356 ,Observed N,Expected N,Residual
 357 1.00,7.00,3.50,3.50
 358 2.00,4.00,3.50,.50
 359 3.00,1.00,3.50,-2.50
 360 4.00,2.00,3.50,-1.50
 361 Total,14.00,,
 362
 363 Table: Test Statistics
 364 ,x,y
 365 Chi-Square,3.14,6.00
 366 df,5,3
 367 Asymp. Sig.,.678,.112
 368
 369 Table: y
 370 ,Observed N,Expected N,Residual
 371 1.00,7.00,2.63,4.38
 372 2.00,4.00,3.50,.50
 373 3.00,1.00,4.38,-3.38
 374 4.00,2.00,3.50,-1.50
 375 Total,14.00,,
 376
 377 Table: Test Statistics
 378 ,y
 379 Chi-Square,10.61
 380 df,3
 381 Asymp. Sig.,.014
 382
 383 Table: Frequencies
 384 ,x,,,,y,,,
 385 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 386 1,2.00,3.00,3.16,-.16,2.00,4.00,2.21,1.79
 387 2,3.00,5.00,5.26,-.26,3.00,1.00,3.68,-2.68
 388 3,4.00,2.00,1.58,.42,4.00,2.00,1.11,.89
 389 Total,,10.00,,,,7.00,,
 390
 391 Table: Test Statistics
 392 ,x,y
 393 Chi-Square,.13,4.13
 394 df,2,2
 395 Asymp. Sig.,.936,.127
 396 ])
 397
 398 AT_CLEANUP
 399
 400 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE expected values missing])
 401 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 402 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w *.
 403 BEGIN DATA.
 404 1   2  1
 405 2   1  3
 406 3.1 1  4
 407 3.2 2  1
 408 4   2  2
 409 5   3  1
 410 1   4  2
 411 END DATA.
 412
 413 WEIGHT BY w.
 414
 415 NPAR TESTS
 416   CHISQUARE=y
 417   /EXPECTED = 3 4 5 4 3 1
 418   .
 419 ])
 420
 421 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [dnl
 422 "error: CHISQUARE test specified 6 expected values, but 4 distinct values were encountered in variable y."
 423
 424 Table: Test Statistics
 425 ,y
 426 Chi-Square,.00
 427 df,0
 428 Asymp. Sig.,1.000
 429 ])
 430
 431 AT_CLEANUP
 432
 433 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE with DESCRIPTIVES])
 434 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 435 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 436 BEGIN DATA.
 437 1   2  1
 438 2   1  3
 439 3.1 1  4
 440 3.2 2  1
 441 4   2  2
 442 5   3  1
 443 1   4  2
 444 .   5  1
 445 END DATA.
 446
 447 WEIGHT BY w.
 448
 449 MISSING VALUES x (4).
 450
 451 NPAR TESTS
 452   CHISQUARE=x y(-2,5)
 453   /MISSING=ANALYSIS
 454   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 455   .
 456 ])
 457
 458 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 459 Table: Frequencies
 460 ,x,,,,y,,,
 461 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 462 1,-2.00,.00,1.50,-1.50,-2.00,.00,1.88,-1.88
 463 2,-1.00,.00,1.50,-1.50,-1.00,.00,1.88,-1.88
 464 3,.00,.00,1.50,-1.50,.00,.00,1.88,-1.88
 465 4,1.00,3.00,1.50,1.50,1.00,7.00,1.88,5.13
 466 5,2.00,3.00,1.50,1.50,2.00,4.00,1.88,2.13
 467 6,3.00,5.00,1.50,3.50,3.00,1.00,1.88,-.88
 468 7,4.00,.00,1.50,-1.50,4.00,2.00,1.88,.13
 469 8,5.00,1.00,1.50,-.50,5.00,1.00,1.88,-.88
 470 Total,,12.00,,,,15.00,,
 471
 472 Table: Test Statistics
 473 ,x,y
 474 Chi-Square,17.33,22.87
 475 df,7,7
 476 Asymp. Sig.,.015,.002
 477
 478 Table: Descriptive Statistics
 479 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 480 ,,,,,
 481 x,12.00,2.47,1.19,1.00,5.00
 482 y,15.00,2.07,1.33,1.00,5.00
 483 ])
 484 AT_CLEANUP
 485
 486 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE, listwise missing])
 487 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 488 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
 489 BEGIN DATA.
 490 1   2  1
 491 2   1  3
 492 3.1 1  4
 493 3.2 2  1
 494 4   2  2
 495 5   3  1
 496 1   4  2
 497 .   5  1
 498 END DATA.
 499
 500 WEIGHT BY w.
 501
 502 * MISSING VALUES x (4).
 503
 504 NPAR TESTS
 505   CHISQUARE=x y(-2,5)
 506   /MISSING=LISTWISE
 507   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
 508   .
 509 ])
 510
 511 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 512 Table: Frequencies
 513 ,x,,,,y,,,
 514 ,Category,Observed N,Expected N,Residual,Category,Observed N,Expected N,Residual
 515 1,-2.00,.00,1.75,-1.75,-2.00,.00,1.75,-1.75
 516 2,-1.00,.00,1.75,-1.75,-1.00,.00,1.75,-1.75
 517 3,.00,.00,1.75,-1.75,.00,.00,1.75,-1.75
 518 4,1.00,3.00,1.75,1.25,1.00,7.00,1.75,5.25
 519 5,2.00,3.00,1.75,1.25,2.00,4.00,1.75,2.25
 520 6,3.00,5.00,1.75,3.25,3.00,1.00,1.75,-.75
 521 7,4.00,2.00,1.75,.25,4.00,2.00,1.75,.25
 522 8,5.00,1.00,1.75,-.75,5.00,.00,1.75,-1.75
 523 Total,,14.00,,,,14.00,,
 524
 525 Table: Test Statistics
 526 ,x,y
 527 Chi-Square,13.43,26.00
 528 df,7,7
 529 Asymp. Sig.,.062,.001
 530
 531 Table: Descriptive Statistics
 532 ,N,Mean,Std. Deviation,Minimum,Maximum
 533 ,,,,,
 534 x,14.00,2.69,1.23,1.00,5.00
 535 y,14.00,1.86,1.10,1.00,4.00
 536 ])
 537 AT_CLEANUP
 538
 539 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON])
 540 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 541 data list notable list /foo * bar * w (f8.0).
 542 begin data.
 543 1.00     1.00   1
 544 1.00     2.00   1
 545 2.00     1.00   1
 546 1.00     4.00   1
 547 2.00     5.00   1
 548 1.00    19.00   1
 549 2.00     7.00   1
 550 4.00     5.00   1
 551 1.00    12.00   1
 552 2.00    13.00   1
 553 2.00     2.00   1
 554 12.00      .00  2
 555 12.00     1.00  1
 556 13.00     1.00  1
 557 end data
 558
 559 variable labels foo "first" bar "second".
 560
 561 weight by w.
 562
 563 npar test
 564  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 565  /missing analysis
 566  /method=exact.
 567 ])
 568
 569 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 570 Table: Ranks
 571 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 572 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 573 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 574 ,Ties,2,,
 575 ,Total,15,,
 576
 577 Table: Test Statistics
 578 ,first - second
 579 Z,-.18
 580 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 581 Exact Sig. (2-tailed),.893
 582 Exact Sig. (1-tailed),.446
 583 ])
 584
 585 AT_CLEANUP
 586
 587 AT_SETUP([NPAR TESTS WILCOXON with missing values])
 588 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 589 data list notable list /foo * bar * dummy *.
 590 begin data.
 591 1.00     1.00    1
 592 1.00     2.00    1
 593 2.00     1.00    1
 594 1.00     4.00    .
 595 2.00     5.00    .
 596 1.00    19.00    .
 597 2.00     7.00    1
 598 4.00     5.00    1
 599 1.00    12.00    1
 600 2.00    13.00    1
 601 2.00     2.00    1
 602 12.00      .00   1
 603 12.00      .00   1
 604 34.2       .     1
 605 12.00     1.00   1
 606 13.00     1.00   1
 607 end data
 608
 609 variable labels foo "first" bar "second".
 610
 611 npar test
 612  /wilcoxon=foo with bar (paired)
 613  /missing analysis
 614  /method=exact.
 615 ])
 616
 617 dnl This is the same output as the previous test.
 618 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
 619 Table: Ranks
 620 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
 621 first - second,Negative Ranks,8,6.00,48.00
 622 ,Positive Ranks,5,8.60,43.00
 623 ,Ties,2,,
 624 ,Total,15,,
 625
 626 Table: Test Statistics
 627 ,first - second
 628 Z,-.18
 629 Asymp. Sig. (2-tailed),.861
 630 Exact Sig. (2-tailed),.893
 631 Exact Sig. (1-tailed),.446
 632 ])
 633 AT_CLEANUP
 634
 635 AT_SETUP([NPAR TESTS SIGN])
 636 AT_DATA([npar.sps], [dnl
 637 set format = F9.3.
 638
 639 data list notable list /age * height rank *.
 640 begin data.
 641 10 12 11
 642 12 13 13
 643 13 14 12
 644 12 12 10
 645 9   9 10
 646 10.3 10.2 12
 647 end data.
 648
 649 npar tests
 650         /sign=age height WITH height rank (PAIRED)
 651         /MISSING ANALYSIS
 652         /METHOD=EXACT
 653         .
 654 ])
 655 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar.sps])
 656 dnl Some machines return .313 instead of .312
 657 dnl (see bug #31611).
 658 AT_CHECK([sed -e 's/\.313$/.312/' -e 's/^Exact Sig\. (1-tailed),\.313/Exact Sig. (1-tailed),.312/' pspp.csv], [0], [dnl
 659 Table: Frequencies
 660 ,,N
 661 age - height,Negative Differences,3
 662 ,Positive Differences,1
 663 ,Ties,2
 664 ,Total,6
 665 height - rank,Negative Differences,2
 666 ,Positive Differences,3
 667 ,Ties,1
 668 ,Total,6
 669
 670 Table: Test Statistics
 671 ,age - height,height - rank
 672 Exact Sig. (2-tailed),.625,1.000
 673 Exact Sig. (1-tailed),.312,.500
 674 Point Probability,.250,.312
 675 ])
 676 AT_CLEANUP
 677
 678
 679 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis test])
 680
 681 dnl Simple case
 682 AT_DATA([kw-simple.sps], [dnl
 683 set format = F9.3.
 684
 685 data list notable list /gv * xscore *.
 686 begin data
 687 1 96
 688 1 128
 689 1 83
 690 2 132
 691 2 135
 692 2 109
 693 3 115
 694 1 61
 695 1 101
 696 2 82
 697 2 124
 698 3 149
 699 3 166
 700 3 147
 701 end data.
 702
 703 value label /gv
 704        1 "timed out"
 705        2 "hit wicket"
 706        3 "handled the ball".
 707
 708 npar tests
 709         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 710         .
 711 ])
 712
 713 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-simple.sps])
 714 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 715 Table: Ranks
 716 ,gv,N,Mean Rank
 717 xscore,timed out,5,4.400
 718 ,hit wicket,5,7.400
 719 ,handled the ball,4,11.500
 720 ,Total,14,
 721
 722 Table: Test Statistics
 723 ,,xscore
 724 Chi-Square,,6.406
 725 df,,2
 726 Asymp. Sig.,,.041
 727 ])
 728
 729
 730 dnl Now try a missing value in the group variable
 731 AT_DATA([kw-missing-group.sps], [dnl
 732 set format = F9.3.
 733
 734 data list notable list /gv * xscore *.
 735 begin data
 736 1 96
 737 1 128
 738 1 83
 739 1 61
 740 1 101
 741 2 82
 742 2 124
 743 2 132
 744 2 135
 745 2 109
 746 3 115
 747 3 149
 748 3 166
 749 3 147
 750 2.5 344
 751 end data.
 752
 753 missing values gv (2.5).
 754
 755 value label /gv
 756        1 "timed out"
 757        2 "hit wicket"
 758        3 "handled the ball".
 759
 760 npar tests
 761         /kruskal-wallis xscore by gv (1, 3)
 762         /missing=exclude
 763         .
 764 ])
 765
 766 AT_CHECK([pspp -o pspp2.csv kw-missing-group.sps])
 767
 768 dnl The result should be the same as before
 769 AT_CHECK([diff pspp.csv pspp2.csv], [0])
 770
 771 AT_CLEANUP
 772
 773
 774 AT_SETUP([NPAR Kruskal-Wallis multiple-variables])
 775
 776 AT_DATA([kw-multi.sps], [dnl
 777 set format = F9.3.
 778
 779 data list notable list /gv * xscore * yscore.
 780 begin data
 781 1 96   .
 782 1 128  .
 783 1 83   .
 784 2 132  132
 785 2 135  135
 786 2 109  109
 787 3 115  115
 788 1 61   .
 789 1 101  .
 790 2 82   82
 791 2 124  124
 792 3 149  149
 793 3 166  166
 794 3 147  147
 795 4 .    96
 796 4 .    128
 797 4 .    83
 798 4 .    61
 799 4 .    101
 800 end data.
 801
 802 value label /gv
 803        1 "timed out"
 804        2 "hit wicket"
 805        3 "handled the ball"
 806        4 "bowled"
 807        5 "lbw"
 808        .
 809
 810 npar tests
 811         /k-w xscore yscore by gv (1, 5)
 812         .
 813
 814 ])
 815
 816
 817 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv kw-multi.sps])
 818 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
 819 Table: Ranks
 820 ,gv,N,Mean Rank
 821 xscore,timed out,5,4.400
 822 ,hit wicket,5,7.400
 823 ,handled the ball,4,11.500
 824 ,Total,14,
 825 yscore,hit wicket,5,7.400
 826 ,handled the ball,4,11.500
 827 ,bowled,5,4.400
 828 ,Total,14,
 829
 830 Table: Test Statistics
 831 ,,xscore,yscore,
 832 Chi-Square,,6.406,6.406,
 833 df,,2,2,
 834 Asymp. Sig.,,.041,.041,
 835 ])
 836
 837 AT_CLEANUP
 838
 839
 840
 841 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs])
 842 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 843 set format F11.4.
 844 data list notable list /score * w *.
 845 begin data
 846 4     6
 847 .     4
 848 4     3
 849 3    20
 850 2    29
 851 1    42
 852 6    18
 853 5     7
 854 6    78
 855 5    10
 856 6    46
 857 5     5
 858 6    17
 859 5     1
 860 6    11
 861 4     2
 862 3     7
 863 2     6
 864 1    10
 865 4    13
 866 3    22
 867 3    11
 868 2    24
 869 1    18
 870 4     4
 871 3    12
 872 2    10
 873 1    25
 874 4     4
 875 3     7
 876 2     3
 877 1     4
 878 4     2
 879 3     3
 880 2     2
 881 1     4
 882 end data.
 883
 884 weight by w.
 885
 886 npar tests
 887         /runs (MEDIAN) = score
 888         /runs (MEAN) = score
 889         /runs (MODE) = score
 890         .
 891 ])
 892
 893 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0],
 894 [Table: Runs Test
 895 ,score
 896 Test Value (median),3.0000
 897 Cases < Test Value,177.0000
 898 Cases ≥ Test Value,309.0000
 899 Total Cases,486.0000
 900 Number of Runs,12
 901 Z,-20.9931
 902 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 903
 904 Table: Runs Test
 905 ,score
 906 Test Value (mean),3.6379
 907 Cases < Test Value,259.0000
 908 Cases ≥ Test Value,227.0000
 909 Total Cases,486.0000
 910 Number of Runs,12
 911 Z,-21.0650
 912 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 913
 914 Table: Runs Test
 915 ,score
 916 Test Value (mode),6.0000
 917 Cases < Test Value,316.0000
 918 Cases ≥ Test Value,170.0000
 919 Total Cases,486.0000
 920 Number of Runs,11
 921 Z,-21.0742
 922 Asymp. Sig. (2-tailed),2.000
 923 ])
 924
 925 AT_CLEANUP
 926
 927
 928 dnl Thanks to Douglas Bonett for providing this test case.
 929 AT_SETUP([NPAR TESTS Runs (2)])
 930 AT_DATA([npar-runs.sps], [dnl
 931 data list notable free /y.
 932 begin data
 933 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2
 934 end data.
 935 NPAR TEST /RUNS(1.5) = y.
 936 ])
 937
 938 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-runs.sps], [0], [dnl
 939 Table: Runs Test
 940 ,y
 941 Test Value,1.50
 942 Cases < Test Value,9
 943 Cases ≥ Test Value,5
 944 Total Cases,14
 945 Number of Runs,10
 946 Z,1.26
 947 Asymp. Sig. (2-tailed),.206
 948 ])
 949 AT_CLEANUP
 950
 951
 952 AT_SETUP([NPAR TESTS Friedman])
 953 AT_DATA([npar-friedman.sps], [dnl
 954 set format F15.4.
 955 data list notable list /x * y * z.
 956 begin data
 957 9.5 6.5 8.1
 958 8.0 6.0 6.0
 959 7.0 6.5 4.2
 960 9.5 5.0 7.3
 961 9.0 7.0 6.2
 962 8.5 6.9 6.5
 963 7.5 8.0 6.5
 964 6.0 8.0 3.1
 965 5.0 6.0 4.9
 966 7.5 7.5 6.2
 967 end data.
 968
 969 npar tests
 970      /friedman = x y z.
 971 ])
 972
 973 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-friedman.sps], [0], [dnl
 974 Table: Ranks
 975 ,Mean Rank
 976 x,2.6500
 977 y,2.1000
 978 z,1.2500
 979
 980 Table: Test Statistics
 981 N,10
 982 Chi-Square,10.4737
 983 df,2
 984 Asymp. Sig.,.005
 985 ])
 986
 987 AT_CLEANUP
 988
 989
 990
 991 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney])
 992 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
 993 SET FORMAT     = F11.4
 994
 995 data list notable list /height * sex (f1.0).
 996 begin data.
 997 201 1
 998 84 1
 999 83 1
1000 94 1
1001 88 0
1002 99 0
1003 55 0
1004 69 0
1005 86 1
1006 79 1
1007 91 0
1008 201 0
1009 88 1
1010 85 1
1011 82 1
1012 88 0
1013 75 0
1014 99 0
1015 81 0
1016 72 1
1017 89 1
1018 92 1
1019 80 0
1020 82 0
1021 76 0
1022 65 0
1023 85 0
1024 76 1
1025 145 1
1026 24 1
1027 1 4
1028 -4 5
1029 34 5
1030 21 4
1031 end data.
1032
1033 NPAR TESTS
1034      /M-W = height BY sex (0,1).
1035 ])
1036
1037 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1038 Table: Ranks
1039 ,N,,,Mean Rank,,Sum of Ranks,
1040 ,0,1,Total,0,1,0,1
1041 height,15.0000,15.0000,30.0000,14.5333,16.4667,218.0000,247.0000
1042
1043 Table: Test Statistics
1044 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1045 height,98.0000,218.0000,-.6020,.547
1046 ])
1047
1048
1049 AT_CLEANUP
1050
1051
1052 AT_SETUP([NPAR TESTS Mann-Whitney Multiple])
1053 dnl Check for a bug where the ranks were inappropriately allocated, when
1054 dnl multiple variables were tested and MISSING=ANALYSIS chosen.
1055
1056 cp $abs_srcdir/language/mann-whitney.txt .
1057
1058 AT_DATA([npar-mann-whitney.sps], [dnl
1059 SET FORMAT     = F11.3
1060
1061 DATA LIST NOTABLE FILE='mann-whitney.txt'
1062      LIST /I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 sum_HL *.
1063
1064 VARIABLE LABELS
1065   I002_01 'IOS: Familie'
1066   I002_02 'IOS: Freunde'
1067   I002_03 'IOS: Partner*in'
1068   I002_04 'IOS: Bekannte'.
1069
1070 MISSING VALUES I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 (-9 -1).
1071
1072 NPAR TESTS
1073     /MISSING=ANALYSIS
1074     /M-W=I002_01 I002_02 I002_03 I002_04 BY sum_HL (0 1).
1075 ])
1076
1077 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar-mann-whitney.sps], [0], [dnl
1078 Table: Ranks
1079 ,N,,,Mean Rank,,Sum of Ranks,
1080 ,.000,1.000,Total,.000,1.000,.000,1.000
1081 IOS: Familie,114.000,115.000,229.000,110.018,119.939,12542.000,13793.000
1082 IOS: Freunde,115.000,115.000,230.000,108.339,122.661,12459.000,14106.000
1083 IOS: Partner*in,97.000,91.000,188.000,95.351,93.593,9249.000,8517.000
1084 IOS: Bekannte,115.000,115.000,230.000,111.065,119.935,12772.500,13792.500
1085
1086 Table: Test Statistics
1087 ,Mann-Whitney U,Wilcoxon W,Z,Asymp. Sig. (2-tailed)
1088 IOS: Familie,5987.000,12542.000,-1.167,.243
1089 IOS: Freunde,5789.000,12459.000,-1.674,.094
1090 IOS: Partner*in,4331.000,8517.000,-.245,.807
1091 IOS: Bekannte,6102.500,12772.500,-1.046,.296
1092 ])
1093
1094 AT_CLEANUP
1095
1096
1097
1098 AT_SETUP([NPAR TESTS Cochran])
1099 AT_DATA([npar-cochran.sps], [dnl
1100 set format f11.3.
1101
1102 data list notable list /v1 * v2 * v3 * v4 * v5 * v6 * v7 *.
1103 begin data.
1104 2 1 1 2 1 1 2
1105 2 2 2 2 1 1 1
1106 1 1 2 2 1 1 2
1107 2 2 2 2 1 1 2
1108 2 1 2 1 1 2 1
1109 1 2 2 1 1 1 1
1110 1 2 2 2 2 2 2
1111 2 2 1 2 1 1 1
1112 1 2 1 2 1 1 2
1113 end data.
1114
1115 npar tests
1116         /cochran = v1 to v7 .
1117
1118 ])
1119
1120 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-cochran.sps])
1121
1122 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1123 Table: Frequencies
1124 ,Value,
1125 ,Success (2),Failure (1)
1126 v1,5,4
1127 v2,6,3
1128 v3,6,3
1129 v4,7,2
1130 v5,1,8
1131 v6,2,7
1132 v7,5,4
1133
1134 Table: Test Statistics
1135 N,9
1136 Cochran's Q,12.735
1137 df,6
1138 Asymp. Sig.,.047
1139 ])
1140
1141 AT_CLEANUP
1142
1143
1144
1145 AT_SETUP([NPAR TESTS Kendall])
1146 AT_DATA([npar-kendall.sps], [dnl
1147 SET FORMAT F14.3.
1148
1149 data list notable list /v1 * v2 * v3
1150 begin data.
1151  7  7  2
1152  5  6  5
1153  8  6  4
1154  5  7  4
1155  5  4  4
1156  8  6  5
1157  6  3  5
1158  7  6  5
1159  8  5  5
1160  .  2  2
1161  5  4  5
1162  3  4  4
1163  5  1  2
1164  5  2  1
1165  7  6  5
1166  6  3  4
1167  6  6  6
1168  5  4  5
1169  4  3  4
1170  9  1  1
1171  6  2  1
1172  3  7  8
1173  6  3  4
1174  4  4  4
1175  5  4  3
1176  6  5  2
1177  4  4  8
1178  4  6  4
1179  6  5  5
1180  7  8  6
1181  5  3  5
1182 end data.
1183
1184 npar tests
1185         /kendall = all
1186         .
1187 ])
1188
1189 AT_CHECK([pspp -o pspp.csv npar-kendall.sps])
1190
1191 AT_CHECK([cat pspp.csv], [0], [dnl
1192 Table: Ranks
1193 ,Mean Rank
1194 v1,2.500
1195 v2,1.817
1196 v3,1.683
1197
1198 Table: Test Statistics
1199 N,30
1200 Kendall's W,.233
1201 Chi-Square,13.960
1202 df,2
1203 Asymp. Sig.,.001
1204 ])
1205
1206 AT_CLEANUP
1207
1208
1209
1210 AT_SETUP([NPAR TESTS McNemar])
1211
1212 AT_DATA([mcnemar.sps], [dnl
1213 set format = F12.3.
1214 data list notable list /v1 * v2 * junk *.
1215 begin data.
1216 0 0 0
1217 0 0 0
1218 0 0 0
1219 0 0 0
1220 0 1 0
1221 0 1 0
1222 0 1 0
1223 0 1 0
1224 0 1 1
1225 0 1 1
1226 0 1 1
1227 0 1 1
1228 0 1 1
1229 1 0 1
1230 1 0 1
1231 1 1 1
1232 1 1 1
1233 1 1 0
1234 1 1 0
1235 1 1 1
1236 end data.
1237
1238 npar tests
1239      /mcnemar = v1 WITH v2 junk.
1240 ])
1241
1242 AT_CHECK([pspp -O format=csv mcnemar.sps], [0], [dnl
1243 Table: v1 & v2
1244 v1,v2,
1245 ,.000,1.000
1246 .000,4,9
1247 1.000,2,5
1248
1249 Table: v1 & junk
1250 v1,junk,
1251 ,.000,1.000
1252 .000,8,5
1253 1.000,2,5
1254
1255 Table: Test Statistics
1256 ,N,Exact Sig. (2-tailed),Exact Sig. (1-tailed),Point Probability
1257 v1 & v2,20,.065,.033,.027
1258 v1 & junk,20,.453,.227,.164
1259 ])
1260
1261 AT_CLEANUP
1262
1263
1264 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Uniform parameters given])
1265
1266 AT_DATA([ks-uniform.sps], [dnl
1267 set format F12.3.
1268 data list notable list /x *.
1269 begin data
1270 .554
1271 .382
1272 .329
1273 .480
1274 .711
1275 .503
1276 .203
1277 .477
1278 .621
1279 .581
1280 end data.
1281
1282 npar tests k-s (uniform 0 1) = x.
1283 ])
1284
1285 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-uniform.sps], [0], [dnl
1286 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1287 ,,x
1288 N,,10
1289 Uniform Parameters,Minimum,.000
1290 ,Maximum,1.000
1291 Most Extreme Differences,Absolute,.289
1292 ,Positive,.289
1293 ,Negative,-.229
1294 Kolmogorov-Smirnov Z,,.914
1295 Asymp. Sig. (2-tailed),,.374
1296 ])
1297
1298 AT_CLEANUP
1299
1300
1301 AT_SETUP([NPAR TESTS Kolmogorov-Smirnov Normal parameters imputed])
1302
1303 AT_DATA([ks-normal.sps], [dnl
1304 set format = F12.3.
1305
1306 data list notable list /foo * bar *.
1307 begin data.
1308 65 12.5
1309 59 14.2
1310 43 12.6
1311 57
1312 68
1313 79
1314 51
1315 62
1316 57
1317 73
1318 58
1319 58
1320 68
1321 75
1322 47
1323 70
1324 59
1325 71
1326 52
1327 48 13.0
1328 58 14.1
1329 37 15.0
1330 39 13.1
1331 58 13.2
1332 43 14.5
1333 58 13.5
1334 86 14.0
1335 63 12.5
1336 80 12.8
1337 70
1338 63
1339 53
1340 53
1341 48
1342 49
1343 51
1344 47
1345 81
1346 66
1347 78
1348 65
1349 69
1350 70 12.1
1351 63 12.5
1352 64 12.4
1353 39 13.8
1354 51 13.2
1355 68 14.0
1356 76 12.6
1357 53 12.1
1358 71 13.5
1359 47 13.8
1360 87 14.1
1361 72 12.9
1362 48 12.1
1363 75 12.8
1364 51 13.4
1365 63 13.9
1366 61 12.5
1367 61 12.4
1368 66 12.8
1369 82 12.9
1370 81 13.6
1371 46
1372 52
1373 71
1374 73
1375 58
1376 57
1377 46
1378 58
1379 52 13.5
1380 71 13.2
1381 57 12.8
1382 78 14.1
1383 73 12.1
1384 50 12.6
1385 71
1386 51
1387 51
1388 68
1389 84
1390 64
1391 66
1392 65
1393 52
1394 56
1395 70
1396 68
1397 66
1398 78
1399 65
1400 71
1401 53
1402 81
1403 53
1404 57
1405 64
1406 61
1407 43
1408 56
1409 37
1410 74
1411 66
1412 81
1413 67
1414 80
1415 68
1416 76
1417 70
1418 80
1419 42
1420 74
1421 80
1422 70
1423 60
1424 39
1425 72
1426 69
1427 63
1428 72
1429 63
1430 49
1431 53 13.2
1432 43 13.8
1433 51 12.5
1434 63 12.6
1435 64 12.9
1436 65 13.0
1437 64 12.5
1438 66 12.0
1439 55
1440 62
1441 58
1442 48
1443 67
1444 46
1445 36
1446 61
1447 55
1448 77
1449 74
1450 60
1451 70
1452 69
1453 57
1454 49
1455 63
1456 69
1457 63
1458 76
1459 53
1460 54
1461 42
1462 64
1463 66
1464 61
1465 62
1466 73
1467 73
1468 60
1469 79
1470 40
1471 48
1472 76
1473 60
1474 76
1475 54
1476 69
1477 65
1478 69
1479 51
1480 54
1481 82
1482 end data.
1483
1484 npar tests
1485         /k-s (normal) = foo bar.
1486 ])
1487
1488 AT_CHECK([pspp -O format=csv ks-normal.sps], [0], [dnl
1489 Table: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
1490 ,,foo,bar
1491 N,,174,48
1492 Normal Parameters,Mean,62.109,13.108
1493 ,Std. Deviation,11.548,.718
1494 Most Extreme Differences,Absolute,.059,.115
1495 ,Positive,.055,.115
1496 ,Negative,-.059,-.082
1497 Kolmogorov-Smirnov Z,,.785,.795
1498 Asymp. Sig. (2-tailed),,.569,.552
1499 ])
1500
1501
1502 AT_CLEANUP
1503
1504
1505 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median imputed)])
1506
1507 AT_DATA([median1.sps], [dnl
1508 set format F12.3.
1509 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1510 begin data
1511 99  1   10  1
1512 99  4    1  1
1513 99  5   11  1
1514 99  5   10  1
1515 99  3    7  1
1516 99  6   10  1
1517 99  0    7  1
1518 99  3   14  1
1519 99  2    3  1
1520 99  1    1  1
1521 99  4    7  1
1522 99  5   12  1
1523 99  3    6  1
1524 99  4    1  1
1525 99  3    5  1
1526 99  5    7  1
1527 99  4    6  1
1528 99  3   14  1
1529 99  4    8  1
1530 99  5   13  1
1531 99  2    0  1
1532 99  4    7  1
1533 99  4    7  1
1534 99  1    0  1
1535 99  2    8  1
1536 99  4   10  1
1537 99  2    3  1
1538 99  2    0  1
1539 99  4    8  1
1540 99  1    8  1
1541 end data.
1542
1543
1544 variable label years 'Years expected'.
1545 variable label animal 'Animal Genus'.
1546
1547 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1548
1549 npar tests
1550      /median = years by animal (1, 5)
1551      .
1552 ])
1553
1554
1555 AT_CHECK([pspp -O format=csv median1.sps], [0], [dnl
1556 Table: Frequencies
1557 ,,Animal Genus,,,,
1558 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1559 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1560 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1561
1562 Table: Test Statistics
1563 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1564 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1565 ])
1566
1567 AT_CLEANUP
1568
1569
1570 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (median given)])
1571
1572 AT_DATA([median2.sps], [dnl
1573 set format F12.3.
1574 data list notable list /ignore * animal * years * w *.
1575 begin data
1576 99  1   10  1
1577 99  4    1  1
1578 99  5   11  1
1579 99  5   10  1
1580 99  3    7  1
1581 99  3   14  1
1582 99  2    3  1
1583 99  1    1  1
1584 99  4    7  1
1585 99  5   12  1
1586 99  3    6  1
1587 99  4    1  1
1588 99  3    5  1
1589 99  5    7  1
1590 99  4    6  1
1591 99  3   14  1
1592 99  4    8  1
1593 99  5   13  1
1594 99  2    0  1
1595 99  4    7  1
1596 99  4    7  1
1597 99  1    0  1
1598 99  2    8  1
1599 99  4   10  1
1600 99  2    3  1
1601 99  2    0  1
1602 99  4    8  1
1603 99  1    8  1
1604 end data.
1605
1606
1607 variable label years 'Years expected'.
1608 variable label animal 'Animal Genus'.
1609
1610 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1611
1612 npar tests
1613      /median (7) = years by animal (1, 5)
1614      .
1615 ])
1616
1617
1618 AT_CHECK([pspp -O format=csv median2.sps], [0], [dnl
1619 Table: Frequencies
1620 ,,Animal Genus,,,,
1621 ,,Animal 1,Animal 2,Animal 3,Animal 4,Animal 5
1622 Years expected,> Median,2,1,2,3,4
1623 ,≤ Median,2,4,3,6,1
1624
1625 Table: Test Statistics
1626 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1627 Years expected,28,7.000,4.317,4,.365
1628 ])
1629
1630 AT_CLEANUP
1631
1632
1633 AT_SETUP([NPAR TESTS Median Test (two sample)])
1634
1635 AT_DATA([median3.sps], [dnl
1636 set format F12.3.
1637 data list notable list /xx * animal * years * w *.
1638 begin data
1639 99  1   10  1
1640 99  4    1  1
1641 99  5   11  1
1642 99  5   10  1
1643 99  3    7  1
1644 99  3   14  1
1645 99  2    3  1
1646 99  1    1  1
1647 99  4    7  1
1648 99  5   12  1
1649 99  3    6  1
1650 99  4    1  1
1651 99  3    5  1
1652 99  5    7  1
1653 99  4    6  1
1654 99  3   14  1
1655 99  4    8  1
1656 99  5   13  1
1657 99  2    0  1
1658 99  4    7  1
1659 99  4    7  1
1660 99  1    0  1
1661 99  2    8  1
1662 99  4   10  1
1663 99  2    3  1
1664 99  2    0  1
1665 99  4    8  1
1666 99  1    8  1
1667 end data.
1668
1669
1670 variable label years 'Years expected'.
1671 variable label animal 'Animal Genus'.
1672
1673 add value labels animal 1 'Animal 1' 2 'Animal 2' 3 'Animal 3' 4 'Animal 4' 5 'Animal 5'.
1674
1675 npar tests
1676      /median (7) = xx years by animal (5, 1)
1677      .
1678 ])
1679
1680
1681 AT_CHECK([pspp -O format=csv median3.sps], [0], [dnl
1682 Table: Frequencies
1683 ,,Animal Genus,
1684 ,,Animal 1,Animal 5
1685 xx,> Median,4,5
1686 ,≤ Median,0,0
1687 Years expected,> Median,2,4
1688 ,≤ Median,2,1
1689
1690 Table: Test Statistics
1691 ,N,Median,Chi-Square,df,Asymp. Sig.
1692 xx,9,7.000,NaN,1,NaN
1693 Years expected,9,7.000,.900,1,.343
1694 ])
1695
1696 AT_CLEANUP
1697
1698
1699 AT_SETUP([NPAR TESTS Jonckheere-Terpstra])
1700
1701 AT_DATA([jt.sps], [dnl
1702 set format = F12.3.
1703 data list notable list /x * g * w *.
1704 begin data.
1705 52  2  2
1706 58  2  1
1707 60  2  1
1708 62  2  1
1709 58  0  1
1710 44  2  1
1711 46  2  1
1712 14  3  1
1713 32  2  1
1714 16  3  1
1715 56  2  1
1716 26  3  1
1717 40  3  2
1718 50  4  1
1719 6   5  1
1720 34  2  3
1721 36  2  2
1722 40  2  2
1723 50  2  1
1724 end data.
1725
1726 weight by w.
1727
1728 npar test /jonckheere-terpstra = x by g (5, 2).
1729 ])
1730
1731
1732 AT_CHECK([pspp -O format=csv jt.sps], [0], [dnl
1733 Table: Jonckheere-Terpstra Test
1734 ,Number of levels in g,N,Observed J-T Statistic,Mean J-T Statistic,Std. Deviation of J-T Statistic,Std. J-T Statistic,Asymp. Sig. (2-tailed)
1735 x,4,24.000,29.500,65.000,15.902,-2.232,.026
1736 ])
1737
1738 AT_CLEANUP
1739
1740 dnl Checks that (PAIRED) can have lists where the same
1741 dnl variable appears more than once.
1742 AT_SETUP([NPAR TESTS (PAIRED)])
1743 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1744 set format = F12.3.
1745 data list notable list /a * b * c *.
1746 begin data.
1747 1 2 4
1748 4 5 3
1749 1 2 2
1750 4 5 1
1751 end data.
1752
1753 npar tests /wilcoxon a b with c c (paired).
1754 ])
1755
1756 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [0], [dnl
1757 Table: Ranks
1758 ,,N,Mean Rank,Sum of Ranks
1759 a - c,Negative Ranks,2,2.500,5.000
1760 ,Positive Ranks,2,2.500,5.000
1761 ,Ties,0,,
1762 ,Total,4,,
1763 b - c,Negative Ranks,1,1.500,1.500
1764 ,Positive Ranks,2,2.250,4.500
1765 ,Ties,1,,
1766 ,Total,4,,
1767
1768 Table: Test Statistics
1769 ,a - c,b - c
1770 Z,.000,-.816
1771 Asymp. Sig. (2-tailed),1.000,.414
1772 ])
1773
1774
1775 AT_CLEANUP
1776
1777
1778
1779 AT_SETUP([NPAR TESTS CHISQUARE crash])
1780 dnl This syntax had been observed to crash pspp
1781
1782 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1783 data list list /x *.
1784 begin data.
1785 1
1786 2
1787 3
1788 4
1789 5
1790 6
1791 7
1792 8
1793 9
1794 10
1795 end data.
1796
1797 * This happens to be invalid syntax.  But should not crash.
1798 NPAR TEST
1799         /CHISQUARE= x(0.098, 99.098)
1800         /EXPECTED =  1.2.
1801 ])
1802
1803 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1804
1805 AT_CLEANUP
1806
1807
1808 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on invalid syntax])
1809
1810 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1811 data list notable list /ev * xscore *.
1812 begin data.
1813 2 109
1814 3 115
1815 1 61
1816 1 101
1817 3 147
1818 end data.
1819
1820
1821 npar tests
1822         /kruskal-wallis xscore by(gv (1, 3).
1823 ])
1824
1825 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1826
1827 AT_CLEANUP
1828
1829
1830
1831
1832 AT_SETUP([NPAR TESTS - crash on unterminated string])
1833
1834 AT_DATA([npar.sps], [dnl
1835 DATA LIST NOTABLE LIST /x * y * w * .
1836 BEGIN DATA.
1837 3.1 1  4
1838 3.2 2  1
1839 4   2  6
1840 END DATA.
1841
1842
1843 NPAR TESTS
1844 " CHISQUARE=x y(-2,5)
1845   /STATISTICS=DESCRIPTIVES
1846   .
1847 ])
1848
1849 AT_CHECK([pspp -O format=csv npar.sps], [1], [ignore])
1850
1851 AT_CLEANUP
1852