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[pspp-builds.git] / doc / statistics.texi
index e5e299a47f8a66ae63688581de53a4b57e18d35b..edd96d0990bb3fcd050a8490efc36d6560855f39 100644 (file)
@@ -11,9 +11,11 @@ far.
 * CORRELATIONS::                Correlation tables.
 * CROSSTABS::                   Crosstabulation tables.
 * FACTOR::                      Factor analysis and Principal Components analysis
 * CORRELATIONS::                Correlation tables.
 * CROSSTABS::                   Crosstabulation tables.
 * FACTOR::                      Factor analysis and Principal Components analysis
+* MEANS::                       Average values and other statistics.
 * NPAR TESTS::                  Nonparametric tests.
 * T-TEST::                      Test hypotheses about means.
 * ONEWAY::                      One way analysis of variance.
 * NPAR TESTS::                  Nonparametric tests.
 * T-TEST::                      Test hypotheses about means.
 * ONEWAY::                      One way analysis of variance.
+* QUICK CLUSTER::               K-Means clustering.
 * RANK::                        Compute rank scores.
 * REGRESSION::                  Linear regression.
 * RELIABILITY::                 Reliability analysis.
 * RANK::                        Compute rank scores.
 * REGRESSION::                  Linear regression.
 * RELIABILITY::                 Reliability analysis.
@@ -257,7 +259,7 @@ useful there is more than one dependent variable and at least one factor.   If
 containing boxplots for all the factors.
 If /COMPARE=VARIABLES is specified, then one plot per factor is produced, each 
 each containing one boxplot per dependent variable.
 containing boxplots for all the factors.
 If /COMPARE=VARIABLES is specified, then one plot per factor is produced, each 
 each containing one boxplot per dependent variable.
-If the /COMPARE subcommand is ommitted, then PSPP uses the default value of 
+If the /COMPARE subcommand is omitted, then PSPP uses the default value of 
 /COMPARE=GROUPS.
  
 The ID subcommand also pertains to boxplots.  If given, it must
 /COMPARE=GROUPS.
  
 The ID subcommand also pertains to boxplots.  If given, it must
@@ -360,7 +362,6 @@ CROSSTABS
         /MISSING=@{TABLE,INCLUDE,REPORT@}
         /WRITE=@{NONE,CELLS,ALL@}
         /FORMAT=@{TABLES,NOTABLES@}
         /MISSING=@{TABLE,INCLUDE,REPORT@}
         /WRITE=@{NONE,CELLS,ALL@}
         /FORMAT=@{TABLES,NOTABLES@}
-                @{LABELS,NOLABELS,NOVALLABS@}
                 @{PIVOT,NOPIVOT@}
                 @{AVALUE,DVALUE@}
                 @{NOINDEX,INDEX@}
                 @{PIVOT,NOPIVOT@}
                 @{AVALUE,DVALUE@}
                 @{NOINDEX,INDEX@}
@@ -418,11 +419,6 @@ settings:
 TABLES, the default, causes crosstabulation tables to be output.
 NOTABLES suppresses them.
 
 TABLES, the default, causes crosstabulation tables to be output.
 NOTABLES suppresses them.
 
-@item
-LABELS, the default, allows variable labels and value labels to appear
-in the output.  NOLABELS suppresses them.  NOVALLABS displays variable
-labels but suppresses value labels.
-
 @item
 PIVOT, the default, causes each TABLES subcommand to be displayed in a
 pivot table format.  NOPIVOT causes the old-style crosstabulation format
 @item
 PIVOT, the default, causes each TABLES subcommand to be displayed in a
 pivot table format.  NOPIVOT causes the old-style crosstabulation format
@@ -555,7 +551,7 @@ FACTOR  VARIABLES=var_list
 
         [ /ROTATION=@{VARIMAX, EQUAMAX, QUARTIMAX, NOROTATE@}]
 
 
         [ /ROTATION=@{VARIMAX, EQUAMAX, QUARTIMAX, NOROTATE@}]
 
-        [ /PRINT=[INITIAL] [EXTRACTION] [ROTATION] [UNIVARIATE] [CORRELATION] [COVARIANCE] [DET] [SIG] [ALL] [DEFAULT] ]
+        [ /PRINT=[INITIAL] [EXTRACTION] [ROTATION] [UNIVARIATE] [CORRELATION] [COVARIANCE] [DET] [KMO] [SIG] [ALL] [DEFAULT] ]
 
         [ /PLOT=[EIGEN] ]
 
 
         [ /PLOT=[EIGEN] ]
 
@@ -600,6 +596,8 @@ The /PRINT subcommand may be used to select which features of the analysis are r
       The covariance matrix is printed.
 @item DET
       The determinant of the correlation or covariance matrix is printed.
       The covariance matrix is printed.
 @item DET
       The determinant of the correlation or covariance matrix is printed.
+@item KMO
+      The Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy and the Bartlett test of sphericity is printed.
 @item SIG
       The significance of the elements of correlation matrix is printed.
 @item ALL
 @item SIG
       The significance of the elements of correlation matrix is printed.
 @item ALL
@@ -608,7 +606,7 @@ The /PRINT subcommand may be used to select which features of the analysis are r
       Identical to INITIAL and EXTRACTION.
 @end itemize
 
       Identical to INITIAL and EXTRACTION.
 @end itemize
 
-If /PLOT=EIGEN is given, then a ``Scree'' plot of the eigenvalues will be printed.  This can be useful for visualising
+If /PLOT=EIGEN is given, then a ``Scree'' plot of the eigenvalues will be printed.  This can be useful for visualizing
 which factors (components) should be retained.
 
 The /FORMAT subcommand determined how data are to be displayed in loading matrices.  If SORT is specified, then the variables
 which factors (components) should be retained.
 
 The /FORMAT subcommand determined how data are to be displayed in loading matrices.  If SORT is specified, then the variables
@@ -637,7 +635,145 @@ contains a missing value.
 If PAIRWISE is set, then a case is considered missing only if either of the
 values  for the particular coefficient are missing.
 The default is LISTWISE.
 If PAIRWISE is set, then a case is considered missing only if either of the
 values  for the particular coefficient are missing.
 The default is LISTWISE.
+
+@node MEANS
+@section MEANS
+
+@vindex MEANS
+@cindex means
+
+@display 
+MEANS [TABLES =] 
+      @{varlist@} 
+        [ BY @{varlist@} [BY @{varlist@} [BY @{varlist@} @dots{} ]]]
+
+      [ /@{varlist@} 
+         [ BY @{varlist@} [BY @{varlist@} [BY @{varlist@} @dots{} ]]] ]
+
+      [/CELLS = [MEAN] [COUNT] [STDDEV] [SEMEAN] [SUM] [MIN] [MAX] [RANGE]
+        [VARIANCE] [KURT] [SEKURT] 
+        [SKEW] [SESKEW] [FIRST] [LAST] 
+        [HARMONIC] [GEOMETRIC] 
+        [DEFAULT]
+        [ALL]
+        [NONE] ]
+
+      [/MISSING = [TABLE] [INCLUDE] [DEPENDENT]]
+@end display 
+
+You can use the MEANS command to calculate the arithmetic mean and similar
+statistics, either for the dataset as a whole or for categories of data.
+
+The simplest form of the command is
+@example
+MEANS @var{v}.
+@end example
+@noindent which calculates the mean, count and standard deviation for @var{v}.
+If you specify a grouping variable, for example
+@example
+MEANS @var{v} BY @var{g}.
+@end example
+@noindent then the means, counts and standard deviations for @var{v} after having
+been grouped by @var{g} will be calculated.
+Instead of the mean, count and standard deviation, you could specify the statistics
+in which you are interested:
+@example
+MEANS @var{x} @var{y} BY @var{g}
+      /CELLS = HARMONIC SUM MIN.
+@end example
+This example calculates the harmonic mean, the sum and the minimum values of @var{x} and @var{y}
+grouped by @var{g}.
+
+The CELLS subcommand specifies which statistics to calculate.  The available statistics
+are:
+@itemize
+@item MEAN
+@cindex arithmetic mean
+      The arithmetic mean.
+@item COUNT
+      The count of the values.
+@item STDDEV
+      The standard deviation.
+@item SEMEAN
+      The standard error of the mean.
+@item SUM
+      The sum of the values.
+@item MIN
+      The minimum value.
+@item MAX
+      The maximum value.
+@item RANGE
+      The difference between the maximum and minimum values.
+@item VARIANCE
+      The variance.
+@item FIRST
+      The first value in the category.
+@item LAST
+      The last value in the category.
+@item SKEW
+      The skewness.
+@item SESKEW
+      The standard error of the skewness.
+@item KURT
+      The kurtosis
+@item SEKURT
+      The standard error of the kurtosis.
+@item HARMONIC
+@cindex harmonic mean
+      The harmonic mean.
+@item GEOMETRIC
+@cindex geometric mean
+      The geometric mean.
+@end itemize
+
+In addition, three special keywords are recognized:
+@itemize
+@item DEFAULT
+      This is the same as MEAN COUNT STDDEV
+@item ALL
+      All of the above statistics will be calculated.
+@item NONE
+      No statistics will be calculated (only a summary will be shown).
+@end itemize
+
+
+More than one @dfn{table} can be specified in a single command. 
+Each table is separated by a @samp{/}. For
+example
+@example
+MEANS TABLES =
+      @var{c} @var{d} @var{e} BY @var{x}
+      /@var{a} @var{b} BY @var{x} @var{y}
+      /@var{f} BY @var{y} BY @var{z}.
+@end example
+has three tables (the @samp{TABLE =} is optional).
+The first table has three dependent variables @var{c}, @var{d} and @var{e}
+and a single categorical variable @var{x}.
+The second table has two dependent variables @var{a} and @var{b}, 
+and two categorical variables @var{x} and @var{y}.
+The third table has a single dependent variables @var{f}
+and a categorical variable formed by the combination of @var{y} and @var{z}.
+
+
+By default values are omitted from the analysis only if missing values
+(either system missing or user missing)
+for any of the variables directly involved in their calculation are 
+encountered.
+This behaviour can be modified with the  /MISSING subcommand.
+Three options are possible: TABLE, INCLUDE and DEPENDENT.
+
+/MISSING = TABLE causes cases to be dropped if any variable is missing 
+in the table specification currently being processed, regardless of 
+whether it is needed to calculate the statistic.
+
+/MISSING = INCLUDE says that user missing values, either in the dependent
+variables or in the categorical variables should be taken at their face
+value, and not excluded.
+
+/MISSING = DEPENDENT says that user missing values, in the dependent
+variables should be taken at their face value, however cases which 
+have user missing values for the categorical variables should be omitted 
+from the calculation.
 
 @node NPAR TESTS
 @section NPAR TESTS
 
 @node NPAR TESTS
 @section NPAR TESTS
@@ -684,8 +820,11 @@ is used.
 * COCHRAN::                 Cochran Q Test
 * FRIEDMAN::                Friedman Test
 * KENDALL::                 Kendall's W Test
 * COCHRAN::                 Cochran Q Test
 * FRIEDMAN::                Friedman Test
 * KENDALL::                 Kendall's W Test
+* KOLMOGOROV-SMIRNOV::      Kolmogorov Smirnov Test
 * KRUSKAL-WALLIS::          Kruskal-Wallis Test
 * MANN-WHITNEY::            Mann Whitney U Test
 * KRUSKAL-WALLIS::          Kruskal-Wallis Test
 * MANN-WHITNEY::            Mann Whitney U Test
+* MCNEMAR::                 McNemar Test
+* MEDIAN::                  Median Test
 * RUNS::                    Runs Test
 * SIGN::                    The Sign Test
 * WILCOXON::                Wilcoxon Signed Ranks Test
 * RUNS::                    Runs Test
 * SIGN::                    The Sign Test
 * WILCOXON::                Wilcoxon Signed Ranks Test
@@ -814,6 +953,45 @@ It has the range [0,1] --- a value of zero indicates no agreement between the sa
 unity indicates complete agreement.
 
 
 unity indicates complete agreement.
 
 
+@node KOLMOGOROV-SMIRNOV
+@subsection Kolmogorov-Smirnov Test
+@vindex KOLMOGOROV-SMIRNOV
+@vindex K-S
+@cindex Kolmogorov-Smirnov test
+
+@display
+     [ /KOLMOGOROV-SMIRNOV (@{NORMAL [@var{mu}, @var{sigma}], UNIFORM [@var{min}, @var{max}], POISSON [@var{lambda}], EXPONENTIAL [@var{scale}] @}) = varlist ]
+@end display
+
+The one sample Kolmogorov-Smirnov subcommand is used to test whether or not a dataset is
+drawn from a particular distribution.  Four distributions are supported, @i{viz:}
+Normal, Uniform, Poisson and Exponential.
+
+Ideally you should provide the parameters of the distribution against which you wish to test
+the data. For example, with the normal distribution  the mean (@var{mu})and standard deviation (@var{sigma})
+should be given; with the uniform distribution, the minimum (@var{min})and maximum (@var{max}) value should
+be provided.
+However, if the parameters are omitted they will be imputed from the data. Imputing the
+parameters reduces the power of the test so should be avoided if possible.
+
+In the following example, two variables @var{score} and @var{age} are tested to see if
+they follow a normal distribution with a mean of 3.5 and a standard deviation of 2.0.
+@example
+  NPAR TESTS
+        /KOLMOGOROV-SMIRNOV (normal 3.5 2.0) = @var{score} @var{age}.
+@end example
+If the variables need to be tested against different distributions, then a separate
+subcommand must be used.  For example the following syntax tests @var{score} against
+a normal distribution with mean of 3.5 and standard deviation of 2.0 whilst @var{age}
+is tested against a normal distribution of mean 40 and standard deviation 1.5.
+@example
+  NPAR TESTS
+        /KOLMOGOROV-SMIRNOV (normal 3.5 2.0) = @var{score}
+        /KOLMOGOROV-SMIRNOV (normal 40 1.5) =  @var{age}.
+@end example
+
+The abbreviated subcommand  K-S may be used in place of KOLMOGOROV-SMIRNOV.
+
 @node KRUSKAL-WALLIS
 @subsection Kruskal-Wallis Test
 @vindex KRUSKAL-WALLIS
 @node KRUSKAL-WALLIS
 @subsection Kruskal-Wallis Test
 @vindex KRUSKAL-WALLIS
@@ -859,6 +1037,58 @@ Cases for which the @var{var} value is neither @var{group1} or @var{group2} will
 The value of the Mann-Whitney U statistic, the Wilcoxon W, and the significance will be printed.
 The abbreviated subcommand  M-W may be used in place of MANN-WHITNEY.
 
 The value of the Mann-Whitney U statistic, the Wilcoxon W, and the significance will be printed.
 The abbreviated subcommand  M-W may be used in place of MANN-WHITNEY.
 
+@node MCNEMAR
+@subsection McNemar Test
+@vindex MCNEMAR
+@cindex McNemar test
+
+@display
+     [ /MCNEMAR varlist [ WITH varlist [ (PAIRED) ]]]
+@end display
+
+Use McNemar's test to analyse the significance of the difference between
+pairs of correlated proportions.
+
+If the @code{WITH} keyword is omitted, then tests for all
+combinations of the listed variables are performed.
+If the @code{WITH} keyword is given, and the @code{(PAIRED)} keyword
+is also given, then the number of variables preceding @code{WITH}
+must be the same as the number following it.
+In this case, tests for each respective pair of variables are
+performed.
+If the @code{WITH} keyword is given, but the
+@code{(PAIRED)} keyword is omitted, then tests for each combination
+of variable preceding @code{WITH} against variable following
+@code{WITH} are performed.
+
+The data in each variable must be dichotomous.  If there are more
+than two distinct variables an error will occur and the test will
+not be run.
+
+@node MEDIAN
+@subsection Median Test
+@vindex MEDIAN
+@cindex Median test
+
+@display
+     [ /MEDIAN [(value)] = varlist BY variable (value1, value2) ]
+@end display
+
+The median test is used to test whether independent samples come from 
+populations with a common median.
+The median of the populations against which the samples are to be tested
+may be given in parentheses immediately after the 
+/MEDIAN subcommand.  If it is not given, the median will be imputed from the 
+union of all the samples.
+
+The variables of the samples to be tested should immediately follow the @samp{=} sign. The
+keyword @code{BY} must come next, and then the grouping variable.  Two values
+in parentheses should follow.  If the first value is greater than the second,
+then a 2 sample test is performed using these two values to determine the groups.
+If however, the first variable is less than the second, then a @i{k} sample test is
+conducted and the group values used are all values encountered which lie in the
+range [@var{value1},@var{value2}].
+
 
 @node RUNS
 @subsection Runs Test
 
 @node RUNS
 @subsection Runs Test
@@ -866,7 +1096,7 @@ The abbreviated subcommand  M-W may be used in place of MANN-WHITNEY.
 @cindex runs test
 
 @display 
 @cindex runs test
 
 @display 
-     [ /RUNS (@{MEAN, MEDIAN, MODE, value@}) varlist ]
+     [ /RUNS (@{MEAN, MEDIAN, MODE, value@})  = varlist ]
 @end display
 
 The /RUNS subcommand tests whether a data sequence is randomly ordered.
 @end display
 
 The /RUNS subcommand tests whether a data sequence is randomly ordered.
@@ -994,7 +1224,7 @@ which they would be needed. This is the default.
 
 
 @menu
 
 
 @menu
-* One Sample Mode::             Testing against a hypothesised mean
+* One Sample Mode::             Testing against a hypothesized mean
 * Independent Samples Mode::    Testing two independent groups for equal mean
 * Paired Samples Mode::         Testing two interdependent groups for equal mean
 @end menu
 * Independent Samples Mode::    Testing two independent groups for equal mean
 * Paired Samples Mode::         Testing two interdependent groups for equal mean
 @end menu
@@ -1003,7 +1233,7 @@ which they would be needed. This is the default.
 @subsection One Sample Mode
 
 The @cmd{TESTVAL} subcommand invokes the One Sample mode.
 @subsection One Sample Mode
 
 The @cmd{TESTVAL} subcommand invokes the One Sample mode.
-This mode is used to test a population mean against a hypothesised
+This mode is used to test a population mean against a hypothesized
 mean. 
 The value given to the @cmd{TESTVAL} subcommand is the value against
 which you wish to test.
 mean. 
 The value given to the @cmd{TESTVAL} subcommand is the value against
 which you wish to test.
@@ -1073,7 +1303,7 @@ ONEWAY
         /MISSING=@{ANALYSIS,LISTWISE@} @{EXCLUDE,INCLUDE@}
         /CONTRAST= value1 [, value2] ... [,valueN]
         /STATISTICS=@{DESCRIPTIVES,HOMOGENEITY@}
         /MISSING=@{ANALYSIS,LISTWISE@} @{EXCLUDE,INCLUDE@}
         /CONTRAST= value1 [, value2] ... [,valueN]
         /STATISTICS=@{DESCRIPTIVES,HOMOGENEITY@}
-
+        /POSTHOC=@{BONFERRONI, GH, LSD, SCHEFFE, SIDAK, TUKEY, ALPHA ([value])@}
 @end display
 
 The @cmd{ONEWAY} procedure performs a one-way analysis of variance of
 @end display
 
 The @cmd{ONEWAY} procedure performs a one-way analysis of variance of
@@ -1117,11 +1347,76 @@ A setting of EXCLUDE means that variables whose values are
 user-missing are to be excluded from the analysis. A setting of
 INCLUDE means they are to be included.  The default is EXCLUDE.
 
 user-missing are to be excluded from the analysis. A setting of
 INCLUDE means they are to be included.  The default is EXCLUDE.
 
+Using the @code{POSTHOC} subcommand you can perform multiple
+pairwise comparisons on the data. The following comparison methods
+are available:
+@itemize
+@item LSD
+Least Significant Difference.
+@item TUKEY
+Tukey Honestly Significant Difference.
+@item BONFERRONI
+Bonferroni test.
+@item SCHEFFE
+Scheff@'e's test.
+@item SIDAK
+Sidak test.
+@item GH
+The Games-Howell test.
+@end itemize
+
+@noindent
+The optional syntax @code{ALPHA(@var{value})} is used to indicate
+that @var{value} should be used as the
+confidence level for which the posthoc tests will be performed.
+The default is 0.05.
+
+@node QUICK CLUSTER
+@comment  node-name,  next,  previous,  up
+@section QUICK CLUSTER
+@vindex QUICK CLUSTER
+
+@cindex K-means clustering
+@cindex clustering
+
+@display
+QUICK CLUSTER var_list
+      [/CRITERIA=CLUSTERS(@var{k}) [MXITER(@var{max_iter})]]
+      [/MISSING=@{EXCLUDE,INCLUDE@} @{LISTWISE, PAIRWISE@}]
+@end display
+
+The @cmd{QUICK CLUSTER} command performs k-means clustering on the
+dataset.  This is useful when you wish to allocate cases into clusters
+of similar values and you already know the number of clusters.
+
+The minimum specification is @samp{QUICK CLUSTER} followed by the names
+of the variables which contain the cluster data.  Normally you will also
+want to specify @samp{/CRITERIA=CLUSTERS(@var{k})} where @var{k} is the
+number of clusters.  If this is not given, then @var{k} defaults to 2.
+
+The command uses an iterative algorithm to determine the clusters for
+each case.  It will continue iterating until convergence, or until @var{max_iter}
+iterations have been done.  The default value of @var{max_iter} is 2.
+
+The @cmd{MISSING} subcommand determines the handling of missing variables.  
+If INCLUDE is set, then user-missing values are considered at their face
+value and not as missing values.
+If EXCLUDE is set, which is the default, user-missing
+values are excluded as well as system-missing values. 
+
+If LISTWISE is set, then the entire case is excluded from the analysis
+whenever any of the clustering variables contains a missing value.   
+If PAIRWISE is set, then a case is considered missing only if all the
+clustering variables contain missing values.  Otherwise it is clustered
+on the basis of the non-missing values.
+The default is LISTWISE.
+
 
 @node RANK
 @comment  node-name,  next,  previous,  up
 @section RANK
 
 
 @node RANK
 @comment  node-name,  next,  previous,  up
 @section RANK
 
+
 @vindex RANK
 @display
 RANK
 @vindex RANK
 @display
 RANK
@@ -1197,7 +1492,7 @@ RELIABILITY
 @end display
 
 @cindex Cronbach's Alpha
 @end display
 
 @cindex Cronbach's Alpha
-The @cmd{RELIABILTY} command performs reliablity analysis on the data.
+The @cmd{RELIABILTY} command performs reliability analysis on the data.
 
 The VARIABLES subcommand is required. It determines the set of variables 
 upon which analysis is to be performed.
 
 The VARIABLES subcommand is required. It determines the set of variables 
 upon which analysis is to be performed.
@@ -1232,7 +1527,7 @@ analysis tested against the totals.
 @section ROC
 
 @vindex ROC
 @section ROC
 
 @vindex ROC
-@cindex Receiver Operating Characterstic
+@cindex Receiver Operating Characteristic
 @cindex Area under curve
 
 @display
 @cindex Area under curve
 
 @display
@@ -1296,5 +1591,3 @@ exclude them.
 Cases are excluded on a listwise basis; if any of the variables in @var{var_list} 
 or if the variable @var{state_var} is missing, then the entire case will be 
 excluded.
 Cases are excluded on a listwise basis; if any of the variables in @var{var_list} 
 or if the variable @var{state_var} is missing, then the entire case will be 
 excluded.
-
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