8794ad5ce4b50d9a4240de5ae7a7acc2b30263ad
[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   union value *group_value;
575   int count = 0;
576   void *const *group_values;
577
578   struct tab_table *t;
579
580   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
581   tab_headers (t, 2, 0, 2, 0);
582   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
583
584   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
585   tab_box (t,
586            TAL_2, TAL_2,
587            -1, TAL_1,
588            0, 0,
589            n_cols - 1, n_rows - 1);
590
591   tab_box (t,
592            -1, -1,
593            TAL_0, TAL_0,
594            2, 0,
595            n_cols - 1, 0);
596
597   tab_box (t,
598            -1, -1,
599            TAL_0, TAL_0,
600            0, 0,
601            1, 1);
602
603   tab_hline (t, TAL_1, 2, n_cols - 1, 1);
604   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 2);
605
606   tab_vline (t, TAL_2, 2, 0, n_rows - 1);
607
608   tab_title (t, _("Contrast Coefficients"));
609
610   tab_text (t,  0, 2, TAB_LEFT | TAT_TITLE, _("Contrast"));
611
612
613   tab_joint_text (t, 2, 0, n_cols - 1, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
614                   var_to_string (indep_var));
615
616   group_values = hsh_sort (global_group_hash);
617   for (count = 0;
618        count < hsh_count (global_group_hash);
619        ++count)
620     {
621       int i;
622       struct string vstr;
623       group_value = group_values[count];
624
625       ds_init_empty (&vstr);
626
627       var_append_value_name (indep_var, group_value, &vstr);
628
629       tab_text (t, count + 2, 1, TAB_CENTER | TAT_TITLE,
630                 ds_cstr (&vstr));
631
632       ds_destroy (&vstr);
633
634
635       for (i = 0; i < cmd.sbc_contrast; ++i )
636         {
637           tab_text (t, 1, i + 2, TAB_CENTER | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
638
639           if ( bad_contrast[i] )
640             tab_text (t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT, "?" );
641           else
642             tab_text (t, count + 2, i + 2, TAB_RIGHT | TAT_PRINTF, "%g",
643                       subc_list_double_at (&cmd.dl_contrast[i], count)
644                       );
645         }
646     }
647
648   tab_submit (t);
649 }
650
651
652 /* Show the results of the contrast tests */
653 static void
654 show_contrast_tests (short *bad_contrast)
655 {
656   size_t v;
657   int n_cols = 8;
658   size_t n_rows = 1 + n_vars * 2 * cmd.sbc_contrast;
659
660   struct tab_table *t;
661
662   t = tab_create (n_cols, n_rows, 0);
663   tab_headers (t, 3, 0, 1, 0);
664   tab_dim (t, tab_natural_dimensions, NULL);
665
666   /* Put a frame around the entire box, and vertical lines inside */
667   tab_box (t,
668            TAL_2, TAL_2,
669            -1, TAL_1,
670            0, 0,
671            n_cols - 1, n_rows - 1);
672
673   tab_box (t,
674            -1, -1,
675            TAL_0, TAL_0,
676            0, 0,
677            2, 0);
678
679   tab_hline (t, TAL_2, 0, n_cols - 1, 1);
680   tab_vline (t, TAL_2, 3, 0, n_rows - 1);
681
682
683   tab_title (t, _("Contrast Tests"));
684
685   tab_text (t, 2, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Contrast"));
686   tab_text (t, 3, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Value of Contrast"));
687   tab_text (t,  4, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Std. Error"));
688   tab_text (t,  5, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("t"));
689   tab_text (t,  6, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("df"));
690   tab_text (t,  7, 0, TAB_CENTER | TAT_TITLE, _("Sig. (2-tailed)"));
691
692   for (v = 0; v < n_vars; ++v)
693     {
694       int i;
695       int lines_per_variable = 2 * cmd.sbc_contrast;
696
697
698       tab_text (t,  0, (v * lines_per_variable) + 1, TAB_LEFT | TAT_TITLE,
699                 var_to_string (vars[v]));
700
701       for (i = 0; i < cmd.sbc_contrast; ++i)
702         {
703           int ci;
704           double contrast_value = 0.0;
705           double coef_msq = 0.0;
706           struct group_proc *grp_data = group_proc_get (vars[v]);
707           struct hsh_table *group_hash = grp_data->group_hash;
708
709           void *const *group_stat_array;
710
711           double T;
712           double std_error_contrast;
713           double df;
714           double sec_vneq = 0.0;
715
716
717           /* Note: The calculation of the degrees of freedom in the
718              "variances not equal" case is painfull!!
719              The following formula may help to understand it:
720              \frac{\left (\sum_{i=1}^k{c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}}\right)^2}
721              {
722              \sum_{i=1}^k\left (
723              \frac{\left (c_i^2\frac{s_i^2}{n_i}\right)^2}  {n_i-1}
724              \right)
725              }
726           */
727
728           double df_denominator = 0.0;
729           double df_numerator = 0.0;
730           if ( i == 0 )
731             {
732               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1,
733                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
734                         _("Assume equal variances"));
735
736               tab_text (t,  1, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
737                         TAB_LEFT | TAT_TITLE,
738                         _("Does not assume equal"));
739             }
740
741           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1,
742                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
743
744
745           tab_text (t,  2, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
746                     TAB_CENTER | TAT_TITLE | TAT_PRINTF, "%d", i + 1);
747
748
749           if ( bad_contrast[i])
750             continue;
751
752           group_stat_array = hsh_sort (group_hash);
753
754           for (ci = 0; ci < hsh_count (group_hash);  ++ci)
755             {
756               const double coef = subc_list_double_at (&cmd.dl_contrast[i], ci);
757               struct group_statistics *gs = group_stat_array[ci];
758
759               const double winv = pow2 (gs->std_dev) / gs->n;
760
761               contrast_value += coef * gs->mean;
762
763               coef_msq += (coef * coef) / gs->n;
764
765               sec_vneq += (coef * coef) * pow2 (gs->std_dev) /gs->n;
766
767               df_numerator += (coef * coef) * winv;
768               df_denominator += pow2((coef * coef) * winv) / (gs->n - 1);
769             }
770           sec_vneq = sqrt (sec_vneq);
771
772           df_numerator = pow2 (df_numerator);
773
774           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1,
775                      TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
776
777           tab_double (t,  3, (v * lines_per_variable) + i + 1 +
778                      cmd.sbc_contrast,
779                      TAB_RIGHT, contrast_value, NULL);
780
781           std_error_contrast = sqrt (grp_data->mse * coef_msq);
782
783           /* Std. Error */
784           tab_double (t,  4, (v * lines_per_variable) + i + 1,
785                      TAB_RIGHT, std_error_contrast,
786                      NULL);
787
788           T = fabs (contrast_value / std_error_contrast);
789
790           /* T Statistic */
791
792           tab_double (t,  5, (v * lines_per_variable) + i + 1,
793                      TAB_RIGHT, T,
794                      NULL);
795
796           df = grp_data->ugs.n - grp_data->n_groups;
797
798           /* Degrees of Freedom */
799           tab_fixed (t,  6, (v * lines_per_variable) + i + 1,
800                      TAB_RIGHT,  df,
801                      8, 0);
802
803
804           /* Significance TWO TAILED !!*/
805           tab_double (t,  7, (v * lines_per_variable) + i + 1,
806                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T, df),
807                      NULL);
808
809           /* Now for the Variances NOT Equal case */
810
811           /* Std. Error */
812           tab_double (t,  4,
813                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
814                      TAB_RIGHT, sec_vneq,
815                      NULL);
816
817           T = contrast_value / sec_vneq;
818           tab_double (t,  5,
819                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
820                      TAB_RIGHT, T,
821                      NULL);
822
823           df = df_numerator / df_denominator;
824
825           tab_double (t,  6,
826                      (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
827                      TAB_RIGHT, df,
828                      NULL);
829
830           /* The Significance */
831
832           tab_double (t, 7, (v * lines_per_variable) + i + 1 + cmd.sbc_contrast,
833                      TAB_RIGHT,  2 * gsl_cdf_tdist_Q (T,df),
834                      NULL);
835         }
836
837       if ( v > 0 )
838         tab_hline (t, TAL_1, 0, n_cols - 1, (v * lines_per_variable) + 1);
839     }
840
841   tab_submit (t);
842 }
843
844
845 /* ONEWAY ANOVA Calculations */
846
847 static void  postcalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED);
848
849 static void  precalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED);
850
851
852
853 /* Pre calculations */
854 static void
855 precalc (struct cmd_oneway *cmd UNUSED)
856 {
857   size_t i = 0;
858
859   for (i = 0; i < n_vars; ++i)
860     {
861       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
862       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
863
864       /* Create a hash for each of the dependent variables.
865          The hash contains a group_statistics structure,
866          and is keyed by value of the independent variable */
867
868       gp->group_hash = hsh_create (4, compare_group, hash_group,
869                                    (hsh_free_func *) free_group,
870                                    indep_var);
871
872       totals->sum = 0;
873       totals->n = 0;
874       totals->ssq = 0;
875       totals->sum_diff = 0;
876       totals->maximum = -DBL_MAX;
877       totals->minimum = DBL_MAX;
878     }
879 }
880
881 static void
882 free_value (void *value_, const void *aux UNUSED)
883 {
884   union value *value = value_;
885   free (value);
886 }
887
888 static void
889 run_oneway (struct cmd_oneway *cmd,
890             struct casereader *input,
891             const struct dataset *ds)
892 {
893   struct taint *taint;
894   struct dictionary *dict = dataset_dict (ds);
895   enum mv_class exclude;
896   struct casereader *reader;
897   struct ccase *c;
898
899   c = casereader_peek (input, 0);
900   if (c == NULL)
901     {
902       casereader_destroy (input);
903       return;
904     }
905   output_split_file_values (ds, c);
906   case_unref (c);
907
908   taint = taint_clone (casereader_get_taint (input));
909
910   global_group_hash = hsh_create (4,
911                                   compare_values_short,
912                                   hash_value_short,
913                                   free_value,
914                                   indep_var);
915
916   precalc (cmd);
917
918   exclude = cmd->incl != ONEWAY_INCLUDE ? MV_ANY : MV_SYSTEM;
919   input = casereader_create_filter_missing (input, &indep_var, 1,
920                                             exclude, NULL, NULL);
921   if (cmd->miss == ONEWAY_LISTWISE)
922     input = casereader_create_filter_missing (input, vars, n_vars,
923                                               exclude, NULL, NULL);
924   input = casereader_create_filter_weight (input, dict, NULL, NULL);
925
926   reader = casereader_clone (input);
927   for (; (c = casereader_read (reader)) != NULL; case_unref (c))
928     {
929       size_t i;
930
931       const double weight = dict_get_case_weight (dict, c, NULL);
932
933       const union value *indep_val = case_data (c, indep_var);
934       void **p = hsh_probe (global_group_hash, indep_val);
935       if (*p == NULL)
936         *p = value_dup (indep_val, var_get_width (indep_var));
937
938       for (i = 0; i < n_vars; ++i)
939         {
940           const struct variable *v = vars[i];
941
942           const union value *val = case_data (c, v);
943
944           struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
945           struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
946
947           struct group_statistics *gs;
948
949           gs = hsh_find (group_hash, indep_val );
950
951           if ( ! gs )
952             {
953               gs = xmalloc (sizeof *gs);
954               gs->id = *indep_val;
955               gs->sum = 0;
956               gs->n = 0;
957               gs->ssq = 0;
958               gs->sum_diff = 0;
959               gs->minimum = DBL_MAX;
960               gs->maximum = -DBL_MAX;
961
962               hsh_insert ( group_hash, gs );
963             }
964
965           if (!var_is_value_missing (v, val, exclude))
966             {
967               struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
968
969               totals->n += weight;
970               totals->sum += weight * val->f;
971               totals->ssq += weight * pow2 (val->f);
972
973               if ( val->f * weight  < totals->minimum )
974                 totals->minimum = val->f * weight;
975
976               if ( val->f * weight  > totals->maximum )
977                 totals->maximum = val->f * weight;
978
979               gs->n += weight;
980               gs->sum += weight * val->f;
981               gs->ssq += weight * pow2 (val->f);
982
983               if ( val->f * weight  < gs->minimum )
984                 gs->minimum = val->f * weight;
985
986               if ( val->f * weight  > gs->maximum )
987                 gs->maximum = val->f * weight;
988             }
989
990           gp->n_groups = hsh_count ( group_hash );
991         }
992
993     }
994   casereader_destroy (reader);
995
996   postcalc (cmd);
997
998
999   if ( stat_tables & STAT_HOMO )
1000     levene (dict, casereader_clone (input), indep_var, n_vars, vars, exclude);
1001
1002   casereader_destroy (input);
1003
1004   ostensible_number_of_groups = hsh_count (global_group_hash);
1005
1006   if (!taint_has_tainted_successor (taint))
1007     output_oneway (dict);
1008
1009   taint_destroy (taint);
1010 }
1011
1012
1013 /* Post calculations for the ONEWAY command */
1014 void
1015 postcalc (  struct cmd_oneway *cmd UNUSED )
1016 {
1017   size_t i = 0;
1018
1019   for (i = 0; i < n_vars; ++i)
1020     {
1021       struct group_proc *gp = group_proc_get (vars[i]);
1022       struct hsh_table *group_hash = gp->group_hash;
1023       struct group_statistics *totals = &gp->ugs;
1024
1025       struct hsh_iterator g;
1026       struct group_statistics *gs;
1027
1028       for (gs =  hsh_first (group_hash, &g);
1029            gs != 0;
1030            gs = hsh_next (group_hash, &g))
1031         {
1032           gs->mean = gs->sum / gs->n;
1033           gs->s_std_dev = sqrt (gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean));
1034
1035           gs->std_dev = sqrt (
1036                               gs->n / (gs->n - 1) *
1037                               ( gs->ssq / gs->n - pow2 (gs->mean))
1038                               );
1039
1040           gs->se_mean = gs->std_dev / sqrt (gs->n);
1041           gs->mean_diff = gs->sum_diff / gs->n;
1042         }
1043
1044       totals->mean = totals->sum / totals->n;
1045       totals->std_dev = sqrt (
1046                               totals->n / (totals->n - 1) *
1047                               (totals->ssq / totals->n - pow2 (totals->mean))
1048                               );
1049
1050       totals->se_mean = totals->std_dev / sqrt (totals->n);
1051     }
1052 }
1053
1054 /*
1055   Local Variables:
1056   mode: c
1057   End:
1058 */